是否可以在没有Spring的情况下将TomF与Tomcat一起使用？如果是这样,怎么样？
我刚开始学习SciPy并且正在努力学习最基本的功能.
考虑以下标准向量:
In [6]: W=array([[1],[2]])
In [7]: print W
[[1]
[2]]
如果我理解正确,这应该是标准2x1数学向量的SciPy表示,如下所示:
(1)
(2)
这个向量的点积应该是1*1+2*2=5.但是,这在SciPy中不起作用:
In [16]: dot(W, W)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/home/ingo/<ipython-input-16-961b62a82495> in <module>()
----> 1 dot(W, W)
ValueError: objects are not aligned
请注意以下工作.(1 2)如果我没有弄错的话,这应该是表格的矢量.
In [9]: V=array([1,2])
In [10]: print V
[1 2]
In [11]: dot(V, V)
Out[11]: 5
我的误解是什么？我究竟做错了什么？
当我想要这个时,我找不到另一个答案,所以我想我会为其他人发布我自己的解决方案,如果我做错了也会得到更正.
我必须创建一个自动配置文件解析器,如果可能的话我更喜欢使用int,如果不是,我会浮动.通常的try/except转换本身不起作用,因为任何float都只会被强制转换为int.
为了澄清有人问,案例基本上是将数字转换为编写配置文件数据的人.所以带小数的任何东西都可能是浮点数.另外,由于浮点数的性质,我认为float对于某些运算符(例如==,<,>)可能是危险的,并且int将在必要时转换为float.因此,我希望数字尽可能保持在int中.这不是一件大事,只是对我自己的一种约定.
编辑:我想要使用的特定库(BRISK)包含在 OpenCV 2.4.3中,因此我对此技能的需求暂时消失.如果你来这里寻找BRISK,这里是我发布的一个简单的Python演示中的 BRISK.
我有我想在我的python应用程序中构建和使用的Brisk源代码(下载).我得到了一个brisk.pyd文件...但它是0字节.如果有更好的/替代方法来瞄准brisk.pyd文件,那么我当然也对此持开放态度.
编辑:请忽略我在下面原始问题中的所有尝试,并查看我的答案,这是通过obmarg的详细演练实现的
没有库路径的Distutils:首先我尝试使用distutils和以下setup.py来构建源代码(我刚开始学习distutils,所以这是在黑暗中拍摄的).BRISK源代码的结构位于此问题的底部以供参考.
from distutils.core import setup, Extension
module1 = Extension('brisk',
include_dirs = ['include', 'C:/opencv2.4/build/include', 'C:/brisk/thirdparty/agast/include'],
#libraries = ['agast_static', 'brisk_static'],
#library_dirs = ['win32/lib'],
sources = ['src/brisk.cpp'])
setup (name = 'BriskPackage',
ext_modules = [module1])
这立刻给了我以下的行和构建文件夹中某处的0字节brisk.pyd.很近？
running build
running build_ext
Distutils with library path: Scratch that attempt.所以我添加了上面setup.py中注释掉的两个库行.在我收到此链接错误之前,这似乎没问题:
creating build\lib.win32-2.7
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\BIN\link.exe /DLL /nologo /INCREMENTAL:NO /LIBPATH:win32/lib /LIB
PATH:C:\Python27_32bit\libs /LIBPATH:C:\Python27_32bit\PCbuild agast_static.lib brisk_static.lib …使用python 3,我想获得另一个窗口(不是我的应用程序的一部分)的句柄,这样我可以:
a)直接捕获该窗口作为截图或
b)确定其位置和大小并以其他方式捕获它
如果它很重要,我使用的是Windows XP(编辑:也适用于Windows 7).
我找到了这个解决方案,但它不是我需要的,因为它是全屏的,更重要的是,据我所知,PIL还不支持3.x.
请帮助我理解我做出的以下选择是否惯用/好,如果没有,如何改进.
1)对表单验证的模型验证
我更喜欢尽可能使用新模型验证而不是表单验证,因为它似乎是创建数据规则的更干燥和基本的方法.简单日历条目模型的两个示例:
将这些放在模型级别以使它们不必被置于表格中是不恰当/好的吗？如果ModelForm是最佳答案,那么在同一表格中使用多个模型的情况又如何呢？
(编辑:我没有意识到多个ModelForms实际上可以一起使用)
2)将模型验证转移到表单(而不是ModelForm)
(编辑:在我的情况下,模型验证和表单验证之间没有必要重新发明管道,下面的解决方案显示了原因)
让我们暂时假设任何模型验证错误我可以直接转移并直接显示给用户(即忽略将模型验证错误转换为用户友好的表单验证错误).
这是我想出来的一种工作方式(所有在一个地方,没有辅助功能):
view_with_a_form:
...
if form.is_valid():
instance = ...
...
#save() is overridden to do full_clean with optional exclusions
try: instance.save()
except ValidationError e:
nfe= e.message_dict[NON_FIELD_ERRORS]
#this is one big question mark:
instance._errors['__all__'] = ErrorList(nfe)
#this is the other big question mark. seems unnatural
if form.is_valid()
return response...
... #other code in standard format
#send the user the form as 1)new 2)form errors 3)model errors
return form …__contains__由于这个SO问题,我对python中"in"(？)运算符的实现感到好奇.我下载了源代码并试图grep,浏览等找到它的一些基本定义,但我还没有成功.有人能告诉我找到它的方法吗？
当然,找到那种东西的一般方法是最好的,所以像我这样的人可以学习下次捕鱼.
我正在使用2.7,但如果3.x的过程完全不同,那么使用这两种技术会很不错.
有没有人知道一种干净的方式来接近LIFO甚至不接近FIFO(例如随机)的行为multiprocessing.Queue？
备选问题:有人能指出管理实际存储结构的线程的代码multiprocessing.Queue吗？似乎在提供大约LIFO访问权限的过程中是微不足道的,但我在试图找到它的兔子洞中迷路了.
笔记:
multiprocessing.Queue 不保证订单.精细.但它接近FIFO,所以接近LIFO会很棒.(编辑)澄清:我正在进行CPU绑定模拟,multiprocessing因此不能使用专门的队列Queue.由于我几天没有看到任何答案,我在上面添加了替代问题.
如果是一个问题,下面multiprocessing.Queue是接近FIFO的轻微证据.它只是表明在一个简单的情况下(单个线程),它在我的系统上是完美的FIFO:
import multiprocessing as mp
import Queue
q = mp.Queue()
for i in xrange(1000):
q.put(i)
deltas = []
while True:
try:
value1 = q.get(timeout=0.1)
value2 = q.get(timeout=0.1)
deltas.append(value2-value1)
except Queue.Empty:
break
#positive deltas would indicate the numbers are coming out in increasing order
min_delta, max_delta = min(deltas), max(deltas)
avg_delta = sum(deltas)/len(deltas)
print "min", min_delta
print "max", max_delta
print "avg", avg_delta …我正在使用Tkinter和ttk构建一个GUI,并使用matplotlib来创建交互式图 - 再次像其他人一样.即使我到目前为止遇到的大多数问题都有详细记录,但这个问题似乎很少见:
在3d中绘图并set_lim()随后使用命令调整轴刻度时,绘制的线超出了看起来不好的坐标系.而且,我对这个似乎有点小的框架感到不满意.这是一个例子:
# Missmatch.py
"""Graphical User Interface for plotting the results
calculated in the script in Octave"""
# importing libraries
import matplotlib, ttk, threading
matplotlib.use('TkAgg')
import numpy as nm
import scipy as sc
import pylab as pl
import decimal as dc
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2TkAgg
from matplotlib.figure import Figure
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from oct2py import octave as oc
import Tkinter as tki
class CS:
"""CS - Controlset. This part creates the GUI with all …有人能指出我做错了什么或我的理解错了吗？
对我来说,下面的实例化两个对象的代码似乎应该为每个实例化提供单独的数据.
class Node:
def __init__(self, data = []):
self.data = data
def main():
a = Node()
a.data.append('a-data') #only append data to the a instance
b = Node() #shouldn't this be empty?
#a data is as expected
print('number of items in a:', len(a.data))
for item in a.data:
print(item)
#b data includes the data from a
print('number of items in b:', len(b.data))
for item in b.data:
print(item)
if __name__ == '__main__':
main()
但是,第二个对象是使用第一个数据创建的:
>>>
number of items in a: 1
a-data …R 3.0.3:我有40个csv文件,所有结构与我想要的结果相同,rbind因此我可以计算一列的平均值.
我搜索了:
R in a NutshellR_Intro 来源?rbind Help 在RStudio我找不到答案.
有什么建议/指针吗？
我想要一些css或其他技术让我垂直淡化div的内容从顶部的正常外观到底部的完全白色(或任何颜色).不是动画,只是静态效果.
我找到了淡化背景的方法,例如Colorzilla的Gradient Editor
但我希望这种效果适用于div的所有内容(文本,图像等),如叠加层.如果我必须使其固定宽度,那是可能的.如果我真的必须修复垂直高度,那我可能会以某种方式被黑客入侵.我希望它的宽度和高度都很灵活.
当尝试在 opencv 中将图像转换为灰度时，我收到以下错误消息，可以在此处看到： https: //i.stack.imgur.com/9C3kg.png
这是代码：
import cv2
img = cv2.imread('pictures\chessBoard.png',0)
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
这些错误消息非常神秘，尤其是对于 opencv 新手来说。谢谢您的帮助！