小编Ala*_*ACK的帖子

因为AsyncTaskLoader一切都AsyncTask可以做到,并且还具有内置的最佳实践功能,例如线程复制和预先成熟的死亡预防.

有没有理由再使用AsyncTask了？或者我应该盲目地AsyncTaskLoader随处使用

就像标题所说的那样，如何在 django 中的模型中的字段上指定我想要的索引类型。

class Person:
     ...
     age = models.IntegerField(db_index=True)

但是现在呢？如何确保它是btree索引而不是hash. 或者这一切都是为我们自动完成的，django 使用一些大表来选择“最佳索引类型”

假设我有以下数据模型

Person(models.Model):
    id       = models.BigAutoField(primary_key=True)
    name     = models.CharField(max_length=50)
    location = models.PointField(srid=4326)

还假设我有一个应用程序可以查询这个 django 后端，这个应用程序的唯一目的是从最近到最远返回注册用户的（分页）列表。

目前我有这个查询：

# here we are obtaining all users in ordered form
current_location = me.location
people = Person.objects.distance(current_location).order_by('distance')

# here we are obtaining the first X through pagination
start_index = a
end_index = b

people = people[a:b]

虽然这有效，但它没有我想要的那么快。

我对这个查询的速度有些担心。如果表很大（100 万+），那么数据库（带有 PostGIS 的 Postgres SQL）在对随后的 100 万行执行之前是否必须测量数据库中current_location每个之间的距离？locationorder_by

有人可以建议如何以有效的方式正确返回按距离排序的附近用户吗？

当我编写以下代码时，我得到了预期的错误error: array size missing in 'data'。

int main()
{
    unsigned char data[];

    return 0;
}

但是，当我运行相同的代码但将违规行包装在 a 中时struct，没有错误。

typedef struct credit_card_s
{
  unsigned char is_valid;

  unsigned char data[];

} credit_card_t;

谁能向我解释为什么允许这样做？

问题

根据官方文档，该类Trainer“为 PyTorch 中大多数标准用例的功能完整训练提供了 API”。

然而，当我尝试Trainer在实践中实际使用时，我收到以下错误消息，这似乎表明 TensorFlow 目前正在幕后使用。

tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

那么是哪一个呢？HuggingFace 转换器库是否使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行内部实现Trainer？是否可以切换为仅使用 PyTorch？我似乎在 中找不到相关参数TrainingArguments。

为什么我的脚本不断打印出 TensorFlow 相关错误？不应该Trainer只使用 PyTorch 吗？

源代码

from transformers import GPT2Tokenizer
from transformers import GPT2LMHeadModel
from …

在django中,当使用基于类的视图时,通常设置类级变量,例如 template_name

class MyView(View):

      template_name = 'index.html'

      def get(self, request):
          ...

我想知道是否在运行时修改这些变量

class MyView(View):

      template_name = 'index.html'

      def get(self, request):
          if some_contrived_nonce_function(): # JUST SO IT ONLY RUNS ONCE
             self.template_name = 'something.html'
          ...

将仅针对该请求(MyView每个请求创建一个新实例),或者它将持续所有后续请求(使用相同的实例MyView)

有没有人知道如何生成1024px×1024px的启动器图标？谷歌播放和IOS应用商店都需要这种新的更高分辨率.

内部图像资产工作室生成的最大大小为512px到512px.

是long == signed long(int,char,等)？

这是由规范保证还是有一些不起眼的版本或编译器,如果我认为这是理所当然的将会爆炸.

我对术语的以下理解是这样的

1) 中断
是由硬件发起的“通知”，用于调用操作系统运行其处理程序

2) 陷阱
是由软件发起的“通知”，用于调用操作系统运行其处理程序

3) 故障
是处理器在发生错误但可恢复时引发的异常

4) 中止
是处理器在发生错误但不可恢复时引发的异常

为什么我们称其为asegmentation fault而不是a segmentation abortthen？

分段错误
是指当您的程序尝试访问操作系统尚未分配的内存或不允许访问的内存时。

我的经验（主要是在测试C代码时）是，每当程序抛出异常时，它segmentation fault都会回到绘图板 - 是否存在程序员实际上可以“捕获”异常并用它做一些有用的事情的场景？

让我们考虑以下build.gradle文件部分

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        mavenCentral()
    }
}

虽然我不是很了解google(),jcenter()和mavenCentral()- 根据这篇文章（Android buildscript repositories: jcenter VS mavencentral）jcenter()是一个超集mavenCentral()- 因此我们可以合理地期望至少有一些受支持的库在google(),jcenter()和mavenCentral().

现在的问题是，是否在所有 3 个中都找到了所需的存储库。

implementation 'some_cool_library_found_in_all_3:1.0.0'

gradle 如何知道哪个是“正确”的下载和安装？是否有一些简单的启发式（例如从上到下）。或者库和版本是否通过某种协议标准化google()，jcenter()并且mavenCentral()- 使其与我们从何处获取库无关。