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我必须使用 java-jwt 库验证签名，我有令牌和公钥，公钥从 ssh-rsa AA 开始.........而且我必须使用 RSA256 算法，当我检查了github我发现以下

Algorithm algorithm = Algorithm.RSA256(publicKey, privateKey);
JWTVerifier verifier = JWT.require(algorithm)
    .withIssuer("auth0")
    .build(); //Reusable verifier instance
DecodedJWT jwt = verifier.verify(token);

但是我的公钥是字符串形式的，而我没有私钥.. 请建议我如何验证签名。

---> 13 device = torch.device({"cuda"} if torch.cuda.is_available() else {"cpu"})
     14
     15

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'device'

我 99% 确定这是因为我没有将 pytorch 从 0.31 升级到 0.4，但我现在无法升级 pytorch。

我需要将 .device (0.4) 转换为可在 0.31 中运行的内容。

我检查了迁移文档 ，但它没有提供如何转换 torch.device 。请帮忙！

试图jekyll serve在我的项目中，但我有以下问题（带有恍惚标志-t）

Configuration file: /Users/victor/Documents/Github/vict0rsch/vict0rsch.github.io/_config.yml
            Source: .
       Destination: ./_site
 Incremental build: disabled. Enable with --incremental
      Generating...
Traceback (most recent call last):
    26: from /usr/local/bin/jekyll:22:in `<main>'
    25: from /usr/local/bin/jekyll:22:in `load'
    24: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/jekyll-3.8.5/exe/jekyll:15:in `<top (required)>'
    23: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/mercenary-0.3.6/lib/mercenary.rb:19:in `program'
    22: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/mercenary-0.3.6/lib/mercenary/program.rb:42:in `go'
    21: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/mercenary-0.3.6/lib/mercenary/command.rb:220:in `execute'
    20: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/mercenary-0.3.6/lib/mercenary/command.rb:220:in `each'
    19: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/mercenary-0.3.6/lib/mercenary/command.rb:220:in `block in execute'
    18: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/jekyll-3.8.5/lib/jekyll/commands/serve.rb:75:in `block (2 levels) in init_with_program'
    17: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/jekyll-3.8.5/lib/jekyll/commands/serve.rb:93:in `start'
    16: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/jekyll-3.8.5/lib/jekyll/commands/serve.rb:93:in `each'
    15: from /usr/local/lib/ruby/gems/2.6.0/gems/jekyll-3.8.5/lib/jekyll/commands/serve.rb:93:in `block …

我正在阅读Bergstra 等人的 "Theano:新功能和速度改进" [2012]并且在此上下文中并不理解" 符号 " 的含义(例如,与目录的符号链接):

在Python循环中使用Theano的符号定义实现可防止通过迭代过程进行符号区分,并防止应用某些图优化.将循环完全展开为符号链通常会导致无法管理的大图,并且不允许具有可变迭代次数的"while"式循环.

我正在尝试git pull从另一台通过 SSH 连接的计算机。每次我git pull在此远程桌面上执行时，都会收到提示

Enter passphrase for key '/home/**me**/.ssh/id_rsa':

然而，当我 git pull从同一位置直接在计算机上时，没有任何提示，并且 github 的 rsa 识别工作正常。

尝试：

我尝试id_rsa_2从 ssh 控件创建第二个 RSA 密钥身份验证（重命名），但没有任何变化，它仍然要求原始密码（id_rsa而不是id_rsa_2）

嘿，我正在尝试将标签添加到 folium.circle 地图中，但由于某些原因它不起作用，任何人都可以提供帮助，这是我的地图脚本：

import folium
# Make an empty map
m = folium.Map(location=[59.911491, 10.757933], tiles="Mapbox Bright", zoom_start=5)
# I can add marker one by one on the map
hc =list(rf_map["General HC Type"])
def color_producer(hc_type):
    if hc_type =="Oil Fields":
        return 'green'
    elif hc_type =="Oil & Gas Fields":
        return 'deeppink'
    else:
        return 'red'
for i,hc_map in zip(range(0,len(rf_map)),hc):
folium.Circle(
    location=[rf_map.iloc[i]['Latitude Dec Deg'],rf_map.iloc[i]['Longitude Dec Deg']],
    popup=rf_map.iloc[i]['Field Name'],
    radius=rf_map.iloc[i]['Oil Recovery PP Factor']*300,
    fill=True,
    fill_color=color_producer(hc_map),
        color=color_producer(hc_map),
    fill_opacity=0.7,
    label=rf_map.iloc[i]["Field Name"]
).add_to(m)
m.save('map.html')

如果多个 GPU 级别上有不同长度的张量数组，则默认all_gather方法不起作用，因为它要求长度相同。

例如，如果您有：

if gpu == 0:
    q = torch.tensor([1.5, 2.3], device=torch.device(gpu))
else:
    q = torch.tensor([5.3], device=torch.device(gpu))

如果我需要收集这两个张量数组，如下所示：

all_q = [torch.tensor([1.5, 2.3], torch.tensor[5.3])

默认torch.all_gather不起作用，因为长度2, 1不同。

我只是试图获得一个有我的应用程序的Facebook好友列表,以及他们的质量图片质量,高于我得到的默认50x50图像.

1)做一个图形路径me/friends?fields=name,id,picture给了我想要的但是质量低的图片

2)做一些me/friends?fields=name,id,picture&type=large&redirect=false不幸的事情.

几乎每一篇关于获取更大的个人资料图片的帖子都检查过,这些方法都不起作用,所有无效的图形路径,或者它们已经过时了.请帮忙!:)

我有一大堆的流指标(中tf.metrics.accuracy和定制流媒体micro,macro和weightedF1分数).

在训练期间,我得到了下面的那种情节(永远不要过度拟合).

这是因为计算验证集的度量标准,我调用它tf.local_variables_initializer来重置度量标准,并且只有验证集的值.

这意味着2个副作用:

1. 图像中的尖峰
2. 在验证之间,即使验证每2个时期发生,训练指标也会保持聚合

我可以通过让不同的张量保持每个度量(train vs val)来部分解决这种情况.但它无法解决2.

因此,我有两个问题:

• 根据您的经验,这是您期望看到的行为(或不是？解决方案？)
• 有没有办法让指标只在最后n一批中流？

假设我有一个带有三个参数的函数,其中两个具有默认值:

function f(a, b=2, c=3){
    console.log(a, b, c)
}

如果我有非常愉快b的价值,有没有办法来调用f和指定的值c直接？

在Python中,我会做些什么f(1, c=5)？

使用案例:如果我不知道b默认值或者如果有更多的参数,那么不能做这样的事情会很麻烦