小编Tob*_*san的帖子

二者require并assert用于在运行时期间执行某些检查,以验证某些条件.

那么它们之间的基本区别是什么？

我看到的唯一一个是require投掷IllegalArgumentException和assert投掷AssertionError.

如何选择使用哪一个？

我有一个Map人的生日GregorianCalendar.

例如:

{
    motherEmailID=null,
    coreType=Ticket,
    _NULL=null,
    additionalFaclitiesProvided=[],
    dateOfBirth=java.util.GregorianCalendar[
        time=585340200000,
        areFieldsSet=false,
        areAllFieldsSet=false,
        lenient=true,
        zone=sun.util.calendar.ZoneInfo[id="GMT",
    offset=0,
    dstSavings=0,
    useDaylight=false,
    transitions=0,
    lastRule=null],
        firstDayOfWeek=1,
        minimalDaysInFirstWeek=1,
        ERA=1,
        YEAR=1988,
        MONTH=6,
        WEEK_OF_YEAR=30,
        WEEK_OF_MONTH=4,
        DAY_OF_MONTH=20,
        DAY_OF_YEAR=202,
        DAY_OF_WEEK=4,
        DAY_OF_WEEK_IN_MONTH=3,
        AM_PM=0,
        HOUR=0,
        HOUR_OF_DAY=0,
        MINUTE=0,
        SECOND=0,
        MILLISECOND=0,
        ZONE_OFFSET=19800000,
        DST_OFFSET=0],
    targetEnd=null,
    year_semester=null
}

我需要一个Date,但在我的数据库中它只是Calendar格式化的.数据库中列的数据类型是DateTime.如何以Date格式获取生日？

我正在基于TensorFlow教程松散地构建RNN .

我模型的相关部分如下:

input_sequence = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, TIME_STEPS, PIXEL_COUNT + AUX_INPUTS])
output_actual = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, OUTPUT_SIZE])

lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(CELL_SIZE, state_is_tuple=False)
stacked_lstm = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * CELL_LAYERS, state_is_tuple=False)

initial_state = state = stacked_lstm.zero_state(BATCH_SIZE, tf.float32)
outputs = []

with tf.variable_scope("LSTM"):
    for step in xrange(TIME_STEPS):
        if step > 0:
            tf.get_variable_scope().reuse_variables()
        cell_output, state = stacked_lstm(input_sequence[:, step, :], state)
        outputs.append(cell_output)

final_state = state

和喂养:

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(output_actual * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=LEARNING_RATE).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(output_actual, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

with …

我master在git存储库中有一个非常过时的分支.

我的所有工作都在另一个分支完成.

合并两者的最佳方法是什么？

我不在乎任何事情master,它已经过时了.

假设我有一个定义,f : x -> y -> z在那里x可以很容易地推断.因此,我选择x使用隐式参数Arguments.

请考虑以下示例:

Definition id : forall (S : Set), S -> S :=
fun S s => s.

Arguments id {_} s.

Check (id 1).

很明显S = nat可以和Coq推断,Coq回复:

id 1
     : nat

但是,在稍后的时间,我想隐含的参数是明确的,比如,为了便于阅读.

换句话说,我想要像:

Definition foo :=
 id {nat} 1. (* We want to make it clear that the 2nd argument is nat*)

这有可能吗？如果是这样,那么适当的语法是什么？

我正在尝试使用kubeadm安装Kubernetes后创建一个水平pod自动缩放.

主要症状是kubectl get hpa将列中的CPU指标返回TARGETS为"undefined":

$ kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGETS           MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
fibonacci   Deployment/fibonacci   <unknown> / 50%   1         3         1          1h

在进一步调查中,似乎hpa正在尝试从Heapster接收CPU指标 - 但在我的配置中,cpu指标由cAdvisor提供.

我根据以下输出做出这个假设kubectl describe hpa fibonacci:

Name:                           fibonacci
Namespace:                      default
Labels:                         <none>
Annotations:                        <none>
CreationTimestamp:                  Sun, 14 May 2017 18:08:53 +0000
Reference:                      Deployment/fibonacci
Metrics:                        ( current / target )
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):   <unknown> / 50%
Min replicas:                       1
Max replicas:                       3 …

我src在我的 GitLab 存储库中错误地创建了一个文件夹，现在我想删除这个文件夹。我尝试了多种方法来删除它，但我只能在本地删除它，而不能在我的 GitLab 存储库中删除它。这个文件夹还在那里，我想摆脱它。我试过这些命令

git rm -r src   
git commit -m "Remove  directory"   
git push -u origin master

但它仍然没有删除我的 GitLab 存储库中的文件夹。

我也试过这个：

git rm -r --cached src

他们似乎都不适合我。

我正在使用具有卡片视图的回收器视图编写Android App.我需要使用Google AdMod原生广告.

我也试图搜索示例和谷歌开发者网络,但没有得到具体的解决方案.

请帮我提供示例代码或指导我到正确的位置,我可以找到它.

我是 Scala 的新手，正在编写我的第一个 Scalacheck 套件。

我的程序中有一个数据结构，本质上看起来像 a，(List[Double], List[Double])只有当 的每个元素都_1严格大于 的相应元素时，它才是格式良好的_2。

由于它在实践中稍微复杂一些（尽管出于本 MWE 的目的，我们可以假装它已经包含了所有内容），所以我为其编写了一个自定义生成器。

然后我添加了两个简单的测试（包括最简单的1 == 1测试），在这两种情况下测试都失败，并显示消息Gave up after only XX passed tests. YYY tests were discarded.

为什么会这样，我该如何解决？

附件是我的测试套件和输出。

package com.foo.bar

import org.scalacheck._
import Prop._
import Arbitrary._

object FooSpecification extends Properties("FooIntervals") {

  type FooIntervals = (List[Double], List[Double])

  /* This is supposed to be a tuple of lists s.t. each element of _1
   *  is < the corresponding element of _2
   * 
   * …

在了解的行为方面，我有一个非常基本的问题self。

具体来说，我不明白以下两个代码段为何都不起作用，第一个导致解释器抱怨：

self 作为论据而缺失，

第二个

self 无法引用。

class Model(models.Model)
    name = models.CharField(max_length=200)
    auto_gen_field = models.CharField(max_length=200, default=gen_field())

    def gen_field(self):
        return self.name + 'something'

class Model(models.Model)
    name = models.CharField(max_length=200)
    auto_gen_field = models.CharField(max_length=200, default=gen_field(self))

    def gen_field(self):
        return self.name + 'something'

以下代码self也可以正常使用：

class Model(models.Model)
    name = models.CHarField(max_length=200)
    auto_gen_field = models.CharField(max_length=200, blank=True)

    def gen_field(self):
        return self.name + 'something'

    def save(self):
        self.auto_gen_field = self.gen_field()
        super(Model, self).save(*args, **kwargs)

为什么self引用存在于一个地方而不是另一个地方？

如何修复前两个片段？

我需要在我的图像中应用cvWarpPerspective进行转换

• 这个:ROI原创
• 进入:图像变形

但要做到这一点,我需要通过ROI的角落作为参数,我不能手动,因为我有306个图像,它将花费很多时间.

我已经尝试过Harris Corner探测器,Susan和几个imagej插件,但我尝试过的每个算法不仅可以检测角落,还可以检测更多点,而我只需要角落.(如果我将更多点作为参数传递,最终图像会变形)

有什么建议？

如何使用除法(/)或百分位(%)符号来计算出一个偶数或奇数的数字.

这一次采访向我询问.问我用java编写程序.

我们不应该使用像(\n),百分位数(%)这样的算术符号.