小编Ati*_*gur的帖子

根据Java Exec allJvmArgs属性javadoc,allJvmArgs是

List<String> allJvmArgs

The full set of arguments to use to launch the JVM for the process. This includes arguments to define system properties, the minimum/maximum heap size, and the bootstrap classpath.

我试图使用此属性失败.以下是我的尝试.

示例Java代码.// SRC /主/ JAVA/COM /例子

package com.examples;

public class AllJvmArgumentsInJavaExecBug {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello From Java");
    }

}


// File: build.gradle
apply plugin: 'java'

task(runJavaExecNormal, dependsOn: 'classes', type: JavaExec) {
    main = 'com.examples.AllJvmArgumentsInJavaExecBug'
    classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath

}


task(runJavaExecArgumentSetExample1, dependsOn: 'classes', …

我正在开发基于实时位置的增强现实android应用程序。这是一个简单的概念：我的应用程序应显示我周围的一些位置。我对此进行了深入研究，但仍然遇到问题。我有我的GPS坐标和目标位置的GPS坐标。

我的问题是：如何获取手机摄像头正在看的东西（例如建筑物）？解决此类问题的逻辑方法是什么？

Internet和Intranet的Asp.Net MVC4模板需要System.Spatial nuget包吗？

<package id="System.Spatial" version="5.2.0" targetFramework="net45" />

此包与地理空间数据类型有关.为什么任何Web框架需要这个？将其包含在Asp.Net MVC4模板中是否有任何合理的理由？

我正在阅读Scala中的Futures和Promises,并编写了以下代码:

def printSomething(): Future[String] = {
  val p = Promise[String]
  val sayHello = future {
    Thread.sleep(1000)
    p.success("hello")
  }
  p.future
}

def main(args: Array[String]) {
  val something: Future[String] = printSomething()
  something onComplete {
    case Success(p) => println(p)
  }
}

问题是onComplete回调没有print任何东西(除非我调试它).

难道onComplete不必等待p.success("hello")中printSomething吗？

我在 scipy 中使用 linalg 来获取 155X156 矩阵的特征值和特征向量。然而，与矩阵相比，特征值的顺序似乎是随机的。我希望第一个特征值对应于矩阵中的第一个数字。请看下面我的日常。我首先读取一个包含所有这样的浮点数的文件（1_1o.dat）

 2533297.650278 -2373859.531153      
 37695.845843     425449.129032

然后我将它们作为数组读取

  [2533297.650278, -2373859.531153,      37695.845843,     425449.129032...]

然后重塑为 156X156 矩阵。我希望按照读取矩阵的顺序打印所有特征值和相应的特征向量。我知道最终我的特征值（156 个数字）应该从小到大列出，而不是像当前例程那样随机列出。当然，相应的特征向量也有相同的顺序。有人可以帮我解决这个问题吗？

谢谢。

from scipy import linalg
from scipy.linalg import *
file2 = open('1_1f.dat', 'w')                                   
with open('1_1o.dat', 'rU') as file:                            
    File = file.readlines()                                     
    nums2 = np.array(File)                                         
    nums2 = [float(i.rstrip('\n')) for i in nums2[0].split()]  
    nums2 = np.reshape(nums2, (156, 156))
    print eig(nums2)    
    print >> file2, eig(nums2)                         
    file2.close()   

我想为一场连续四场的简单比赛建立一个AI对手.但是,我并不只是想创造一个完美的球员,这对人类来说相当无聊.相反,我希望有一个几乎从零开始的AI,并随着时间的推移学习游戏.

我所知道的唯一方法是人工神经网络.然而,似乎这些通常需要有监督的学习.此外,例如,这份文件指出,人工智能在大约20k游戏之后才会成为一个完美的玩家 - 对于一个人来说有点太多了.

因此我想知道:在简单的游戏中是否可以合理使用学习AI？是否有任何合适的替代方案或扩展神经网络来完成这项工作？

我有一个完整的应用程序,它使用Web应用程序,数据库和一些业务逻辑层.问题是它们中的每一个都配置为使用系统文化.我需要将文化固定为所有文化中的不变量或标准文化.我已经尝试在web.config中添加全球化标签,但我仍然遇到问题,它似乎无法正常工作.

我还在我的布局页面中添加了"globalize.js"脚本,因此脚本可以像系统的其余部分一样工作,但它也不起作用.

我想使用 python 中 scikit 包中的 calinski 和 harabasz 验证自动选择 k（k 均值聚类）（metrics.calinski_harabaz_score）。

我循环遍历所有聚类范围以选择 calinski_harabaz_score 的最大值

    for kClusterCnt in range(2, 21) :
       value = metrics.calinski_harabaz_score(datasets.data, kmCls.labels_)

仅使用该方法是否有任何缺陷或错误？