小编joh*_*ith的帖子

这句话说什么：

return static_cast<Hasher &>(*this)(key);

？

我无法判断*thisor是否key被传递给static_cast. 我环顾四周，找到了这个答案，但与我所坚持的不同，第一对括号内没有任何内容。

下面是一些迭代编写的代码，与 DBSCAN 算法有些相似：

rw = 100
for r in range(rw):
    neighs = retrieve_neighs(r)
    # rest of body

如果我使用递归重写它，我可能会写：

rw = 100
def foo(r):
    if r < rw:
        neighs = retrieve_neighs(r)
        # rest of body
        foo(r + 1)
foo(0)

我希望retrieve_neighs 返回点列表（或某些集合） - 这开启了可以加载整个数据文件的可能性，对吗？有没有认识到嘶嘶声之后不使用

foo(r + 1)

那么嘶嘶声所指的内存被释放了？

我在 x86_64-unknown-linux-gnu 上使用 PostgreSQL 9.3.3，由 gcc (GCC) 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-52) 编译，64 位。

我弄完了

psycopg2.connect

, 得到光标并且可以运行类似的代码行

cur.execute('SELECT latitude, longitude, date from db')
table = cur.fetchall()

根据我在http://initd.org/psycopg/docs/cursor.html上的理解，运行

print(cur.description)

应该显示每列的 type_code。我怎么不明白这个？

我得到

(Column(name='column_name', type_code=1043, display_size=None, internal_size=-1, precision=None, scale=None, null_ok=None), Column(name='data_type', type_code=1043, display_size=None, internal_size=-1, precision=None, scale=None, null_ok=None))

我被建议的另一个解决方案是运行

cur.execute('select column_name, data_type from information_schema.columns')
cur.fetchall()
cols = cur.fetchall()

但这会返回一个空列表。

这就是我试过的。您对获取列格式有什么建议？

为什么TensorFlow会给我运行时错误(在标题中)？

我正在使用WinPython3.5.4.2并安装了TensorFlow 1.8.0.我一直关注https://www.tensorflow.org/get_started/eager上的教程,直到标题为"Training loop"的部分.

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RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-e08164fd8374> in <module>()
 14     for x, y in train_dataset:
 15         # Optimize the model
---> 16         grads = grad(model, x, y)
 17         optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.variables),
 18                                   global_step=tf.train.get_or_create_global_step())

<ipython-input-7-08164b502799> in grad(model, inputs, targets)
  6     with tf.GradientTape() as tape:
  7         loss_value = loss(model, inputs, targets)
----> 8         return tape.gradient(loss_value, model.variables)

C:\[deleted]\WinPython3.5.4.2\python-3.5.4.amd64\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\backprop.py in gradient(self, target, sources, output_gradients)
765     flat_grad = imperative_grad.imperative_grad(
766         _default_vspace, self._tape, [target], flat_sources,
--> 767         output_gradients=output_gradients)
768 
769 …