我应该学习如何将LabVIEW用于我的新工作,我想知道是否有人可以推荐一些好书或参考/教程网站.
我是一名拥有大量Java/C#/ C++经验的高级开发人员.
我意识到这个问题可能比堆栈溢出时更加模糊,那么这个怎么样？请回答一本书或网站以及简要说明.然后人们可以投票他们的最爱.
最近我使用了一个继承自集合的类,而不是在类中实例化集合,这是否可以接受,还是会在未来的路上产生看不见的问题？以下示例为了清楚起见:
public class Cars : List<aCar>
而不是像:
public class Cars
{
List<aCar> CarList = new List<aCar>();
}
有什么想法吗？
如何在OpenERP中创建看板视图？
该开发者的书似乎并没有对新看板视图的任何信息,我没有看到任何的有用的OpenERP论坛.
我刚从大学毕业,现在已经在C++工作了一段时间.我理解C++的所有基础知识并使用它们,但我很难掌握指针和类等更高级的主题.我已经阅读了一些书籍和教程,我理解其中的例子,但是当我看到一些高级的现实生活中的例子时,我无法弄明白.这让我很伤心,因为我觉得它让我无法将我的C++编程提升到一个新的水平.有没有人有这个问题？如果是这样,你是如何突破它的？有没有人知道任何真正描述指针和类概念的书籍或教程？或者使用高级指针和类技术的一些示例代码具有良好的描述性注释？任何帮助将不胜感激.
在Java中,是否有可能强制某个类具有一组特定的子类而没有其他子类？例如:
public abstract class A {}
public final class B extends A {}
public final class C extends A {}
public final class D extends A {}
我可以以某种方式强制执行不能创建A的其他子类吗？
有没有办法在NAnt构建期间提示用户输入？我想执行一个获取密码的命令,但我不想将密码放入构建脚本中.
我正在使用PyDev for Eclipse插件,我试图在一些代码中设置一个断点,该代码在后台线程中运行.即使代码正在执行,断点也永远不会被击中.这是一个小例子:
import thread
def go(count):
print 'count is %d.' % count # set break point here
print 'calling from main thread:'
go(13)
print 'calling from bg thread:'
thread.start_new_thread(go, (23,))
raw_input('press enter to quit.')
该示例中的断点在主线程上调用时会被触发,但在从后台线程调用时则不会.有什么我可以做的,或者是PyDev调试器的限制？
谢谢你的工作.我提交了一个PyDev功能请求,它已经完成.它应该与1.6.0版一起发布.谢谢,PyDev团队!
我exec在一些Python 2代码中使用该语句,并且我试图使该代码与Python 2和Python 3兼容,但是在Python 3中,exec已经从语句变为函数.是否可以编写与Python 2和3兼容的代码？我已经阅读了Python 2和Python 3双重开发,但我对exec语句/函数更改的特定解决方案感兴趣.
我意识到这exec通常是气馁的,但我正在构建一个Eclipse插件,它在PyDev之上实现了实时编码.有关详细信息,请参阅项目页面.
我只是注意到我的程序在处理大文件时使用的内存越来越多.但它一次只处理一行,所以我无法弄清楚它为什么会继续使用更多的内存.
经过大量挖掘,我意识到该程序有三个部分:
multiprocessing.Pool使用imap_unordered().如果步骤1和步骤2比步骤3快,那么池工作人员的结果将排队,消耗内存.
如何限制我在第2步中提供给池的数据,因此在步骤3中它不会超过使用者？
这看起来类似于另一个多处理问题,但我不清楚延迟在哪个问题中.
这是一个演示问题的小例子:
import logging
import os
import multiprocessing
from time import sleep
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s:%(process)d:%(thread)d:%(message)s')
logger = logging.getLogger()
def process_step1():
data = 'a' * 100000
for i in xrange(10000):
sleep(.001) # Faster than step 3.
yield data
if i % 1000 == 0:
logger.info('Producing %d.', i)
logger.info('Finished producing.')
def process_step2(data):
return data.upper()
def process_step3(up_data):
assert up_data == 'A' * 100000
sleep(.005) # Slower than step 1.
def main(): …