小编Jaf*_*son的帖子

NSString *tmpStr = [[NSString alloc]initWithData:data encoding:NSUTF8StringEncoding];
xmlSms = [xmlSms stringByAppendingString:tmpStr];
NSLog(xmlSms);

我上面的代码但NSLog没有显示任何东西......有人知道这个问题吗？

这可能是一个简单的问题.我有一个包含3个视图的UIScrollView.我需要显示3个点,如指示器(表示用户有更多页面).我该怎么做呢？

我从这个博客中国这个问题http://chenyufei.info/blog/2011-02-28/wrap-c-function-closure-gcc-nested-function/ 笔者想在C语言中使用封闭,和他发现GCC具有嵌套函数(和闭包)的能力.例如:

typedef int (*func_t)(int arg);


int foo(int a) {

    return a + 1;

}


func_t create_wrap_function(func_t f) {

    int wrapped(int arg) {

        // call original function

        int val = f(arg);

        fprintf(log_func_call, "arg: %d ret: %d", arg, val);

        return val;
    }

    return wrapped;
}

但这不是常见的解决方案.create_wrap_function具有固定的函数格式,因为func_t限制了格式.

我们知道,Lua已关闭,也可以调用C函数.我想要实现的内容如下:我们要调用的函数是foo1和foo2,它们具有不同类型的args和返回值.

int foo1(int a) {
    ...
    return intValue;
}

double foo2(char* str, double a) {
   ...
   return dblValue;
}

在C客户端中,调用函数如:

lua_returnValue returnValue1 = Do_Lua_Wrap(__FILE__, __LINE__, foo1, 1);
lua_returnValue returnValue2 = Do_Lua_Wrap(__FILE__, __LINE__, foo2, "string …

我正在尝试使用版本 3.6 的 Python Gensim 库运行一个程序。
每当我运行该程序时，我都会遇到以下语句：

C:\Python36\lib\site-packages\gensim-2.0.0-py3.6-win32.egg\gensim\utils.py:860: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial
  warnings.warn("detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial")
Slow version of gensim.models.doc2vec is being used

我不明白后面的意思是什么Slow version of gensim.models.doc2vec is being used。gensim 如何选择慢速版本，如果我想要最快的版本，那么我需要做什么？

我需要使用PPDB释义数据库生成英语句子的释义

我从网站上下载了数据集.

我写了一个代码,继续附加文件.这是它的代码:

writel = open('able.csv','a',encoding='utf-8',errors='ignore')
with open('test','r',encoding='utf-8',errors='ignore') as file:
    for i in file.readlines():
        data = functionforprocess(i)
        if data is not "":
            writel.write(data)
        if count% 10000 == 0:
            log = open('log','w')
            log.write(str(count))
            log.close()

我的问题是:我在append模式下打开的文件是否在RAM中可用？该文件是否像缓冲区一样,意味着如果我存储datain变量然后将变量写入file等于以append模式打开文件并直接写入？

请注意,让我摆脱这种困惑.

我已经使用 MQL5 创建了一个指标。

分析后，我读到的程序说我的 CPU 的 99% 被我的OnCalculate().

这是我的功能：

int OnCalculate( const int     rates_total,
                 const int     prev_calculated,
                 const int     begin,
                 const double &price[]
                 )
  {
//--- check for bars count
      float tempprice[];
      ArrayResize( tempprice, ArraySize( price ) );
      if (  rates_total <  InpMAPeriod - 1 + begin ) return( 0 ); // not enough bars for calculation
//--- first calculation or number of bars was changed
      if (  prev_calculated == 0 ) ArrayInitialize( ExtLineBuffer, 0 );

      ArrayCopy( tempprice, …

我使用OpenCL和MQL5为MetaTrader终端平台创建了一个基于GPU的指标.

我努力工作,我的[MetaTrader终端:策略测试程序]优化工作必须在GPU上转移到最大值.大多数计算都是由指标完成的.因此,我在指标中进行了更改,并在GPU上完全转移.

但是当我尝试在策略测试器部分进行优化过程时,真正的问题出现了.
我看到的过程同时使用了GPU和CPU,但对整个过程没有影响.

我怀疑这个过程并没有分配到每个GPU核心进行处理,而是所有GPU核心都在处理相同的进程或功能以便执行.

Kindly, let me know what I need to do to get the single GPU work for on single function execution to give faster output.

Here is my code link attached: Complete code with Expert

The kernel of my code is :

__kernel void calSMA(
                     int limit, 
                     int rates_total, 
                     __global double *price, 
                     __global double *ExtLineBuffer,
                     int InpMAPeriod

                   )
         { 

                int count = 0;
                int len = get_global_id(2);
                for(int i=limit;i<rates_total;i++) 

                     ExtLineBuffer[len+i] = ExtLineBuffer[len+ i-1]+(price[len+i]-price[len+i-InpMAPeriod])/InpMAPeriod;

         }


 __kernel void …

我创建了以下用于训练的模型，并希望在 Tensorboard 上将其可视化：

## Basic Cell LSTM tensorflow

index_in_epoch = 0;
perm_array  = np.arange(x_train.shape[0])
np.random.shuffle(perm_array)

# function to get the next batch
def get_next_batch(batch_size):
    global index_in_epoch, x_train, perm_array   
    start = index_in_epoch
    index_in_epoch += batch_size

    if index_in_epoch > x_train.shape[0]:
        np.random.shuffle(perm_array) # shuffle permutation array
        start = 0 # start next epoch
        index_in_epoch = batch_size

    end = index_in_epoch
    return x_train[perm_array[start:end]], y_train[perm_array[start:end]]

# parameters
n_steps = seq_len-1 
n_inputs = 4 
n_neurons = 200 
n_outputs = 4
n_layers = 2
learning_rate = 0.001
batch_size …

这是我试图摆脱的场景：
我正在尝试读取以下类型的 csv：

para1,para2,para3,para4
1,2,3,4,
1,2,3,4,5,
1,2,3,4,
2,3,4,5,6,7,8,9,0,

我正在使用以下命令并收到以下错误：

>>> import pandas as pd
>>> df =pd.read_csv("test.csv")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 702, in parser_f
    return _read(filepath_or_buffer, kwds)
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 435, in _read
    data = parser.read(nrows)
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1139, in read
    ret = self._engine.read(nrows)
  File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1995, in read
    data = self._reader.read(nrows)
  File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 899, in pandas._libs.parsers.TextReader.read
  File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 914, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory
  File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 968, …