当我按下dvim时,我的状态行说d并无限期地等待进一步的指示.
当我按下我的领导(,对我来说)时,它等待输入一段时间然后超时.
如何禁用此功能,并使其无限期等待进一步说明？
我正在尝试将十六进制字符串解码为二进制值.我在互联网上找到了以下命令来完成它,
string_bin = string_1.decode('hex')
但是我说错了
'str' object has no attrubute 'decode'
我正在使用python v3.4.1
在Rust 1.29.0中,我的一个测试开始失败.我设法将这个奇怪的错误归结为这个例子:
#[derive(Clone, Debug)]
struct CountDrop<'a>(&'a std::cell::RefCell<usize>);
struct MayContainValue<T> {
value: std::mem::ManuallyDrop<T>,
has_value: u32,
}
impl<T: Clone> Clone for MayContainValue<T> {
fn clone(&self) -> Self {
Self {
value: if self.has_value > 0 {
self.value.clone()
} else {
unsafe { std::mem::uninitialized() }
},
has_value: self.has_value,
}
}
}
impl<T> Drop for MayContainValue<T> {
fn drop(&mut self) {
if self.has_value > 0 {
unsafe {
std::mem::ManuallyDrop::drop(&mut self.value);
}
}
}
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
fn check_drops() { …Lua.org有一个非常好的文档,描述了Lua 5.0的实现策略和新颖性.
在Lua 5.2中,我们可以在Lua 5.0功能列表中添加一个严重的增量垃圾收集器和一个goto语句.我真的想读一下他们是如何实现它们的(不要在源代码中挖掘太多).
那么,是否有一个类似5.0的文件可用于5.2？
例如,请考虑以下标题:
#include <iostream>
template<bool = true>
struct A {
A() {
static int x;
std::cout << &x << "\n";
}
};
static A<> a;
如果我有两个不同的C++文件,包括这个文件,它会打印两次相同的地址,保证怎么办？更重要的是,如果x是具有非平凡构造函数的不同类型的对象,是否可以保证只运行一次？
我有一系列3D点:
a = np.array([[2., 3., 8.], [10., 4., 3.], [58., 3., 4.], [34., 2., 43.]])
如何计算这些点的几何中位数？
我正在寻找一种方式来截断float成int以快速和便携式(IEEE 754)的方式.原因是因为在这个函数中,50%的时间花在了演员身上:
float fm_sinf(float x) {
const float a = 0.00735246819687011731341356165096815f;
const float b = -0.16528911397014738207016302002888890f;
const float c = 0.99969198629596757779830113868360584f;
float r, x2;
int k;
/* bring x in range */
k = (int) (F_1_PI * x + copysignf(0.5f, x)); /* <-- 50% of time is spent in cast */
x -= k * F_PI;
/* if x is in an odd pi count we must flip */
r = 1 - 2 * (k …假设我们有一个二进制随机数生成器,int r();它将返回零或一个两者,可用性为0.5.
我查看了Boost.Random,然后他们生成32位并执行类似的操作(伪代码):
x = double(rand_int32());
return min + x / (2^32) * (max - min);
我对此有一些严重的怀疑.双尾有53位尾数,32位永远不能正确生成完全随机的尾数,其中包括舍入误差等.
假设IEEE754 ,创建均匀分布float或double半开放范围的快速方法是[min, max)什么？这里的重点在于分配的正确性,而不是速度.
为了正确定义正确,正确的分布将等于我们如果采用无限精确均匀分布的随机数发生器将得到的正确分布,并且对于每个数字,我们将舍入到最接近的IEEE754表示,如果该表示仍然在[min, max)否则该数字不计入分配.
PS:我也会对开放范围的正确解决方案感兴趣.
比方说,我有两个对象i和f相应的类型I和F.我知道这std::is_integral<I>::value是真的,而且std::is_floating_point<F>::value是真的.
是否有完全符合标准的方法来确定值i是否小于f？的值？请注意强调"完全符合标准",对于这个问题,我只对那些由C++标准保证支持的答案感兴趣.
琐碎的实现i < I(f)不起作用,因为它的值f可能不适合i.平凡的实现F(i) < f也不起作用,因为精度f可能不足以表示i,导致i四舍五入到等于f(如果你有IEEE754浮点数,16777219 < 16777220.f失败)的值.
但是这里出现了真正的困境:如果你想用来std::numeric_limits::max缓解这些问题,你可以回到比较浮点数和整数的原始问题!这是因为类型std::numeric_limits::max等于原始类型.