小编liz*_*isk的帖子

STL容器要求存储的值可以复制构造和分配.const T显然不是任何T的可分配类型,但我试图使用它(只是好奇)并发现它编译,而且,表现为可分配类型.

vector<const int> v(1);
v[0] = 17;

这在Visual Studio 2008中成功运行,并将v [0]分配给17.

当通过convert -rotate命令旋转图像时,图像尺寸被放大.有没有办法围绕中心旋转并保持图像大小,裁剪边缘？

AFAIK非可变lambda捕获变量为const.这让我想知道他们为什么还能被感动？

auto p = std::make_unique<int>(0);
auto f = [p = std::move(p)](){ p->reset(); }; // Error, p is const
auto f2 = std::move(f); // OK, the pointer stored inside lambda is moved

是否可以在scikit-learn中调整嵌套管道的参数？例如:

svm = Pipeline([
    ('chi2', SelectKBest(chi2)),
    ('cls', LinearSVC(class_weight='auto'))
])

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', TfIdfVectorizer()),
    ('ova_svm', OneVsRestClassifier(svm))
})

parameters = ?

GridSearchCV(classifier, parameters)

如果不能直接这样做,可能是一种解决方法？

我对Spark如何处理引擎盖下的数据感到很困惑.例如,当我运行流作业并应用时foreachRDD,行为取决于是从外部作用域捕获变量还是在内部初始化变量.

val sparkConf = new SparkConf()
dStream.foreachRDD(rdd => {
    val spark = SparkSession.builder.config(sparkConf).getOrCreate()
    ...
})

在这种情况下,我得到一个例外:

java.io.NotSerializableException:org.apache.spark.streaming.kafka.DirectKafkaInputDStream的对象$ DirectKafkaInputDStreamCheckpointData可能作为RDD操作关闭的一部分进行序列化.这是因为正在从闭包内引用DStream对象.请在此DStream中重写RDD操作以避免这种情况.这已被强制执行以避免使用不必要的对象使Spark任务膨胀.

但如果我搬进去sparkConf,一切似乎都很好:

dStream.foreachRDD(rdd => {
    val sparkConf = rdd.sparkContext.getConf
    val spark = SparkSession.builder.config(sparkConf).getOrCreate()
    ...
})

这看起来很奇怪,因为我认为它foreachRDD在驱动程序节点上运行,所以我没想到会有什么不同.

现在,如果我同时移动SQL会话和配置foreachRDD,它再次正常工作:

val sparkConf = new SparkConf()
val spark = SparkSession.builder.config(sparkConf).getOrCreate()
dStream.foreachRDD(rdd => {
    val df = spark.read.json(rdd)
    ...
})

Spark文档中的一个片段建议使用以前的版本(其中配置和SQL上下文都在foreachRDD其中创建),这对我来说似乎效率较低:如果只创建一次,为什么要为每个批次创建它们？

有人可以解释为什么抛出异常以及创建SQL上下文的正确方法是什么？

是否可以std::tuple使用基础类型的非默认构造函数初始化同一参数的所有元素？

template <typename... TElements>
struct Container {
    // I'd wish to be able to do something like this:
    Container(Foo foo, Bar bar)
        : tuple(foo, bar)
    {}
    std::tuple<TElements...> tuple;
};

关键是我不知道元组大小(它是由一个可变参数模板化的),因此我无法根据需要多次复制参数.我唯一知道的是,在所有类型TElements有一个构造回吐Foo和Bar作为参数并没有默认构造函数.

我想基于级联分类器创建一个物体探测器,唯一的问题是LBP和Haar特征不是旋转不变的.我想到的第一件事就是以不同的角度旋转训练样本,但我怀疑得到的分类器会有很好的质量,而且,对象可能有拉长的比例.有许多旋转不变的探测器,例如,iPhone可以在任何方向实时识别面部,所以我想知道它们是如何实现这一目标的？我更喜欢使用OpenCV.

为什么标准规定RVO和NRVO优化不是强制性的(当它们适用时)？例如,当一个函数产生一些对象并将其作为结果返回时,有一种非常常见的情况.由于RVO/NRVO,复制/移动构造函数通常被省略,但它们仍然需要定义,这有点令人困惑.如果RVO/NRVO符合标准,则在这种情况下将不再需要复制/移动构造函数.

我有一个元组元组:

t = ((1, 'one'), (2, 'two'))

我需要它采用以下格式:

((1, 2), ('one', 'two'))

我怎么转换它？我可以这样做:

digits     =  tuple ( digit for digit, word in t )
words      =  tuple ( word for digit, word in t )
rearranged =  tuple ( digits, words )

但这似乎并不优雅,我想这是一个更直接的解决方案.

编译器可以做出很多的优化(如内联的一些功能),我稍微怀疑不是分配给本地变量的所有存储在我的程序(基于OS X的系统监视器上)函数调用后清除,因此这就是我要问的原因:标准是否保证局部变量的所有析构函数在它们超出范围时都会被调用？