小编Hec*_*zos的帖子

我正在使用https://godbolt.org/编译一个简单的 C++ 脚本，但即使是最简单的

int main()
{
  std::cout << "Hello World!" << std::endl;
}

当我点击时Add new... --> Compiler --> Output我得到：Compiler returned: 0

我检查了我的pip3和python3版本:

  (tensorflow) MacBook-Pro-de-Hector-2:tensorflow hectoresteban$ pip3 -V
    pip 10.0.1 from /Users/hectoresteban/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/pip-10.0.1-py3.7.egg/pip (python 3.7)

(tensorflow) MacBook-Pro-de-Hector-2:tensorflow hectoresteban$ python3 -V
Python 3.7.0

在我目前正在使用的虚拟环境中:

pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.9.0-py3-none-any.whl

以标准方式pip3 install tensorflow输出以下消息:

could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )

安装后使用第一种方法解释:

(tensorflow) MacBook-Pro-de-Hector-2:tensorflow hectoresteban$ python3
>>> import tensorflow
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/hectoresteban/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "/Users/hectoresteban/.virtualenvs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 49, in <module> …

我正在按照 Firebase 官方频道 ( https://firebase.google.com/docs/auth/ios/google-signin?hl=en-419 )的说明使用 Google 身份验证订阅我的应用。问题出现在函数中

func sign(_ signIn: GIDSignIn!, didSignInFor user: GIDGoogleUser!, withError error: Error?)  

它没有从命令解析标识符 GoogleAuthProvider 和 Auth 的地方。即“使用未解析的标识符‘GoogleAuthProvider’”

let credential = GoogleAuthProvider.credential(idToken: authentication.idToken, accessToken: authentication.accessToken)
        // ...
Auth.auth().signIn(with: credential) { (user, error) in
            if let error = error {
                // ...
                return
            } 

我在查看器和 AppDelegate 中都导入了：

import Firebase
import GoogleSignIn

我的 Podfile 看起来像这样：

# Uncomment the next line to define a global platform for your project
# platform :ios, '9.0'

target 'racc' do
  # Comment …

我为 ROS2 创建了一个包，并添加了一个我下载的 Python 存储库。我遇到的问题是，在原始存储库中，自己的存储库中的模块是直接导入的，而在我的存储库中，我必须导入它们，并在模块前添加 ROS2 包名称，即使我是从同一个存储库导入模块，例如：

import planner_pkg.SimpleOneTrailerSystem as SimpleOneTrailerSystem

虽然我想：

import SimpleOneTrailerSystem

我的 ROS2 项目结构是这样的：

ros2_ws
  src
    planner
      planner_pkg
        __init__.py
        SimpleOneTrailerSystem.py
        planner_node.py
        ...
      package.xml
      setup.py

包.xml

<?xml version="1.0"?>
<package format="2">
  <name>planner_pkg</name>
  <version>0.0.1</version>
  <description>This package contains algorithm for park planner</description>

  <maintainer email=""></maintainer>
  <license>Apache License 2.0</license>

  <exec_depend>rclpy</exec_depend>
  <exec_depend>std_msgs</exec_depend>

  <!-- These test dependencies are optional
  Their purpose is to make sure that the code passes the linters -->
  <test_depend>ament_copyright</test_depend>
  <test_depend>ament_flake8</test_depend>
  <test_depend>ament_pep257</test_depend>
  <test_depend>python3-pytest</test_depend>

  <export>
    <build_type>ament_python</build_type>
  </export>
</package>

设置.py：

from setuptools import setup …

我正在尝试https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html中提供的示例，但我使用的是 LSTM 模型而不是 RNN。该数据集由不同的名称（不同大小）及其对应的语言（语言总数为18种）组成，目标是训练一个模型，给定某个名称输出其所属的语言。

我现在的问题是：

• 如何在 LSTM 中处理可变大小的名称，即 Hector 和 Kim
• 每次在 LSTM 中都会处理整个名称（字符的连续性），因此 softmax 函数的输出具有形状，(#characters of name, #target classes)但我只想获取形状(1,#target of classes)，以便确定每个名称对应于哪个类。我试图只得到最后一行，但结果非常糟糕。

class LSTM(nn.Module):

    def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, tagset_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim

        self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        # The LSTM takes word embeddings as inputs, and outputs hidden states
        # with dimensionality hidden_dim.
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim)

        # The linear layer that maps from hidden state space to tag space
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, …

Installation Instructions我正在关注https://argoproj.github.io/argo-cd/getting_started/#3-access-the-argo-cd-api-server ，即使服务类型已更改为LoadBalancer我无法登录。

我掌握的信息是：

$ oc describe svc argocd-server
Name:                     argocd-server
Namespace:                argocd
Labels:                   app.kubernetes.io/component=server
                          app.kubernetes.io/name=argocd-server
                          app.kubernetes.io/part-of=argocd
Annotations:              <none>
Selector:                 app.kubernetes.io/name=argocd-server
Type:                     LoadBalancer
IP:                       172.30.70.178
LoadBalancer Ingress:     a553569222264478ab2xx1f60d88848a-642416295.eu-west-1.elb.amazonaws.com
Port:                     http  80/TCP
TargetPort:               8080/TCP
NodePort:                 http  30942/TCP
Endpoints:                10.128.3.91:8080
Port:                     https  443/TCP
TargetPort:               8080/TCP
NodePort:                 https  30734/TCP
Endpoints:                10.128.3.91:8080
Session Affinity:         None
External Traffic Policy:  Cluster
Events:                   <none>

如果我做：

$ oc login https://a553569222264478ab2xx1f60d88848a-642416295.eu-west-1.elb.amazonaws.com
The server is using a certificate that does not match its hostname: x509: certificate …