小编Vik*_*esh的帖子

我试图NSURLConnection在iOS 8 SDK上的XCode 6(Beta7 2)中使用"代码1005,网络连接丢失" 进行简单的GET请求.当我尝试从Web 上获取http://www.google.com或其他一些示例页面时,调用失败,但如果我向localhost(python -m SimpleHTTPServer)上的简单HTTP服务器发出请求,则成功.我也尝试使用AFNetworking库(2.4.1) - 使用NSURLConnection失败的URL也会因库而失败.

这是我的代码 -

NSString * url = @"http://0.0.0.0:8000";
// NSString * url = @"http://www.google.com";

NSLog(@"URL : %@", url);

// Mutable is probably not required, but just in case it REALLY WANTS me to set HTTP method
NSMutableURLRequest *theRequest = [NSMutableURLRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:url]];
[theRequest setHTTPMethod:@"GET"];

NSURLResponse *urlResponse = nil;
NSError *error = nil;

NSData * data = [NSURLConnection sendSynchronousRequest:theRequest
                                      returningResponse:&urlResponse
                                error:&error];

if (error …

我正在尝试安装Android SDK,我在SDK Manager日志中收到以下错误 -

Fetching https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list-1.xml
Failed to fetch URL https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list-1.xml, reason: peer not authenticated
Fetched Add-ons List successfully
Fetching URL: https://dl-ssl.google.com/android/repository/repository-5.xml
Failed to fetch URL https://dl-ssl.google.com/android/repository/repository-5.xml, reason: peer not authenticated
Done loading packages.

该错误与代理设置等有关.我正在运行Ubuntu 11.10并且我昨天在相同的设置上舒适地安装了SDK.

我在Octave开发了一个程序,我想添加一个GUI层.我想在C#中创建一个可以分发的可执行程序,但是想要坚持使用Octave的线性代数结构,而不必自己实现它们.特别是,我想要基本的矩阵,向量运算和优化函数(比如fminunc和fmincg).

实现这一目标的最佳方法是什么？可能是合适的C#线性代数库？

我正在训练一个模型,其中输入向量是另一个模型的输出.这涉及从检查点文件恢复第一个模型,同时tf.initialize_variables()在同一过程中从头开始(使用)初始化第二个模型.

有大量的代码和抽象,所以我只是粘贴相关部分.

以下是恢复代码:

self.variables = [var for var in all_vars if var.name.startswith(self.name)]
saver = tf.train.Saver(self.variables, max_to_keep=3)
self.save_path = tf.train.latest_checkpoint(os.path.dirname(self.checkpoint_path))

if should_restore:
    self.saver.restore(self.sess, save_path)
else:
    self.sess.run(tf.initialize_variables(self.variables))

每个模型都在其自己的图形和会话中作用域,如下所示:

 self.graph = tf.Graph()
 self.sess = tf.Session(graph=self.graph)

 with self.sess.graph.as_default():
    # Create variables and ops.

每个模型中的所有变量都在variable_scope上下文管理器中创建.

喂食工作原理如下:

• 后台线程调用sess.run(inference_op)上input = scipy.misc.imread(X),并把结果阻塞线程安全的队列.
• 主训练循环从队列中读取并调用sess.run(train_op)第二个模型.

问题:
我观察到,即使在训练的第一次迭代(第二次模型)中,损失值也会在运行中不断变化(并在几次迭代中变为纳米).我确认第一个模型的输出每次都完全相同.注释掉sess.run第一个模型并用来自pickle文件的相同输入替换它不会显示此行为.

这是train_op:

    loss_op = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy(network.feedforward())
    # Apply gradients.
    with tf.control_dependencies([loss_op]):
        opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)
        grads = opt.compute_gradients(loss_op)
        apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads)

    return …

我正在开发一个Chrome扩展程序,它需要打包XML文件(trie数据结构),并能够从内容脚本中读取该文件.因此,每次加载扩展时,内容脚本将在从XML文件读取数据后实例化trie.

如何通过内容脚本(或后台页面)读取此XML文件？我需要使用localStorage吗？

ImportError如果在tensorflow导出器之后导入OpenCV(cv2),我会得到一个.

ubuntu@ip-172-31-2-144:~/Downloads/opencv-2.4.13/release$ python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
  File …

我在将结构数据从主机复制到CUDA体系结构中的设备时遇到问题。
以下是代码段。

struct point  
{  
     double x,y;  
};

int main()  
{  
   point * a = (point*)malloc(sizeof(point));  
   a->x=10.0;   
   a->y=10.0;    
   point * d_a;  
   cudaMalloc((void**)d_a,sizeof(point));  
   cudaMemcpy((void**)d_a,a,sizeof(point),cudaMemcpyHostToDevice);  
   dim3 dimblock(16,16);  
   dim3 dimgrid(1,1);  

   MyFunc<<<dimgrid,dimblock>>>(d_a);  
   cudaMemcpy((void**)a,d_a,sizeof(point),cudaMemcpyDeviceToHost);    
   printf("%lf %lf\n",a->x,a->y);
}  

__global__ void MyFunc(point* d_a)  
{  
     if(threadIdx.x == 0 && threadIdx.y == 0)
     {  
        d_a->x=100.0;  
        d_a->y = 100.0;    
     }
}  

点a的x和y字段应已更改为100。相反，它在初始化时仍为10。这是怎么回事 请帮忙。

我最近迁移到了一台新笔记本电脑 - HP dv6119tx(Intel Core i5,4 GB RAM).它安装了Windows 7 Home Premium 64位.

我想创建类型的数组int在C++(开发的C++),我用于我上次膝上型(32位Windows 7最终/ Ubuntu Linux操作系统,2GB RAM)和所有其他环境我有舒适创建长度10 ^ 6的编程开(大约需要3.5 MB的RAM).但是使用当前设置,我在调试模式下出现"分段错误"错误.

屏幕截图(编辑):
第一个屏幕截图显示10 ^ 5处理当前设置而10 ^ 6不工作.我没有在我最后一台机器上运行10 ^ 6的屏幕截图,但我已多次使用它.

编辑:
如果我将数组声明为全局,或者在堆上动态创建它,程序将正常工作

int* a = new int[MAX];  

但我无法理解的是,当本地阵列在堆栈上占用少量3.5 MB内存(并且在2 GB机器上工作正常)时,为什么这个问题会出现在4GB机器上呢？这是用户堆栈空间问题吗？可以手动增加吗？

编辑2:
我特别提出这个问题,因为我已经在SPOJ上提交了许多解决方案,在堆栈上创建了10 ^ 6大小的数组.根据我目前的设置,我感到瘫痪无法做到这一点.我希望尽可能堆栈堆栈,因为它没有内存泄漏问题; 和全局变量的局部变量,因为它们很整洁并且不会弄乱命名空间.

引用Kernighan和Ritchie的"C编程语言"第16页 -

#include<stdio.h>

main()
{
int c;
c = getchar();

while(c!=EOF)
{
    putchar(c);
    c = getchar();
} 

getchar();
return 0;
}

"该类型char专门用于存储此类字符数据,但可以使用任何整数类型.我们使用int了一个微妙但重要的原因.问题是区分输入的结尾和有效数据.解决方案是getchar返回一个独特的值当没有更多的输入时,一个不能与任何真实字符混淆的值.这个值被称为EOF"文件结束".我们必须声明c一个足够大的类型来保存任何getchar返回的值.我们不能char因为使用c必须足够大EOF,除了任何可能之外char.因此我们使用int."

它说,我在stdio.h中查了一下 #define EOF (-1)

这本书最后说明char不能使用,而这个程序"工作正常"(参见编辑)也c作为char数据类型.到底是怎么回事？任何人都可以用位和有符号值来解释？

编辑:
正如奥利在答案中提到的,该程序无法区分EOF和255.所以它不会很好.我想知道发生了什么 - 你是说当我们进行比较c!= EOF时,EOF值被转换为char值= 255(二进制的11111111;即用2的补码写的EOF的0到7位符号)？

我正在阅读Haystack的"入门"指南,并尝试使用Haystack为我的网站实现Whoosh后端.我成功设置了整个项目,我还可以在search.html模板上看到搜索框.我虽然无法建立索引.

当我输入./manage.py rebuild_index时,我收到错误:

未知命令:rebuild_index

我知道这是一个微不足道的问题.我无法理解manage.py文件如何理解原本不属于它的命令.