小编Dav*_*vid的帖子

memset比for循环更有效.所以,如果我有

char x[500];
memset(x,0,sizeof(x));

要么

char x[500];
for(int i = 0 ; i < 500 ; i ++) x[i] = 0;

哪一个更有效率,为什么？是否在硬件中有任何特殊指令来进行块级初始化.

我试图了解CORS.根据我的理解,它是一种在浏览器中实现的安全机制,以避免除了用户打开的域之外的任何ajax请求(在url中指定)

现在,由于这种限制,实施了许多CORS以使网站能够进行跨源请求.但根据我的理解,实施CORS违反了"同源政策" SOP的安全目的

CORS只是为了提供对请求服务器想要服务的额外控制.也许它可以避免垃圾邮件发送者

来自维基百科:

要启动跨源请求,浏览器会使用Origin HTTP标头发送请求.此标头的值是为页面提供服务的站点.例如,假设http://www.example-social-network.com上的页面 试图访问online-personal-calendar.com中的用户数据.如果用户的浏览器实现了CORS,则会发送以下请求标头:

来源:http://www.example-social-network.com

如果online-personal-calendar.com允许请求,它会在其响应中发送一个Access-Control-Allow-Origin标头.标头的值指示允许的源站点.例如,对先前请求的响应将包含以下内容:

Access-Control-Allow-Origin:http://www.example-social-network.com

如果服务器不允许跨源请求,则浏览器将向example-social-network.com页面而不是online-personal-calendar.com响应发送错误.

要允许访问所有页面,服务器可以发送以下响应头:

Access-Control-Allow-Origin:*

但是,这可能不适合担心安全问题的情况.

我在这里失踪了什么？CORS保护服务器与保护客户端安全的意图是什么.

我的新应用程序我可以灵活地决定使用库进行多线程.到目前为止我一直在使用pthread.现在想探索跨平台库.我对TBB和Boost不感兴趣.我不明白TBB比Boost有什么好处.我试图找出TBB相对于Boost的优势:TBB摘录wiki"相反,该库通过允许将操作视为"任务"来抽象对多个处理器的访问,这些任务由库的运行分配给各个核心 - 时间引擎,并自动有效地使用缓存.TBB程序根据算法创建,同步和销毁相关任务的图形,"

但是线程库甚至需要担心线程分配到核心.这不是操作系统的工作吗？那么使用TBB而不是Boost的真正优势是什么呢？

在大多数Scikit-learn算法中,数据必须作为Bunch对象加载.对于教程中的许多示例,load_files()或其他函数用于填充Bunch对象.像load_files()这样的函数希望数据以某种格式存在,但我有以不同格式存储的数据,即每个字段都包含字符串的CSV文件.

如何解析此并以Bunch对象格式加载数据？

我想在特定的索引处更改C++字符串,如下所示:

string s = "abc";
s[1] = 'a';

以下代码是否有效？这是一种可以接受的方式吗？

我没有找到任何表明它有效的参考:

http://www.cplusplus.com/reference/string/string/

其中说通过"字符串中的重载[]运算符"我们可以执行写操作.

我想在进程控制块结构(task_struct)中添加一个条目.让我们说一种标记某个过程的方法.我想将此字段初始化为0,除了"一些特殊进程"之外的所有进程,稍后通过调用sched_setscheduler()我将为"特殊进程"设置此标志.

有人知道如何为成员变量分配默认值task_struct吗？

我想知道为什么有两种完全不同的方法来指定qsort(){C version}中的比较函数std::sort().

qsort 需要比较函数如下:我不知道为什么它需要三种返回值-1,0,+ 1.

int comp(int *x, int *y){   
   return *x - *y; 
}

而比较函数for std::sort(),看起来更加一致,因为它是根据函数来编写的,以遵循不变量.即如果x小于y函数返回true,则x相对于y处于正确位置

bool comp(int x, int y){   
       return x < y; 
}

为什么我们在返回bool时需要三个值-1,0,+ 1(或两个值为0的int)更简单干净？

我正在训练一个 LinearRegression() 分类器并试图衡量它的预测准确性

from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regr_rf = LinearRegression()

regr_rf.fit(df[features],df['label'])
y_rf = regr_rf.predict(df[features])
score = regr_rf.score(df[features],df['label'])
print score
score2 = r2_score(y_rf,df['label'])
print score2

score 和 score2 都显示出非常不同的值。我虽然假设模型的得分函数与显式计算的 r2_score 相同

想法/事实#1我正在阅读有关如何缓冲流的文章,因此fwrite()通常是缓冲流.另一方面,write()不会被缓冲. 为什么fwrite libc函数比syscall写函数更快？

想法/事实#2我还在研究有关光盘缓存的文章以及Linux如何大量使用它来大幅改善光盘性能. http://www.linuxatemyram.com/play.html

因此,在存在磁盘缓冲的情况下,Linux默认情况下不应该fwrite()和write()会呈现相同的性能吗？fwrite()正在做的是"缓冲已经缓冲的光盘"!这不应该给予巨大的推动.我在这里失踪了什么？

echo "<input  type=\"text\" size=3 name=\"{$item[\"name\"]}\"/>";

但以下工作正常

echo "<input  type=\"text\" size=3 name=\"{$item['name']}\"/>";

按照我的理解"真的逃脱了"