我有时在调试时有这么难的情况.我有一个包含许多条目的Java HashMap,并且该程序无法按预期工作,因为它表示地图不包含特定条目,但该条目应该在地图中.但是,我无法调试到地图中.在Eclipse中,我可以在变量中看到Map的内部结构,但是如果有这么多条目,则很难对地图中的所有条目进行扫描,以查看该条目是否在地图中.
有没有更好的方法来调试这种情况？为了您的见解和想法.
在<DistributionManagement> ... </DistributionManagement>
and <Repositories> ... <Repositories>章节中,可以有一个
<Repository> ... </Repository>
定义.这两个定义有什么区别？这是一个例子:
<distributionManagement>
<downloadUrl>https://github.com/marytts/marytts/releases</downloadUrl>
<repository>
<id>bintray</id>
<url>https://api.bintray.com/maven/marytts/marytts/marytts</url>
</repository>
<snapshotRepository>
<id>bintray</id>
<url>http://oss.jfrog.org/artifactory/oss-snapshot-local</url>
</snapshotRepository>
</distributionManagement>
和
<repositories>
<repository>
<id>marytts-dependencies</id>
<name>marytts-dependencies</name>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
<url>file://${project.local.repository.path}</url>
</repository>
<repository>
<id>central</id>
<name>jcenter</name>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
<url>http://jcenter.bintray.com</url>
</repository>
</repositories>
如果我不想自动生成主键，相反，我想提供带有表第一列的 ID 作为主键。
2 A
4 B
7 D
13 E
...
我希望第一列 2,4,7,13 成为表的主键。我应该只使用@Id 来做注释吗？
@Entity
public class Code {
@Id
@Column(unique=true)
private int id;
...
}
或者，如果使用@Id，在这种情况下，将始终自动生成主键，而不是使用第一列？
我使用的是最新的 ipython 5.1 和 python 3，但无法将多行直接粘贴到命令行。我正在研究 CentO。
有人可以尝试在 wiki ( https://en.wikipedia.org/wiki/Duck_typing )上粘贴 Duck 类，看看您是否会收到任何错误：
class Duck:
def quack(self):
print("Quaaaaaack!")
def feathers(self):
print("The duck has white and gray feathers.")
所有这些都正确缩进，可以粘贴到我的 .py 文件中并正常运行。但是当我将它粘贴到 iPython 时，我总是收到这个错误：
In [8]: class Duck:
...: def quack(self):
...: print("Quaaaaaack!")
...: def feathers(self):
File "<ipython-input-8-aca228a732db>", line 4
def feathers(self):
^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
编辑：
我的 %paste 和 %cpaste 都不起作用。我已经安装了 Tinker 库，如下所示：
[abigail@localhost my_env]$ rpm -q tkinter
tkinter-2.7.5-39.el7_2.x86_64
但是 %paste 总是显示错误：
In [10]: …我有一堆 Junit 测试。当我通过右键单击每个类然后“运行为”->“Junit 测试”来单独运行它们时，它们都通过了。但是，如果我单击一个包或单击 src/test/java 同时运行所有程序，其中许多会失败，一些会通过。
这是正常的吗？
我的文本文件是 1.58G，我的 IntelliJ 自定义 VM 选项设置为“-Xmx4G”。为什么会显示
"The file is too large; 1.58G. Showing a read-only of the first 2.56M".
Signature: np.argwhere(a)
Docstring:
Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> x
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.argwhere(x>1)
array([[0, 2],
[1, 0],
[1, 1],
[1, 2]])
“非零”和“按元素分组”是什么意思？什么是“x>1”？
遵循https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 上的 Pytorch 教程
我收到以下错误：
(pt_gpu) [martin@A08-R32-I196-3-FZ2LTP2 mlm]$ python pytorch-1.py
Traceback (most recent call last):
File "pytorch-1.py", line 39, in <module>
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
AttributeError: module 'torch' has no attribute 'device'
在下面的代码中，我添加了以下语句：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
但这似乎不对或不够。这是我第一次在 linux 机器上运行带有 GPU 的 Pytorch。我还应该怎么做才能正确跑步？
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) …如果我使用“conda create”命令创建了一个环境，那么我激活它：
conda activate myEnv
现在，如果我想将带有“conda install”的包安装到“myEnv”，但该包不在 conda 存储库中。所以我必须使用“pip”命令安装它：
pip install newPackage
在这种情况下，newPackage 是安装到“myEnv”中，还是安装在 conda 环境之外。