如果一个空类的大小不能为0,那么std :: tuple有什么神奇之处所以unique_ptr的sizeof在64位机器中返回8？
在unique_ptr中,成员定义为:
typedef std::tuple<typename _Pointer::type, _Dp> __tuple_type;
__tuple_type _M_t;
其中_Dp是删除类.
编译器是gcc版本4.7.1(Debian 4.7.1-7)
和stl容器一样,为什么我们不能从类实例中访问类中的typedef？对此有特别的了解吗？
当value_type是模板参数时,如果不需要像vector :: value_type那样指定模板参数,它可以帮助制作更通用的代码
例:
class T {
public:
typedef int value_type;
value_type i;
};
T t;
T::value_type i; // ok
t.value_type i; // won't work
即使我正在使用logback并对其进行配置,我也会继续使用STDOUT.我无法将AWS内容从控制台中取出.
Jun 19, 2014 3:46:40 PM com.amazonaws.http.AmazonHttpClient executeHelper
INFO: Unable to execute HTTP request: The target server failed to respond
org.apache.http.NoHttpResponseException: The target server failed to respond
at org.apache.http.impl.conn.DefaultHttpResponseParser.parseHead(DefaultHttpResponseParser.java:95)
at org.apache.http.impl.conn.DefaultHttpResponseParser.parseHead(DefaultHttpResponseParser.java:62)
at org.apache.http.impl.io.AbstractMessageParser.parse(AbstractMessageParser.java:254)
at org.apache.http.impl.AbstractHttpClientConnection.receiveResponseHeader(AbstractHttpClientConnection.java:289)
at org.apache.http.impl.conn.DefaultClientConnection.receiveResponseHeader(DefaultClientConnection.java:252)
at org.apache.http.impl.conn.ManagedClientConnectionImpl.receiveResponseHeader(ManagedClientConnectionImpl.java:191)
at org.apache.http.protocol.HttpRequestExecutor.doReceiveResponse(HttpRequestExecutor.java:300)
at com.amazonaws.http.protocol.SdkHttpRequestExecutor.doReceiveResponse(SdkHttpRequestExecutor.java:66)
at org.apache.http.protocol.HttpRequestExecutor.execute(HttpRequestExecutor.java:127)
at org.apache.http.impl.client.DefaultRequestDirector.tryExecute(DefaultRequestDirector.java:713)
at org.apache.http.impl.client.DefaultRequestDirector.execute(DefaultRequestDirector.java:518)
at org.apache.http.impl.client.AbstractHttpClient.execute(AbstractHttpClient.java:906)
at org.apache.http.impl.client.AbstractHttpClient.execute(AbstractHttpClient.java:805)
at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient.executeHelper(AmazonHttpClient.java:402)
at com.amazonaws.http.AmazonHttpClient.execute(AmazonHttpClient.java:245)
at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.invoke(AmazonS3Client.java:3573)
at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.getObjectMetadata(AmazonS3Client.java:990)
at com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.getObjectMetadata(AmazonS3Client.java:970)
at com.here.prime.cdtfilter.S3MapStore$$anonfun$1.apply(S3MapStore.scala:49)
at com.here.prime.cdtfilter.S3MapStore$$anonfun$1.apply(S3MapStore.scala:48)
at com.here.prime.utils.Utils$.retry(Utils.scala:26)
这是我的logback配置:
<configuration debug="false" scan="true" scanPeriod="30 seconds">
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} …我有一个删除了复制ctor的类和一个释放C资源的析构函数.
我希望emplace_back能够移动对象并只调用析构函数一次,但是它会在emplace_back中调用,如下面linux上的stl实现中所示.为什么会这样？
结果是C资源被多次释放.
statement(statement&&) = default;
statement& operator=(statement&&) = default;
private:
statement(const statement&) = delete;
statement& operator=(const statement&) = delete;
396? template<typename _Tp, typename _Alloc>
397? template<typename... _Args>
398? void
399? vector<_Tp, _Alloc>::
400? _M_emplace_back_aux(_Args&&... __args)
401? {
402? const size_type __len =
403? _M_check_len(size_type(1), "vector::_M_emplace_back_aux");
404? pointer __new_start(this->_M_allocate(__len));
405? pointer __new_finish(__new_start);
406? __try
407? {
408? _Alloc_traits::construct(this->_M_impl, __new_start + size(),
409? std::forward<_Args>(__args)...);
410? __new_finish = 0;
411?
412? __new_finish
413? = std::__uninitialized_move_if_noexcept_a
414? (this->_M_impl._M_start, this->_M_impl._M_finish,
415? __new_start, _M_get_Tp_allocator());
416? …我是Python的新手,似乎多处理和线程模块不是很有趣,并且遇到了相同的问题,例如Perl中的线程.有没有技术上的原因为什么解释器不能使用轻量级线程(如posix线程)来实现真正在多个内核上运行的高效线程实现？
是否可以与C++ iostream和python进行互操作？我正在使用boost-python并希望将包含istream和ostream的函数包装为参数.
我正在使用这个简单的代码并观察单调增加的内存使用情况.我正在使用这个小模块将东西转储到磁盘上.我观察到它发生在unicode字符串而不是整数,是不是我做错了？
当我做:
>>> from utils.diskfifo import DiskFifo
>>> df=DiskFifo()
>>> for i in xrange(1000000000):
... df.append(i)
内存消耗稳定
但是当我这样做时:
>>> while True:
... a={'key': u'value', 'key2': u'value2'}
... df.append(a)
它走到了屋顶.任何提示？在模块下面......
import tempfile
import cPickle
class DiskFifo:
def __init__(self):
self.fd = tempfile.TemporaryFile()
self.wpos = 0
self.rpos = 0
self.pickler = cPickle.Pickler(self.fd)
self.unpickler = cPickle.Unpickler(self.fd)
self.size = 0
def __len__(self):
return self.size
def extend(self, sequence):
map(self.append, sequence)
def append(self, x):
self.fd.seek(self.wpos)
self.pickler.dump(x)
self.wpos = self.fd.tell()
self.size = self.size + 1
def next(self):
try: …我试图在一个使用超过32 Gb的ram并且达到这个valgrind限制的进程上对一个heisenbug进行valgrind,这是一个任意的,可以通过重新编译valgrind来避免它还是一个很难的？
我正在做一些测试,聚集大量非常大的稀疏向量,表示各种超文本文档的术语 - 频率 - 逆文档 - 频率.考虑到数据集的比例,您建议使用什么算法来聚类这些数据？矢量的维数> 3·10 5,矢量的数量可以是10 9左右.我看了一下dbscan和光学算法.群集的数量不为小修道院.具有如此高维度的空间索引似乎很复杂.
有没有办法执行ipython脚本？我不是指python脚本,而是使用简化的语法,因为它将输入到ipython shell中