我正在调试一个a.py使用 pdb命名的程序
def f(x) :
x / x
def g(x) :
try :
f(x)
except Exception as e :
assert 0
g(0)
当我使用 运行程序时python3 -m pdb a.py，程序在行处停止assert 0，并收到以下错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/a.py", line 6, in g
f(x)
File "/tmp/a.py", line 2, in f
x / x
ZeroDivisionError: division by zero
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib64/python3.6/pdb.py", line 1667, in main
pdb._runscript(mainpyfile) …我正在使用VLC的命令行选项--http-user-agent，但它似乎不起作用。
我的命令是
$ vlc --http-user-agent 'FooBar/1.2.3' 'http://wiki.videolan.org/'
当我tcpdump -Xlnn dst port 80用来捕获数据包时，我看到
0x0030: 8eff 035b 4745 5420 2f20 4854 5450 2f31 ...[GET./.HTTP/1
0x0040: 2e31 0d0a 486f 7374 3a20 7769 6b69 2e76 .1..Host:.wiki.v
0x0050: 6964 656f 6c61 6e2e 6f72 670d 0a41 6363 ideolan.org..Acc
0x0060: 6570 743a 202a 2f2a 0d0a 4163 6365 7074 ept:.*/*..Accept
0x0070: 2d4c 616e 6775 6167 653a 207a 685f 434e -Language:.zh_CN
0x0080: 0d0a 5573 6572 2d41 6765 6e74 3a20 564c ..User-Agent:.VL
0x0090: 432f 332e 302e …我一直在使用 FFmpeg 来减慢或加速视频文件（带音频）。看来，要加快视频速度，setpts=0.5*PTS应该使用。但是，当加速音频时，asetpts=0.5*PTS和atempo=2.0都可用。这两个选项有什么区别？哪个是更好的选择？
当在 Python 3 中长时间睡眠（如运行time.sleep(3**3**3)）时，程序会返回 OverflowError 并显示错误消息“时间戳太大，无法转换为 C _PyTime_t”。我最多可以睡多久？
我有一个 C++ 项目，我想用它bazel coverage来获取它的代码覆盖率信息。
但是，运行该命令后，我发现coverage.dat里面 的文件bazel-testlogs不包含任何内容。
所以我看对地方了吗？还是Bazel有问题？
我正在使用 Bazel 1.0.0。
完整示例
WORKSPACE
load("@bazel_tools//tools/build_defs/repo:git.bzl", "git_repository")
git_repository(
name = "gtest",
remote = "https://github.com/google/googletest",
commit = "3306848f697568aacf4bcca330f6bdd5ce671899",
)
lib/a.cc
int f(int x) {
if (x == 0)
return x + 1;
else
return 1 + x;
}
lib/BUILD
cc_library(
name = "a",
srcs = ["a.cc"],
visibility = ["//test:__pkg__"],
)
test/my_test.cc
#include "gtest/gtest.h"
TEST(FactorialTest, Negative) {
EXPECT_EQ(1, 1);
}
test/BUILD
cc_test(
name = "my_test",
srcs = ["my_test.cc"],
copts …我有一个 Tensorflow 网络，可以在调用后获取图形的值Session().run()。但是，我在转换SparseTensorValue为其他类型时遇到了一些麻烦。
例如，以下程序创建一个SparseTensorValue.
>>> import tensorflow as tf
>>> t = tf.Session().run(tf.SparseTensor([[0,1], [0,0], [1,1], [1,0]],[1,2,3,4],[2,2]))
>>> print(t)
SparseTensorValue(indices=array([[0, 1],
[0, 0],
[1, 1],
[1, 0]]), values=array([1, 2, 3, 4], dtype=int32), dense_shape=array([2, 2]))
>>>
我想要的是某种方式转换t为 anp.array或np.matrix，例如np.array([[2., 1.], [4., 3.]]).
我目前拥有的是以下内容
>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros(t.dense_shape)
>>> for i, v in zip(t.indices, t.values) :
... a[tuple(i)] = v
...
>>> print(a)
[[2. 1.] …将变量名称定义为__00000001,__00000002等有什么好处吗？
例:
int __00000001, __00000002 = 0;
for (__00000001 = 0; __00000001 < 10; __00000001++) {
__00000002 = __00000002 + __00000001?
}
...
更新:几年前我的一个编程课程中提到了这一点,我记得教授说使用它有一些优点.但是,我不记得任何更多的信息.也许我错了.