我有一个后台线程来处理与外部服务的通信.每次后台线程收到消息时,我都想将其传递给UI线程进行进一步处理(显示给用户).
目前我已经创建了一个线程安全的消息队列,它在Timer.Tick中定期汇集并填充后台线程.但这种解决方案是次优的.
你知道如何使用消息泵将事件从后台线程传递到ui线程吗？
我想在Windows XP/Vista上提供django应用程序.该应用程序是一个Windows程序的特定Web界面,因此它不会被置于高负荷(大约每秒100个请求).
你知道可以在windows上轻松部署的任何小型服务器来为django应用程序提供服务吗？(IIS不是一个选项,因为应用程序应该适用于所有版本的Windows)
我正在编写一个与外部服务器通信的简单应用程序.服务器当前支持yaml,xml和json.
我注意到新的Estimator API会在训练期间自动保存检查点,并在训练中断时自动从上一个检查点重新启动.不幸的是,它似乎只保留了最后5个检查点.
您知道如何控制培训期间保留的检查点数量吗？
我正在使用相当古老的大型CMS(TeamSite),它有一个如何将其连接到LDAP服务器的示例.我已经阅读了这个例子,它以非常奇怪的方式工作.它只是按预期在"userPassword"字段中存储密码,但它手动执行验证而不是使用bind命令.
这对我没有意义,但我可能在这里错了,因为我以前没有使用过LDAP服务器.你知道为什么有人想手动比较密码而不是使用bind吗？
以下是代码的外观:
Attribute attrPassword = attrs.get("userPassword");
if (attrPassword.size() > 0)
{
String storedPassword = new String((byte[])attrPassword.get(0));
if (password.equals(storedPassword))
{
///.....
我需要一个php的框架.我几乎没有建议使用Zend Framework.令我担心的是Zend Framework api的稳定性.
你知道ZF有多稳定吗？是否有以前版本的更改列表/迁移计划.这样我可以查看引入了多少次重大变更？
我需要像django这样稳定的东西:
Django 1.0的发布带来了API稳定性和前向兼容性的承诺.>简而言之,这意味着您针对Django 1.0开发的代码将继续针对1.1继续工作,并且您应该只对任何1.X版本进行微小更改
后来我们可以读到:
如果错误或安全漏洞使它完全不可避免,我们只会破坏这些API的向后兼容性
我目前用于objc_msgSend在对象的集合上调用这样的选择器.有没有更好的方法呢？这是我的代码:
@protocol ADelegateProtocol {
-(void) timeToEventOneDidChange:(NSInterval) event1;
-(void) timeToEventTwoDidChange:(NSInterval) event1;
}
- (void) delegatesPerformSelector:(SEL) selector withTimeIntervalAsFristParameter:(NSTimeinterval) timeInterval {
for (id<ADelegateProtocol> delegate in delegates) {
if([delegate respondsToSelector:selector]) {
objc_msgSend(delegate, selector, timeInterval);
}
}
}
选择器作为参数传入,timeInterval是非对象值.
注意:我不想使用KVO.
我想加快我的训练程序,使用带有input_fn编写的Estimator API tf.data.Dataset.
我的实现需要2秒钟来准备一批数据,然后在GPU上运行训练1秒,然后重新开始准备批处理.这实在是效率低下.
我正在寻找一种方法来异步准备批次并将它们上传到GPU以加速培训.或者替代地用于在调用之间缓存数据集的方法input_fn(由于dataset.cache()必须在每个input_fn调用上重新创建数据集,因此似乎不是一个好的选择).
这是我的代码的简化版本:
def input_fn(filenames, labels, epochs):
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
dataset = dataset.map(_read_wav, num_parallel_calls=num_map_threads)
if shuffle:
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(labels))
dataset = dataset.map(_post_process, num_parallel_calls=num_map_threads)
dataset = dataset.map(lambda wav, label: ({'wav': wav}, label))
dataset = dataset.batch(128)
dataset = dataset.repeat(epochs) # to iterate over the training set forever
iterator = dataset.dataset.make_one_shot_iterator()
features, labels = iterator.get_next()
return features, labels
train_input_fn = lambda : input_fn(train_files, train_labels, None)
eval_input_fn = lambda : input_fn(eval_files, eval_labels, 1)
train_spec = …