小编J R*_*ape的帖子

当我运行我的python代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = cv2.imread('/home/shar/home.jpg',0)          # queryImage
img2 = cv2.imread('/home/shar/home2.jpg',0) # trainImage

# Initiate SIFT detector

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)

# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append([m])

# cv2.drawMatchesKnn expects list of lists as matches. …

码:-

try {
    Assert.assertEquals("1", "2");
} catch (Exception e) {
    System.out.println("I am in error block");
}

如果断言语句失败,我想捕获catch块中的错误.我正在尝试上面的代码,它没有发生.

是否会在java异常的catch块中捕获断言错误？

当我运行我的python代码

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = cv2.imread('/home/shar/home.jpg',0)          # queryImage
img2 = cv2.imread('/home/shar/home2.jpg',0) # trainImage

# Initiate SIFT detector
orb = cv2.ORB()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)
# create BFMatcher object
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# Match descriptors.
matches = bf.match(des1,des2)

# Sort them in the order of their distance.
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

# Draw first 10 matches.
img3 …

我是初学者,我的任务是制作两个客户端的基本聊天应用程序和一个交换字符串的服务器,这些字符串是目标+消息.

我已经写了一些代码,但是当我使用它时,我在另一端得到了这个"带有所有者方法的长监视器争用事件".

任何人都可以帮助我如何发生这种情况？或者任何人都能告诉我一般的原因吗？

在Python中,我NLTK's alignment module用来在并行文本之间创建单词对齐.对齐bitexts可能是一个耗时的过程,尤其是在相当多的语料库上完成时.最好在一天内进行批量对齐,然后再使用这些对齐.

from nltk import IBMModel1 as ibm
biverses = [list of AlignedSent objects]
model = ibm(biverses, 20)

with open(path + "eng-taq_model.txt", 'w') as f:
    f.write(model.train(biverses, 20))  // makes empty file

一旦我创建了一个模型,我怎样才能(1)将它保存到磁盘上,以及(2)以后重用它？

当我尝试执行SQL Server 2012 BCP.exe实用程序以使用exe的完全限定路径将表的内容转储到文件时,

D:\SQL2012\110\Tools\Binn\bcp.exe DBNAME.DBO.TABLENAME OUT %FileServerProject%\IMPLEMENTATION\DAT\Pre_Run_BaseTables\CDB_ACCT_CURR.DAT -S%SqlServer% -T -N >> %LogFolder%\Log.log

...我收到了ACCESS DENIED错误.

但是,当我删除exe和run的完全限定路径时,

bcp.exe DBNAME.DBO.TABLENAME OUT %FileServerProject%\IMPLEMENTATION\DAT\Pre_Run_BaseTables\CDB_ACCT_CURR.DAT -S%SqlServer% -T -N >> %LogFolder%\Log.log

它工作正常.

如果路径不合格,我的理解是Windows将搜索PATH环境变量中指定的每个文件夹,查找指定的exe,并执行第一个找到的文件夹.所以,我从控制台执行以下命令来查看我的PATH变量.

ECHO %PATH%

清理输出中的各种不相关路径,我看到以下顺序返回的SQL相关文件夹:

D:\SQL2012\110\DTS\Binn\;
D:\SQL2012 (86)\110\Tools\Binn\;
D:\SQL2012\110\Tools\Binn\;

后一个Tools\Binn路径是包含该bcp.exe实用程序的唯一文件夹.

我的问题是:

由于执行了相同的EXE,无论是通过搜索路径变量显式限定路径还是让Windows找到它,为什么我在使用完全限定路径运行时得到ACCESS DENIED错误而不是在我没有限定路径时？

请注意,在这两种情况下,我都在具有该TOOLS\BINN文件夹的读取和执行权限的ID下运行.在我使用完全限定路径的情况下,如果我将帐户添加到本地组,它将起作用,但这不是一个可行的解决方案.此外,ID具有LogOn As Batch服务器的权限.

更新:

我现在毫不怀疑当我使用非限定bcp.exe路径执行时,我实际上正在运行bcp.exe服务器上的唯一副本.对于初学者,我使用Search Everything广泛搜索服务器上的每个驱动器.我发现了三次.然后我重命名了我不想意外引用的2.

然后,我使用不合格的bcp.exe路径重新开始工作,并使用任务管理器的进程选项卡,我发现bcp.exe在服务帐户下运行.然后我右键单击文件名并选择上下文菜单"打开文件位置",它将我带到了bcp.exe未重命名的文件的唯一位置- 我有意尝试使用完全限定的文件名称.

D:\SQL2012\110\Tools\Binn

由于bcp.exe不合格,因此运行成功.

更新2 到目前为止,已有42人对此进行了调查.我很好奇,如果人们看到这句话"那是不可能的,这个案子的事实一定不能像我说的那样."

几乎就在那里: …

我一直在阅读并使用8086指令集,它说CMP(比较)可以设置进位标志.我知道比较会减去两个操作数,但我想知道是否有人可以在这种情况下提供一个例子.

我只是无法掌握添加数字和负数的想法会设置进位标志.我已经阅读了借旗,但我只需要一个例子来澄清我对比较指令的理解.

另外,据我所知,如果3 - 5 = -2会设置负标志...何时进位？

我是Java Card Programming(使用netbeans)的新手.我在Java Card Development Quick Start页面中做了所有事情,我创建了一个经典的卡片小程序,并尝试模拟它.但是当我尝试在设备控制台上模拟并发送命令时,它会发送错误

"Connection refused: connect".

我不明白,有什么不对.

有什么建议？

这是它的屏幕截图:

我有一个文本文件(制表符分隔),我需要计算文本文件中每列的概率和熵.这是我的文本文件的样子:

aaa 0.0520852296    0.1648703511    0.1648703511
bbb 0.1062639955    0.1632039268    0.1632039268
ccc 1.4112745088    4.3654577641    4.3654577641
ddd 0.4992644913    0.1648703511    0.1648703511
eeee    0.169058175 0.1632039268    0.1632039268

所以我可以使用以下代码计算概率:

import pandas as pd
f=open(mydata,'r')
df = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, sep='\t', header=None, names=['val1', 'val2', 'val3']))
print(df)
df.loc[:,"val1":"val3"] = df.loc[:,"val1":"val3"].div(df.sum(axis=0), axis=1)
print(df)

哪个输出,

aaa 0.0232736716    0.0328321936    0.0328321936
bbb 0.0474828153    0.0325003428    0.0325003428
ccc 0.6306113983    0.8693349271    0.8693349271
ddd 0.2230904597    0.0328321936    0.0328321936
eeee    0.0755416551    0.0325003428    0.0325003428

在那个输出上我想计算熵并给我结果作为输出文件,所以我有以下代码

import math
entropy = - sum([ p * math.log(p) / math.log(2.0) for p in df ])

但是我收到以下错误消息: …

我知道很多关于垃圾收集的问题,我已经完成了它们,但我仍然有一些疑问.

1. 如果我们不能强制JVM进行垃圾收集那么需要System.gc()什么？它在哪种情况下有用？

2. 我知道年轻一代[eden,SO,S1]和老一代以及物体如何从年轻一代转移到老一代.何时将对象移动到永久生成？例如,我有mycar一个引用的对象,并且不符合垃圾收集的条件,所以什么时候mycar对象会在永久生成中移动？

3. 我已经读过静态变量存储在永久生成中.什么时候它们会被垃圾收集以及永久生成哪种类型的其他物品？为什么静态变量存储在永久生成中以及永久生成的用途是什么？

4. 我知道对象存储在堆内存中.这是真的,每个应用程序都有自己的堆内存吗？

5. Calling是否会System.gc()降低应用程序性能并降低我们的应用程序速度？或者,当JVM完成垃圾收集时,它会降低应用程序性能并使我们的应用程序工作缓慢？

6. 在哪些情况下,部分垃圾收集完成,何时进行主要垃圾收集？