为了解析网站的 html 代码，我决定使用BeautifulSoup类和prettify()方法。我写了下面的代码。
import requests
import bs4
response = requests.get("https://www.doviz.com")
soup = bs4.BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
print(soup.prettify())
当我在 Mac 终端上执行此代码时，未设置代码缩进。另一方面，如果我在 Windows cmd 或 PyCharm 上执行此代码，则所有代码都会设置。
你知道这其中的原因吗？
我是C++的新手,我很困惑std::endl.当我试图了解它是什么时std::endl,我遇到了一些资源,告诉我这是一个功能.
但是,如何将功能剥夺括号？
我有一个视图控制器.我选择Editor-> Embed In-> Navigation Controller选项.导航控制器添加到故事板,我的视图控制器成为根视图控制器.此外,我的视图控制器顶部添加了一个导航项.
另一方面,我们可以在视图控制器上放置一个导航栏,我们可以在没有导航控制器的视图控制器之间创建向前过渡.
导航项和导航栏有什么区别？
据我所知和研究，数据集中的序列可以有不同的长度；我们不需要填充或截断它们，前提是训练过程中的每个批次都包含相同长度的序列。
为了实现和应用它，我决定将批量大小设置为 1，并在 IMDB 电影分类数据集上训练我的 RNN 模型。我添加了我在下面编写的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN
from tensorflow.keras.layers import Embedding
max_features = 10000
batch_size = 1
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=32))
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(None, 32)))
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
model.compile(optimizer="rmsprop",
loss="binary_crossentropy", metrics=["acc"])
history = model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size, epochs=10,
validation_split=0.2)
acc = history.history["acc"]
loss = history.history["loss"]
val_acc = history.history["val_acc"]
val_loss = history.history["val_loss"]
epochs …python deep-learning keras tensorflow recurrent-neural-network
C++中std :: string的底层结构是什么？
据我所知,有两个不同的概念:
1)整个字符串用char指针(char*)实现.
2)字符串的某些部分使用静态数组实现.它的大小等于40,如果字符串的长度超过40,则分配动态内存.
哪一个是正确的？
我是Android新手。我已经做了一个星期。不幸的是，我无法处理生命周期方法onPause()和之间的差异onStop()。实际上，我阅读了有关这些方法的一些资源，但无法估计在下列情况发生时调用哪个方法。
当屏幕上显示活动X时，按智能手机的主页按钮
屏幕上显示活动X时，智能手机进入睡眠模式
某些智能手机可能会在屏幕上显示超出应用程序窗口的内容。当屏幕上仅显示活动X时，我将活动X的窗口缩小并打开第二个应用程序。手机屏幕上将显示两个应用程序的窗口。
我很抱歉提出这个问题，但我无法克服。
有谁能说出在这两种情况下执行这两种方法中的哪一种并解释这些方法之间的区别？