小编Ali*_*Ali的帖子

正如在这个问题中所说,浮点数中的负零和正零之间存在一些差异.我知道这是因为一些重要的原因.我想知道的是一个短代码,以避免输出中的负零.

例如,在以下代码中:

cout << fixed << setprecision(3);
cout << (-0.0001) << endl;

打印"-0.000".但我想要"0.000".

请注意所有其他负数(例如-0.001)仍应使用前面的减号打印,因此根本* -1不起作用.

我有一个带有外键的Book模型给用户(书的所有者):

class Book(models.Model):
    owner = models.ForiegnKey(User)
    ...

我已经为Book创建了一个ModelViewSet,它显示了登录用户拥有的书籍:

class BookViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    model = Book
    serializer_class = BookSerializer
    def get_queryset(self):
        return Book.objects.filter(owner=self.request.user)

现在要创建一本新书,我想用request.user保存用户字段,而不是从其他客户端发送数据(为了更高的安全性).例如:

def create(self, request, *args, **kwargs):
    request.DATA['user'] = request.user
    ... (some code to create new Book from request.DATA using serialize class)

但是我收到了这个错误:这个QueryDict实例是不可变的.(表示request.DATA是一个不可变的QueryDict,无法更改)

在使用django rest框架创建对象时,您是否知道添加其他字段的更好方法？

我想使用elasticsearch函数得分来定制评分,这些是我的排名优先级:

1. 具有查询的常用术语的数量(例如,在查询中具有4个术语中的3个的文档应当排名高于在查询中具有4个术语中的2个的文档,无论每个术语的tf/idf得分是多少).在弹性文档中,它被称为协调因子.

2. 术语相关性之和.(TF/IDF)

3. 文件受欢迎程度(按受欢迎程度提升的每个文件的投票数)

这是目前使用的elasticsearch请求的主体:

body = {
        "query": {
            "function_score": {
                "query": {
                    {'match': {'text': query}}
                },
                "functions": [
                    {
                        "field_value_factor": {
                            "field": "ducoumnet_popularity",
                        }
                    }
                ],
            }
        }
    }

问题是该请求不满足第一优先级.例如,可能存在文档A,其与查询的共同术语比文档B少,但由于其常用术语具有更多tf/idf分数,因此文档A的排名高于文档B.

为了防止这种情况,我认为最好的方法是通过协调因素提高文档得分.有没有办法做到这一点？与此请求类似的内容:

body = {
        "query": {
            "function_score": {
                "query": {
                    {'match': {'text': query}}
                },
                "functions": [
                    {
                        "field_value_factor": {
                            "field": "ducoumnet_popularity",
                        },
                        "field_value_factor": {
                            "field": "_coordination"
                            "weight": 10
                        }
                    }
                ],
            }
        }
    }

正如本问题和django文档中所解释的,当在单元测试中使用SimpleTestCase时,django不应该创建测试数据库(这需要太长时间).

在我的一个名为"search"的应用程序中,我有一些继承自SimpleTestCase的单元测试.这是在搜索应用程序中的tests.py:

class TokenizerTestCase(SimpleTestCase):
    def test_one(self):
        self.assertItemsEqual(1, 1)

当我打电话python manage.py test search.tests.TokenizerTestCase时,构建默认数据库需要很长时间.有人知道为什么要为测试创建数据库吗？

我刚开始使用create-react-app在React中编码.在文档中说

如果您进行编辑,页面将重新加载.

我不知道哪个模块负责自动重新加载(webpack或react-hot-reloader？)但它不起作用.我使用不同的编辑器(Sublime,VIM,..)编辑了文件,但似乎问题出在其他方面.有什么建议怎么调试呢？

我想将字符串拆分"hi????ali???"成["hi", "????", "ali", "???"]。

初始字符串仅包含英语和波斯语字符（带或不带空格），我想将其拆分为继续使用相同语言的字符。

有没有一种简单的方法可以从字符串中提取连续英文字符并拆分剩余字符？

我使用以下python代码对我的服务器进行基准测试:

import time
initial_clock = time.clock()
res = 0
for i in range(1, 10000000):
    res += i * i
print (time.clock() - initial_clock)

当我多次运行它时,我会得到不同的执行时间,从2.163377秒到2.970836秒.我知道相同的代码可能由于CPU负载的变化而具有不同的执行时间,但正如time.clock文档中所述,它只考虑当前的进程时钟,因此time.clock()即使使用不同,它也应该具有相同的执行时间time.time().不应该？

无论如何我还能获得clock一段python代码的确切数量吗？

编辑:我使用time.process_time()并获得相同的结果.

正如此处所解释的， Gunicorn 提供了一个可选的仲裁器和工作器检测，使用 UDP 上的 statsD 协议。

我的问题：有没有办法在不安装 statsD 的情况下从命令行实时读取活动（即处理某些请求）gunicorn 工人的数量？我的服务器平均负载有时会达到峰值，我想看看有多少 gunicorn 工人在这段时间内忙碌？

dmesg 打印的日志自两个月前以来就没有更新，即使我们上周有许多进程被 OOM 杀死。

dmesg 源是什么以及如何查找系统日志是否正常工作？

dmesg 输出：

[Mon Jul  6 21:56:27 2015] 736kB, rss:156kB, swap:0kB
[Fri Feb 26 11:11:43 2016] Out of memory in UB 6547: OOM killed process 15935 (getty) score 0 vm:12736kB, rss:156kB, swap:0kB
[Fri Feb 26 11:11:43 2016] Out of memory in UB 6547: OOM killed process 5898 (python) score 0 vm:1122780kB, rss:1063096kB, swap:0kB
[Fri Feb 26 13:50:13 2016] Out of memory in UB 6547: OOM killed process 3840 (getty) score 0 vm:12736kB, rss:152kB, swap:0kB
[Fri …