小编pay*_*yne的帖子
Postgres 精简 Docker 镜像仅包含“psql”客户端
我正在寻找一个 Docker 映像，该映像仅具有使用shell 中的客户端调用外部 Postgres 数据库所需的所有组件psql。我不需要在本地启动数据库或任何东西。
我发现了jbergknoff/postgresql-client，我还没有测试过，但我最惊讶的是似乎没有任何官方图像。
目前我正在使用postgres:12-alpine，但它只是作为 Kubernetes 中启动的 CronJob 的一部分，它负责通过调用 Postgres 函数每隔一段时间触发一次对某些表的清理。
有人有什么可以推荐的吗？或者有什么见解可以分享？
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Git 混淆（“更新”和“拉取”）
我对如何正确使用 IntelliJ 的 VCS 选项感到有些困惑。
我们正在开发一个 Git 存储库，我想了解如何以尽可能少的步骤执行以下操作：
- 暂存并提交（提示我输入“提交消息”）
- 拉/推和合并（如果冲突不在同一行，则自动解决在同一类中发生的冲突）
事实上，如果两个不同的人在同一个班级工作，有时如果两个人没有在班级的同一部分工作，显然应该接受合并。然而到目前为止，我总是不得不指定我希望在这些情况下发生合并的方式。
我已经阅读了一些关于“更新”选项的内容，但我不确定我是否真的理解它到底做了什么。它执行拉取和合并吗？
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正确设置 SonarQube 的代码覆盖率
我在使用 Maven 的 SpringBoot 后端应用程序服务器上使用 JUnit5。这是sonar-project.properties位于项目根目录的文件：
sonar.host.url=https://sonarcloud.io
sonar.login=xxx
sonar.organization=xxx
sonar.projectKey=xxx
sonar.sourceEncoding=UTF-8
sonar.language=java
sonar.java.source=12
sonar.sources=src/main/java
sonar.test=src/test
sonar.java.binaries=target/classes
sonar.junit.reportPaths=target/test-results/TEST-**.xml
我使用sonar-scanner命令行在构建/测试后运行更新项目。
Overviewsonar-cloud 上的板子是这样的：
我至少让单元测试得到认可，但不知何故，我在代码覆盖率方面仍然处于 0%。此外，这是Measures董事会：
显然，我的测试不包括任何行。现在，我知道这意味着我很可能没有正确连接测试结果，但我不知道该怎么做。
同样让我感到困惑的是，尽管 SonarQube 识别出我的测试，但它实际上说测试本身的代码行没有经过测试。这是什么意思？
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为什么`parallelStream` 比`CompletableFuture` 实现更快？
我想在某个操作上提高后端 REST API 的性能，该操作按顺序轮询多个不同的外部 API 并收集它们的响应并将它们全部扁平化为一个响应列表。
最近刚刚了解了CompletableFutures，我决定试一试，并将该解决方案与仅将 my 更改stream为 a 的解决方案进行比较parallelStream。
这是用于基准测试的代码：
package com.alithya.platon;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class ConcurrentTest {
static final List<String> REST_APIS =
Arrays.asList("api1", "api2", "api3", "api4", "api5", "api6", "api7", "api8");
MyTestUtil myTest = new MyTestUtil();
long millisBefore; // used to benchmark
@BeforeEach
void setUp() {
millisBefore = System.currentTimeMillis();
}
@AfterEach
void tearDown() {
System.out.printf("time taken …推荐指数
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二进制(像素化)图像中的基本模式识别
下面是这种图像的裁剪示例(关于11x9像素)(最终实际上是所有大小28x28,但存储在内存中作为组件784阵列展平)我将尝试应用该算法:
基本上,我希望能够识别何时出现这种形状(红线用于强调像素的分离,而周围的黑色边框用于更好地勾勒出StackOverflow白色背景下的图像):
它的方向无关紧要:它必须沿水平和垂直轴的任何可能的表示(旋转和对称)检测(因此,例如,不应考虑45°旋转,也不应考虑对角线对称:例如,仅考虑90°,180°和270°旋转.
在我第一次呈现的图像上有两种解决方案,但只需要找到一种(忽略白色区域周围的灰色模糊):
拿这个样本(这也表明图像中的白色图形并不总是被黑色像素完全包围):
该函数应返回True,因为存在形状:
现在,显然有一个简单的解决方案:
使用变量,例如pattern = [[1,0,0,0],[1,1,1,1]],生成其变体,然后沿着图像滑动所有变体,直到找到完全匹配,此时整个事物就停止并返回True.
然而,在最坏的情况下,对于单个图像来说,8*(28-2)*(28-4)*(2*4)大约需要40000次操作,这看起来有点矫枉过正(如果我做了我的快速计算).
我猜测使这种天真的方法变得更好的一种方法是首先扫描图像,直到我找到第一个白色像素,然后开始寻找比该点早4行和4列的模式,但即便如此似乎不够好.
有任何想法吗？也许这种功能已经在某些库中实现了？我正在寻找一种能够击败我天真的方法的实现或算法.
作为旁注,虽然是一种黑客,但我猜这是可以卸载到GPU的那种问题,但我没有太多经验.虽然它不是我正在寻找的主要内容,但如果您提供答案,请随意添加与GPU相关的注释.
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使用`kill`来触发父母的`waitpid`
我正在使用sigaction(SIGTSTP, &ctrlz_signal, NULL);以确保我能抓住Ctrl-Z.
void ctrlz_signal(int sigNo) {
printf("Caught Ctrl-Z | curr_chld=%d\n", CURR_CHILD);
if(CURR_CHILD != 0) kill(CURR_CHILD, SIGTSTP);
}
CURR_CHILD 通过分叉设置:
sigaction(SIGTSTP, &ctrlz_signal, NULL);
int status;
CURR_CHILD = fork();
if (CURR_CHILD < 0) {
// ...
} else if (CURR_CHILD == 0) { // child
// exec(...)
} else { // back in parent
waitpid(CURR_CHILD, &status, 0); // wait for child to finish
// ...
}
它似乎成功地停止了子进程,但它不会触发父进程waitpid.当我使用这个kill功能时,我会想到会向父母发送一个信号,但似乎不是因为我的"shell"卡在那条waitpid线上.
我如何做到这一点,一旦Ctrl-Z按下,运行exec …
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PHP无法在我的浏览器中运行？
可能重复:
PHP脚本未在浏览器上运行
我正在尝试使用PHP,并且非常新.我正试着用一个简单的你好世界计划来测试水域.我试过这样的:
<html>
<body>
<h>Php File</h>
<?php echo "hello world";?>
<p>Did it work?</p>
</body>
</html>
然后在我的浏览器中打开html文件(目前为chrome).只有这样做了吗？部分显示在浏览器中.不是我想要运行的实际PHP内容.想法？
我也试过了
<html>
<body>
<h>Php File</h>
<form action="helloworld.php" method="post"></form>
<p>Did it work?</p>
</body>
</html>
作为一个html文件,然后在名为helloworld.php的文件中运行以下php脚本
<html>
<body>
<?php
echo "hello world";
?>
</body>
</html>
我无法弄清楚为什么它们都不起作用.请帮助我通过这个简单的部分,这样我就可以得到更多的东西!
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提示“是否要将以下文件添加到Git？”是什么意思 到底是做什么的？
我一直按“否”，但 GitHub Desktop 仍将其列为正在上演并准备提交。我的搭档他使用命令提示符而不是 GitHub Desktop，并且一直按“是”并报告相同的行为（文件被提交）。
那么这条提示信息究竟有什么作用呢？
注意：我们都使用 IntelliJ，这是提示我们此消息的应用程序。
编辑：为了清楚起见，添加下面的屏幕截图。绿色项是我在提示中选择“是”的结果，红色项是我在提示中选择“否”的结果。我们可以看到它们都出现在 GitHub Desktop 应用程序中。问题是：这个提示有什么作用？
编辑：当前设置：
IntelliJ IDEA 2018.1（社区版）构建 #IC-181.4203.550，构建于 2018 年 3 月 26 日 JRE：1.8.0_152-release-1136-b20 amd64 JVM：JetBrains sro 的 OpenJDK 64 位服务器虚拟机 sro10001
GitHub 桌面 1.2.6
编辑：现在将 IntelliJ 更新到最新版本：
IntelliJ IDEA 2018.1.6（社区版）Build #IC-181.5540.7，于 2018 年 7 月 11 日构建 JRE：1.8.0_152-release-1136-b39 amd64 JVM：JetBrains sro10 Windows 的 OpenJDK 64 位服务器 VM。
这是gitstatus（但两个文件仍列在 GitHub Desktop 中，因为已准备好提交）的屏幕截图：
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Keras“适合”输入不清楚
我正在尝试将尺寸图像(350x350x3)作为输入形状提供，并且我想训练网络输出(1400x1400x3)图像（4 倍放大）。
我的训练数据集由 8 张图像组成1400x1400x3，我翻转这些图像以获得总共 32 张图像进行验证。
然后，我将这 32 张图像缩小以350x350x3获得输入图像，这些图像将与其他 32 张图像进行交叉验证。
print(type(validateData))
print(validateData.shape)
print(type(validateData[0].shape))
print(validateData[0].shape)
返回
<class 'numpy.ndarray'>
(32,)
<class 'tuple'>
(1400, 1400, 3)
而且，类似地：
print(type(trainingData)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(trainingData.shape) # (32,)
print(type(trainingData[0].shape)) # <class 'tuple'>
print(trainingData[0].shape) # (350, 350, 3)
所以当我做
model.fit(trainingData,
validateData,
epochs=5,
verbose=2,
batch_size=4) # 32 images-> 8 batches of 4
我到底应该提供什么作为.fit函数的两个第一个参数？
照原样，我收到此错误：
ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 4 dimensions, but got …推荐指数
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在 Tensorboard 上显示图像（通过 Keras）
我的X_test是 128x128x3 图像，我的Y_test是 512x512x3 图像。我想在每个纪元之后显示输入（X_test）的外观、预期输出（Y_test）的外观以及实际输出的外观。到目前为止，我只知道如何在 Tensorboard 中添加前 2 个。这是调用回调的代码：
model.fit(X_train,
Y_train,
epochs=epochs,
verbose=2,
shuffle=False,
validation_data=(X_test, Y_test),
batch_size=batch_size,
callbacks=get_callbacks())
这是回调的代码：
import tensorflow as tf
from keras.callbacks import Callback
from keras.callbacks import TensorBoard
import io
from PIL import Image
from constants import batch_size
def get_callbacks():
tbCallBack = TensorBoard(log_dir='./logs',
histogram_freq=1,
write_graph=True,
write_images=True,
write_grads=True,
batch_size=batch_size)
tbi_callback = TensorBoardImage('Image test')
return [tbCallBack, tbi_callback]
def make_image(tensor):
"""
Convert an numpy representation image to Image protobuf.
Copied from https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch/
"""
height, …推荐指数
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