我正在使用Mac OS X上的默认python解释器,而我是Cmd + K(清除)我之前的命令.我可以使用箭头键逐个浏览它们.但是有一个选项,比如bash shell中的--history选项,它会显示你到目前为止输入的所有命令吗？
private volatile static Singleton uniqueInstance
在单独使用双锁方法进行同步时,为什么单个实例声明为volatile？我可以在不将其声明为volatile的情况下实现相同的功能吗？
java singleton volatile double-checked-locking thread-synchronization
已经确定这my_tensor.detach().numpy()是从torch张量获取 numpy 数组的正确方法。
我试图更好地理解为什么。
在刚刚链接的问题的公认答案中，Blupon 指出：
您需要将您的张量转换为另一个除了其实际值定义之外不需要梯度的张量。
在他链接到的第一个讨论中，albanD 指出：
这是预期的行为，因为移动到 numpy 会破坏图形，因此不会计算梯度。
如果您实际上不需要渐变，那么您可以显式地 .detach() 需要 grad 的 Tensor 以获得具有相同内容但不需要 grad 的张量。然后可以将这个其他 Tensor 转换为一个 numpy 数组。
在他链接到的第二个讨论中，apaszke 写道：
变量不能转换为 numpy，因为它们是保存操作历史的张量的包装器，而 numpy 没有这样的对象。您可以使用 .data 属性检索变量持有的张量。然后，这应该有效：var.data.numpy()。
我研究了 PyTorch 的自动分化库的内部工作原理，但我仍然对这些答案感到困惑。为什么它会破坏图形以移动到 numpy？是否因为在 autodiff 图中不会跟踪对 numpy 数组的任何操作？
什么是变量？它与张量有什么关系？
我觉得这里需要一个彻底的高质量 Stack-Overflow 答案，向尚不了解自动分化的 PyTorch 新用户解释原因。
特别是，我认为通过一个图形来说明图形并显示在此示例中断开连接是如何发生的会很有帮助：
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)import torch tensor1 = torch.tensor([1.0,2.0],requires_grad=True) print(tensor1) print(type(tensor1)) tensor1 = tensor1.numpy() print(tensor1) print(type(tensor1))
我遇到了问题git clean.考虑以下场景
git status -su
?? file_1
?? xyz/file_2
git clean -f
Not removing xyz/file_2
Removing file_1
我不想删除xyz文件夹,但想删除file_2里面的文件夹.为什么git clean不递归工作？
我是Anaconda Python的新手,我正在Sublime Text 3中设置一个项目.我已经安装了Anaconda并使用以下方法创建了一个虚拟环境:
conda create -n python27 python=2.7 anaconda
conda create -n python35 python=3.5 anaconda
我在设置SublimeText 3的Virtualenvs插件时遇到了麻烦.当我尝试时,它要求我提供一个virtualenvs路径__CODE__,然后它询问我假设的是一个python发布的路径,因为它列出了文件路径python的系统版本 - 但不是anaconda安装.
我没有真正想要使用插件,我只是想能够使用两个版本的python.我可以使用项目设置文件来设置python的版本吗？
所以我知道JavaFx在使用线程时更新GUI的方法称为Task,但代码的工作方式是否相似或存在差异.让我举个例子:
GUI之外的另一个类作为线程运行
public void run(){
while (socket.isConnected()) {
String x = input.next();
System.out.println(x);
mg.updateChat(x)
}
}
在实际的GUI里面
public void updateChat(final String input){
SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() {
@Override
public void run() {
txtChat.setText(input);
}
});
}
任务的工作方式是否完全相同？或者是否存在差异,是否有如何修改此代码以在JavaFx项目中工作？
我需要编写脚本来计算文件中每行的制表符数量,并将输出打印到文本文件(output.txt).这该怎么做？
我正在学习设计模式并试图遵循Go4书.在页面:179,在装饰模式章节中,有一行说
"通过将策略的数量从一个扩展到一个开放式列表,我们可以递归地实现与嵌套装饰器相同的效果."
我没有得到这个声明.
策略侧重于拥有独立的算法,这些算法可以动态设置,并且不太了解它们所设置的客户端.
而装饰者并不完全独立于他们装饰的客户.实际上,它们与它们装饰的对象具有相同的超类型.
我在这里错过了一点吗？
我正在为学校的项目创建一个用例.我有点困惑的前提条件选项卡.
在某些方面确实有一个先决条件,如"必须登录"或"需要一个帐户"
但是,如果软件是本地设置怎么办？
对我而言,听起来逻辑是前提条件是"需要安装软件"
但另一方面,这个前提条件看起来很奇怪,否则你首先就不会有这个用例.
所以我的问题很简短.系统要求或软件安装是否可以作为前提条件的一部分？
我正在加载大型数据集,然后在整个代码中缓存它们以供参考.代码看起来像这样:
val conversations = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.redshift")
.option("url", jdbcUrl)
.option("tempdir", tempDir)
.option("forward_spark_s3_credentials","true")
.option("query", "SELECT * FROM my_table "+
"WHERE date <= '2017-06-03' "+
"AND date >= '2017-03-06' ")
.load()
.cache()
如果我不使用缓存,代码会快速执行,因为数据集会被懒惰地评估.但是,如果我放入缓存(),该块需要很长时间才能运行.
从在线Spark UI的事件时间轴,似乎SQL表被传输到工作节点,然后缓存在工作节点上.
为什么缓存会立即执行？源代码似乎仅在计算数据时将其标记为缓存:
调用缓存或持久性时,数据集的源代码调用CacheManager.scala中的此代码:
/**
* Caches the data produced by the logical representation of the given [[Dataset]].
* Unlike `RDD.cache()`, the default storage level is set to be `MEMORY_AND_DISK` because
* recomputing the in-memory columnar representation of the underlying table is expensive.
*/ …