小编Zuz*_*uza的帖子

这两个代码段之间是否存在差异:

void f() {
    thread_local vector<int> V;
    V.clear();
    ... // use V as a temporary variable
}

和

void f() {
    static thread_local vector<int> V;
    V.clear();
    ... // use V as a temporary variable
}

Backstory:最初我有一个STATIC向量V(用于保存一些中间值,每次进入函数时都会被清除)和一个单线程程序.我想把程序变成多线程程序,所以我不得不摆脱这个静态修饰符.我的想法是将每个静态转换为thread_local并且不担心其他任何事情？这可能会适得其反吗？

如何使用Drive API v2将本地CSV文件上传到Google云端硬盘,以便上传的文件采用原生Google电子表格格式.最好是在Python中,但原始的HTTP请求就足够了.

我尝试了什么:

1. 请求正文内容类型:'application/vnd.google-apps.spreadsheet',media_body content-type:'text/csv'. - > 401 Bad Request

2. 请求正文内容类型:'application/vnd.google-apps.spreadsheet',media_body content-type:'application/vnd.google-apps.spreadsheet'. - > 400 Bad Request

3. ...(其他几个例如留下一个属性和类似的,通常有400或驱动器不认识它作为本机电子表格)

有没有办法区分分配的(可能已过期的)weak_ptr和未分配的weak_ptr.

weak_ptr<int> w1;
weak_ptr<int> w2 = ...;

我理解以下检查未分配或到期,但有没有(更便宜？)检查只有非转让？

if (!w.lock()) { /* either not assigned or expired */ }

假设我们有一个使用 BatchNormalization 的简单 Keras 模型：

model = tf.keras.Sequential([
                     tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(1,)),
                     tf.keras.layers.BatchNormalization()
])

如何实际使用 GradientTape？以下似乎不起作用，因为它没有更新移动平均线？

# model training... we want the output values to be close to 150
for i in range(1000):
  x = np.random.randint(100, 110, 10).astype(np.float32)
  with tf.GradientTape() as tape:
    y = model(np.expand_dims(x, axis=1))
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - 150))
  grads = tape.gradient(loss, model.variables)
  opt.apply_gradients(zip(grads, model.variables))

特别是，如果您检查移动平均值，它们将保持不变（检查 model.variables，平均值始终为 0 和 1）。我知道可以使用 .fit() 和 .predict()，但我想使用 GradientTape 并且我不知道如何执行此操作。某些版本的文档建议更新 update_ops，但这似乎在急切模式下不起作用。

特别是，经过上述训练后，以下代码将不会输出任何接近 150 的结果。

x = np.random.randint(200, 210, 100).astype(np.float32)
print(model(np.expand_dims(x, axis=1)))

我试图了解Tinkerpop和Gremlin（上下文：http ://tinkerpop.apache.org/ ）之间的区别。

我的假设是Gremlin只是可以使用不同后端的查询/遍历语言，而Tinkerpop是Gremlin客户端+ Gremlin后端（db）。官方描述说Tinkerpop是一个“图形计算框架”，对我来说有点太含糊。