小编The*_*ard的帖子

我正在尝试创建一个进程监视器，但我无法获得准确的结果，将我的结果与 Windows 任务管理器进行比较。

我一直在使用 psutil，在查看总体 cpu 和内存使用情况时，它似乎工作正常，但对于单个进程来说似乎不太准确。内存使用率总是高于任务管理器，而 CPU 总是随机的。

我在初始化时设置一次进程self.process = psutil.Process(self.pid)，然后每秒调用一次下面的方法，任务管理器中的进程以恒定的 5.4% cpu 使用率和 130mb ram 运行，但是下面的代码生成：

CPU: 12.5375
Memory 156459008
CPU: 0.0
Memory 156459008
CPU: 0.0
Memory 156459008
CPU: 0.0
Memory 156459008
CPU: 12.5375
Memory 156459008
CPU: 0.0
Memory 156459008
CPU: 0.0
Memory 156459008

示例代码：

def process_info(self):    
        # I am calling this method twice because I read the first time gets ignored?
        ignore_cpu = self.process.cpu_percent(interval=None) / psutil.cpu_count()
        time.sleep(0.1)
        process_cpu = self.process.cpu_percent(interval=None) / psutil.cpu_count()
        
        # I also …

所以这是我的代码：

from tkinter import *
root = Tk()
root.title("Greeting")
Label(root, text = "Hello World").pack()
root.mainloop()

但运行后窗口上唯一显示的是黑屏

当我注意到如果长行不可见时， ScrolledText 小部件的水平滚动条将消失时，我一直在修改PAGE滚动小部件的实现。事实证明这与水平滚动条无关，是原始的 Tk 行为：

路径名 xview

返回包含两个元素的列表。每个元素都是 0 到 1 之间的实数分数；它们一起描述了窗口中可见的文档水平范围的部分。例如，如果第一个元素为 0.2，第二个元素为 0.6，则 20% 的文本位于左侧屏幕外，中间 40% 在窗口中可见，40% 的文本位于屏幕外 -屏幕右侧。分数仅指窗口中实际可见的行：如果窗口中的行都很短，因此它们完全可见，则返回的分数将为 0 和 1，即使窗口中还有其他行比窗口宽得多的文本。

使用自动隐藏滚动条，垂直滚动会使水平滚动条不断缩小、变宽，有时会消失（随后影响垂直滚动条）。

我怎样才能规避这个问题？

相关来源（主要由 PAGE 生成，还有我为另一个滚动小部件添加的一些内容）：

class AutoScroll(object):
    """Configure the scrollbars for a widget."""

    def __init__(self, master, cbl=None):
        try:
            vsb = ttk.Scrollbar(master, orient='vertical', command=self.yview)
        except:
            pass
        hsb = ttk.Scrollbar(master, orient='horizontal', command=self.xview)

        try:
            self.configure(yscrollcommand=self._autoscroll(vsb, cbl))
        except:
            pass
        self.configure(xscrollcommand=self._autoscroll(hsb, cbl))

        self.grid(column=0, row=0, sticky='nsew')
        try:
            vsb.grid(column=1, row=0, sticky='ns')
        except:
            pass
        hsb.grid(column=0, row=1, sticky='ew')

        master.grid_columnconfigure(0, weight=1)
        master.grid_rowconfigure(0, …

我希望我的数组即使在sort()完成后也能保持基于 1 的索引。我下面的代码在最后一个索引处给了我一个垃圾值，i = n因为循环应该 for(int i = 0; i < n; i++)在排序完成后打印代码时进行。

有没有办法使用std::sort()并仍然保持基于 1 的索引？

int n;
cin >> n; // 6
int a[n+1];
for(int i = 1; i <= n; i++)
    cin >> a[i]; // INPUT ARRAY: 6 4 2 7 2 7
  
sort(a, a+n+1);
for(int i = 1; i <= n; i++)
    cout << a[i] << " "; //  OUTPUT AFTER SORTING: 2 4 6 7 7 6421920

我正在尝试创建一个引擎，但我的评估功能很糟糕，所以我决定使用 stockfish 来为我评估它。

import chess
import chess.engine

def stockfish_evaluation(board, time_limit = 0.01):
    engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci("stockfish/stockfish_10_x64")
    result = engine.play(board, chess.engine.Limit(time=time_limit))
    return result.info["score"]

board = chess.Board("rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR w KQkq - 0 1")
result = stockfish_evaluation(board)
print(result)

但它打印出来：

KeyError: 'score'

我使用TensorFlow，我有2张量prediction，并label在标签不是一个热点。如何确定预测的准确性？我尝试使用tf.metrics.accuracy，tf.metrics.auc但都返回了[0, 0]这是我的神经网络：

import tensorflow.compat.v1 as tf
from random import randint
import numpy as np
import math
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
global mnist

class AICore:
    def __init__(self, nodes_in_each_layer):
        self.data_in_placeholder = tf.placeholder("float", [None, nodes_in_each_layer[0]])
        self.data_out_placeholder = tf.placeholder("float")
        self.init_neural_network(nodes_in_each_layer)

    def init_neural_network(self, n_nodes_h):
        #n_nodes_h constains the number of nodes for each layer
        #n_nodes_h[0] = number of inputs
        #n_nodes_h[-1] = number of outputs
        self.layers = [None for i in range(len(n_nodes_h)-1)]
        for i in range(1, len(n_nodes_h)): …