如何从django中的表单清理和修改数据.我想在每个模型的每个字段的基础上定义它,就像使用ModelForms一样.
我想要实现的是自动从定义的字段中删除前导和尾随空格,或者将标题(从一个字段)转换为slug(这将是另一个字段).
我正在使用Django的测试版,下载页面建议使用URL.
该requirements.txt条目只是URL:
https://www.djangoproject.com/download/1.7b3/tarball/
当我运行pip install -U -r requirements.txt它时总是重新安装Django.有没有办法在requirements.txt行中指定版本,例如...tarball/#egg=Django==1.7b3？
我喜欢在开发时使用每个包的最新版本,所以我使用-U.
也许有更好的方法来解决这个问题？
我有一个导入模块的模块,但在某些情况下,导入的模块可能不存在.导入模块后,有一个类继承了导入模块的类.如果我ImportError在模块不存在的情况下捕获异常,我怎样才能阻止Python解析模块的其余部分？如果那是不可能的话,我愿意接受其他解决方案.
这是一个基本的例子(selfaware.py):
try:
from skynet import SkyNet
except ImportError:
class SelfAwareSkyNet():
pass
exit_module_parsing_here()
class SelfAwareSkyNet(SkyNet):
pass
我能想到的唯一方法是:
selfaware.py模块之前,请检查skynet模块是否可用,并简单地传递或创建存根类.如果selfaware.py多次导入,这将导致DRY .在内部selfaware.py使用try块定义类.例如:
try:
from skynet import SkyNet
class SelfAwareSkyNet(SkyNet):
pass
except ImportError:
class SelfAwareSkyNet():
pass
我正在寻找可以进行实验的可能的神经网络实现列表.可能需要一个小时到一周的时间才能写出来.
还有哪些其他可能性？
到目前为止这是列表:
一些链接到更多:
我在文档中找不到这个,但是我怎么打算在asyncore.loop()不使用信号的情况下突破？
是否有任何图书馆可以帮助我部署到Google Play Android开发者控制台？
我想自动:
我使用Python进行自动化,但任何其他语言都会有所帮助.
我正在学习c ++ 11的功能,特别是shared_ptr,我在引用this和使用它作为其他类的参考时遇到了问题.
这样做的原因是我有一个Simulation实例传递给模拟中的其他实例(例如Apple),因此他们可以自己修改模拟,甚至从模拟中删除自己.
在我更复杂的代码中,我得到一个double free错误(当程序存在时),据我从这里理解,我不应该shared_ptr在同一个原始对象上创建两次.如何在Simulation类不知道已经存在的情况下传递this给Apple对象？shared_ptrthisshared_ptr
我的想法是通过shared_ptr初始化参数,但这似乎是多余的,例如:
// The argument is a std::shared_ptr<Simulation>
simulation->initSomethingElse(simulation);
也许我试图以一种不寻常的模式实现这一点,或者我的理解可能不太正确？也许有一种更好的方法可以做到这一点？
我有一个简化的例子如下:
#include <memory>
class Simulation;
class Apple {
public:
void init(std::shared_ptr<Simulation> simulation) {
this->simulation = simulation;
};
private:
std::shared_ptr<Simulation> simulation;
};
class Simulation {
public:
void initSomethingElse() {
auto apple = std::shared_ptr<Apple>(new Apple());
// incorrect second reference to the raw pointer
apple->init(std::shared_ptr<Simulation>(this)); …例如,在Sass我使用破折号作为变量名,我有一个名为的变量:
$hello-there
如果我输入he然后尝试完成它,它将只完成hello.我该怎么做才能完成hello-there？
我正在尝试确定是否有可以预先训练的压缩算法，您可以在其中使用训练后的数据来压缩和解压缩数据。
我不确切知道压缩算法是如何工作的，但是我暗示这是可能的。
例如，如果我独立压缩这些行，则压缩效果将不佳。
banana: 1, tree: 2, frog: 3
banana: 7, tree: 9, elephant: 10
如果我事先用100条采样线训练压缩算法，则压缩效果会很好，因为它已经可以将“香蕉”映射到代码/查找值中。
伪代码来帮助解释我的问题：
# Compressing side
rip = Rip()
trained = rip.train(data) # once off
send_trained_data_to_clients(trained)
compressed = rip.compress(data)
# And on the other end
rip = Rip()
rip.load_train_data(train)
data = rip.decompress(compressed)
是否有一种通用的压缩算法（即具有流行语言的库）可以让我做到这一点？
我有一些服务器需要在其他服务器上执行命令.例如,Bitbucket Server post接收钩子git pull在另一台服务器上执行.另一个示例是CI服务器提取新的docker镜像并在另一台服务器上重新启动实例.
我通常会这样做ssh,专门为有限许可的作业创建一个用户/组.
一些缺点ssh:
ssh呼叫意味着git push必须等到完成.ssh无法联系,则该命令将失败.几种可能性:
这个问题有一个很好的解决方案吗？
python ×5
django ×2
android ×1
asyncore ×1
automation ×1
c++ ×1
c++11 ×1
compression ×1
forms ×1
git ×1
google-play ×1
import ×1
module ×1
omnicomplete ×1
pip ×1
server ×1
shared-ptr ×1
slug ×1
ssh ×1
vim ×1