小编fab*_*ioM的帖子

我正在看一些PostgreSQL表的创建,我偶然发现了这个:

CREATE TABLE (
...
) WITH ( OIDS = FALSE );

我阅读了postgres提供的文档,我从OOP中了解了对象标识符的概念但仍然没有把握,

• 为什么这样的标识符在数据库中有用？
• 使查询更短？
• 什么时候应该使用？

你如何在Go中表达"null"值？

type Node struct { 
    next *Node
    data interface{}
}

我想说

return &Node{ data: NULL, next: NULL }

我希望能够原子地增加一个计数器,我找不到任何关于如何做的参考.

根据评论添加更多信息:

• 你在用GCD吗？不,我没有使用GDC.必须使用队列系统来增加数字似乎有点过分.
• 请您理解基本的线程安全？是的,否则我不会询问原子增量.
• 这个变量是本地的吗？没有.
• 它是实例级吗？是的,它应该是单个实例的一部分.

我想做这样的事情:

 class Counter {
      private var mux Mutex
      private (set) value Int
      func increment (){
          mux.lock()
          value += 1
          mux.unlock()
      }
 }

我想在Mac上更新我的Python框架并删除旧版本,但我不确定是否安全

rm -fr /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.4 - 2.5 - 2.6 -3.0 etc.

有什么建议吗？

你能用Python创建Mac OS X服务吗？怎么样 ？

我想要做的是知道将我的Python-fu挂钩到Mac OS X提供的服务系统.任何人都知道怎么做？如果是,任何工作代码片段？仅适用于文本还是仅适用于给定的mimetype - 定义的对象？

我的编程经验非常少.

我想编写一个程序,生成并保存为gif图像的每个可能的图像,只能使用640 x 360像素尺寸的黑白像素.

换句话说,每个像素可以是黑色或白色.640 x 360 = 230,400像素.所以我相信总共可以生成460,800张图像(黑色/白色为230,400 x 2).

我想要一个程序自动执行此操作.

请帮忙!

我什么时候应该import Foundation在Swift源文件中？

Xcode将其添加到默认模板中,但我想知道何时真正需要导入它.

挑战在于找到使用C中的按位运算在C/C++中确定c-string长度的最快方法.

char thestring[16];

c-string的最大大小为16个字符,位于缓冲区内.如果字符串等于16个字符,则末尾没有空字节.

我相信可以做到,但还没有做到.

我目前正在研究这个问题,但假设字符串是在零填充缓冲区上进行memcpied .

len =   buff[0] != 0x0 +
            buff[1] != 0x0 +
            buff[2] != 0x0 +
            buff[3] != 0x0 +
            buff[4] != 0x0 +
            buff[5] != 0x0 +
            buff[6] != 0x0 +
            buff[7] != 0x0 +
            buff[8] != 0x0 +
            buff[9] != 0x0 +
            buff[10] != 0x0 +
            buff[11] != 0x0 +
            buff[12] != 0x0 +
            buff[13] != 0x0 +
            buff[14] != 0x0 +
            buff[15] != 0x0;

注意:缓冲区为零填充 "\ 0123456789abcde"不可能发生.

这是IEEE 754标准问题.我不完全理解它背后的机制.

public class Gray {  
    public static void main(String[] args){
        System.out.println( (float) (2000000000) == (float) (2000000000 + 50));
    }
}

我正在尝试实现深度强化学习的异步方法,其中一个步骤需要在不同的步骤上累积渐变然后应用它.在tensorflow中实现这一目标的最佳方法是什么？我已经积累了渐变,我认为不是实现它的最快方法(从tensorflow到python和back的很多转移).欢迎任何建议.这是我的玩具NN的代码.它不会模拟或计算它只是运行我想要使用的操作的任何东西.

import tensorflow as tf

from model import *


graph = tf.Graph()

with graph.as_default():

    state = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 80,80,1])

    with tf.variable_scope('layer1'):
        W = weight_variable([8, 8, 1, 32])
        variable_summaries(W, "layer1/W")
        b = bias_variable([32])
        variable_summaries(b, "layer1/b")
        h = conv2d(state, W, 4) + b
        activation = tf.nn.relu(h)
        pool1 = max_pool_2x2(activation)

    print(pool1.get_shape())
    pool1 = tf.reshape(pool1, [-1, 3200])

    with tf.variable_scope('readout'):
        W = weight_variable([3200, 3])
        b = bias_variable([3])
        logits = tf.matmul(pool1, W) + b
        variable_summaries(h, "y")

    action_indexes = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name="action_indexes")

    loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, …