我在多个地方读到Boost.Signals不是线程安全但我没有找到更多关于它的细节.这个简单的引用并没有说真的那么多.现在大多数应用程序都有线程 - 即使它们试图是单线程的,它们的一些库也可能使用线程(例如libsdl).
我想实现没有其他线程无法访问插槽的问题.所以在这个意义上它至少是线程安全的.
但到底有什么作用,哪些不行？只要我不同时访问它,它是否可以在多个线程中使用它？即如果我在插槽周围建立自己的互斥锁？
或者我被迫只在我创建它的那个线程中使用插槽？或者我第一次使用它的地方？
template<typename T1, typename T2>
class Bimap {
public:
class Data {
private:
template<typename T> Data& set(T);
template<> Data& set<T1>(typename T1 v) { /*...*/ }
};
};
这给了我错误:
error: explicit specialization in non-namespace scope 'class Bimap<T1, T2>::Data'
我明白错误在说什么.但为什么我不能这样做呢？我该如何解决？
我正在尝试使用deepcopy(从copy模块)深度复制模块中的节点树ast.
这似乎不起作用.我遇到了奇怪的错误,比如TypeError: required field "name" missing from FunctionDef当我使用复制的结果时(我检查了它;它在复制的节点中确实丢失了),所以它没有正确地复制它们.
有什么技巧可以使这个工作吗？或许我错过了什么？
我对RSA只有一些非常基本的理论知识.
在阅读关于如何在实践中使用它的不同来源时,似乎PKCS#1 OAEP将是一件好事.
对于测试实现,我使用Python和PyCrypto.例如,这是使用PKCS#1 OAEP的示例.
使用公钥加密然后使用私钥解密工作正常.例如,公众可以使用私钥向人X发送一些数据.
根据我对RSA如何工作的基本理解,我认为我可以交换公钥/私钥,即我可以使用公钥进行加密,使用私钥进行解密.例如,人X可以使用自己的私钥加密某些数据,公众可以使用公钥对其进行解密.如果解密工作正常,则可以提供某种证据证明数据来自人X.
当我尝试使用公钥解密时,PyCrypto会抱怨.
通过阅读PyCrypto源代码,在_RSAKey._decrypt函数(这里)中,似乎关键对象本身知道它是私钥还是公钥并且它们之间有所不同(令我惊讶的是,再次基于我非常基本的RSA理解).
从那里,看起来我可以破解解密功能,以便它使用公钥.或者有些不同:我可以在关键对象中交换公共指数e和私有指数d.
但所有这些似乎并不打算以这种方式使用/攻击.所以我想问一下我的误解.
另外,出于好奇,我生成了一些键(RSA.generate(2048))并查看n,e并且d.在所有情况下,n并且d非常巨大,而e在所有情况下都是恒定的(65537)(我不会预期).
我想从这一切我不应该只是交换e和d.
所以我想我应该使用其他方法进行签名,如PKCS1_PSS.
加密/解密的一些代码,如果有人有兴趣:
def randomString(l):
import random
return ''.join(chr(random.randint(0, 0xFF)) for i in range(l))
def genkeypair():
from Crypto.PublicKey import RSA
key = RSA.generate(2048)
pubkey = key.publickey().exportKey("DER")
privkey = key.exportKey("DER")
return (pubkey,privkey)
def encrypt(v, rsapubkey):
from Crypto.PublicKey import RSA …我已经读过(这里)PyPy通过cpyext支持CPython扩展模块.
我还没有找到任何cpyext文档.有没有？
我该如何使用它？
从源代码(例如这里),我发现要加载我的leveldb.so模块,我可能必须这样做:
import cpyext
cpyext.load_module("leveldb.so","leveldb")
但是,这会因此错误而崩溃:
Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
我在回溯中注意到它从我的CPython调用函数,而不是从PyPy调用:
Thread 0 Crashed:: Dispatch queue: com.apple.main-thread
0 libsystem_kernel.dylib 0x00007fff8b3e4d46 __kill + 10
1 libsystem_c.dylib 0x00007fff927a9df0 abort + 177
2 org.python.python 0x0000000104692eaa Py_FatalError + 49
3 org.python.python 0x0000000104691370 PyThreadState_Get + 28
4 org.python.python 0x000000010468cf16 Py_InitModule4_64 + 58
5 leveldb.so 0x00000001027e0881 initleveldb + 49 (leveldb_ext.cc:59)
6 pypy 0x0000000100f59bb3 PyLong_CheckExact + 55379
7 pypy 0x0000000100f6e7c7 PyLong_CheckExact + 140391
....
我经常使用theano.tensor.dimshuffle.Numpy有相同的功能吗？
我想我可以通过几个numpy.swapaxes和numpy.newaxis(对于广播维度)做同样的事情,numpy.reshape但有一些更简单或更直接的方式,就像dimshuffle？
CNN使用的大多数TensorFlow操作都支持NHWC和NCHW数据格式。在GPU上，NCHW更快。但是在CPU上，NHWC有时更快。
与TensorFlow / cuDNN中的NHWC相比，NCHW的卷积速度要快多少？是否有任何参考或基准？
另外，为什么速度更快？据我了解（请参阅此处），用于GPU上的NHWC的TensorFlow将始终在内部转置为NCHW，然后为NCHW调用cuDNN conv内核，然后将其转回。但是为什么要这样做呢？cuDNN转换内核也适用于NHWC。也许他们在某个时候进行了比较，并且NHWC的cuDNN conv内核非常慢。但这是最新的吗？差异有多大？NHWC这么慢的技术原因是什么？还是针对这种情况的cuDNN内核没有得到很好的优化？
我想做的事情如下:
all = [ x for x in t[1] for t in tests ]
测试看起来像:
[ ("foo",[a,b,c]), ("bar",[d,e,f]) ]
所以我想得到结果
all = [a,b,c,d,e,f]
我的代码不起作用,Python说:
UnboundLocalError: local variable 't' referenced before assignment
有没有简单的方法呢？
在这段代码中:
int foo() {
static int x;
}
是x每个线程中所有线程或本地的全局？或者这取决于编译器标志和/或编译器,所以我真的不知道代码是什么？
几个问题(所有问题都独立于编译器和编译器标志和操作系统):
我想这不是C++本身.(它是在C++ 0x？)一些Boost lib可以做到这一点？