我希望访问给定/然后/When子句中不同的变量。如何保存变量,使它们可以随时随地访问?
Given(#something) do
foo = 123 # I want to preserve foo
end
Then(#something) do
# how to access foo at this point???
end
我认为这可能是一个相当容易的问题。
我发现了很多使用线程和共享变量的示例,但在任何情况下,都不会在线程中创建共享变量。我想确保我没有做一些似乎有效的事情,而且在将来的某一段时间里会中断。
我需要这样做的原因是我有一个共享的散列,它将键映射到数组参考。这些参考文件由一个线程创建/填充,并由另一个线程读取/修改(假定是正确的同步)。为了存储这些数组参考文献,我也必须让它们共享。否则,我将得到错误Invalid value for shared scalar。
以下是一个例子:
my %hash :shared;
my $t1 = threads->create(
sub { my
我在我的主报告中有一个数据字段,它可以找到多个信息: Found data 现在,我想将所有这些信息传递给我的子报告。我已经尝试过使用subreport链接将相关数据字段彼此链接起来。 问题是,我只能从我的主报告中找到最后的信息。Crystal不会传递所有信息--只传递最后一个信息。 我该如何解决这个问题呢?
我现在正在学习Theano库,我只是对Theano共享变量感到困惑。通过阅读本教程,我想我不明白它的详细含义。下面是本教程中Theano共享变量的定义:
“在它出现的函数之间共享的具有存储的变量。这些变量是由注册的共享构造函数创建的。”
另外,我想知道Theano共享变量是否可以是python类数据成员。例如:
class A(object):
data = None
...
“数据”是否可以作为Theano共享变量进行初始化或初始化?如果有人能帮我我真的很感激。
我在使用TensorFlow时遇到一个错误。我想用"conv_W[0]"来初始化"conv/W",它们的形状是3,3,192,32。我的代码如下:
def convolutional(X,reuse = reuse):
with tf.variable_scope(scope or 'conv', reuse=reuse):
W = tf.get_variable("W", shape=[3,3,192,32])
---------------------------------------------
template <typename T, std::size_t N>
static T sum(const std::array<T, N>& a)
{
T result;
// type of result (T) is not determined when pre-process?
#pragma omp parallel for reduction(+: result)
for(int i = 0; i < static_cast<int>(N); i++)
{
result
我有一个ASP .NET页面,其中有几个GridView控件,我正在为这些控件实现排序和分页。
我使用会话变量来维护一个DataTable,它表示ViewState中GridView数据的给定页面,如下所示:
protected void gv_Sorting(object sender, GridViewSortEventArgs e)
{
// Session["Page"] represents the active page of the GridView
// when the Sorting event fires.
DataT
我可以在线程之间共享数据吗?我有一个简单的代码,我不能在线程之间共享数据
use strict;
use LWP::UserAgent;
use threads;
use threads::shared;
my %threads_running :shared = ();
my %thread_data :shared = ();
$thread_data{1}=['a','b']; #This line gives me an error
我对bash比较陌生,无法在标题中解释我的问题,我做了大量的googling搜索,我想这就是我想出来的标题
我希望能够使用python并在EOF中定义一个bash变量(如果可能的话),然后调用它。
test.txt
everything - literally the string everything
我打开这个文件,用test.sh获取内容
#!/bin/bash
CMD=$(cat <<EOF
with open('text.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
p
我已经搜索了相关的主题,但仍然不能解决问题…
use threads;
my $person = new Person( 'Name' => "yy");
my $udp_thread = threads->new(\&udp_func);
while(1)
{
$person->working();
}
sub udp_func
{
#Can't call method "setName" on an undefined value:
$person->setName();
我使用storm拓扑将一些数据从Kafka队列写入Cassandra DB。该程序是一个多线程程序。为了方便cassandra数据库的插入,我将以下内容作为我的DBUtils:
public DBUtils() {
if(session == null) {
session = CassandraUtil.getInstance().getSession();
LOG.info("Started a new session for dbUtils-Monitoring.....");
}
synchronized(sess
我现在正在调试我的DPRAM。与往常一样,模拟工作得很好,但在现实生活中却失败了。语法是这样的:
ram[Address][Data]
我可以让数据写到前8个地址,但是再多一些,数据就会丢失(甚至在chipscope上也是如此)。作为一种变通方法,我将两个DPRAM和一个简单的逻辑开关缝合在一起,以便在第二个DPRAM命中第八个地址后将数据重新路由到第二个DPRAM。这起作用了,但看起来就是这么乱。
我的想法是,它正在被优化,即使不是,这也是一个很好的学习曲线(欢迎任何关于这方面的想法)。
下面是DPRAM中的信号变量,我试图阻止它被优化掉:
type ram_array is array(1
我阅读了Inception模型的代码,但我对变量共享感到困惑。
在和第117行中:
# mixed: 35 x 35 x 256.
with tf.variable_scope('mixed_35x35x256a'):
with tf.variable_scope('branch1x1'):
branch1x1 = ops.conv2d(net, 64, [1, 1])
with tf.variable_scope('branch5x5'):
branch5x5 =