我正在使用ActiveAdmin和Cancancan开发Rails项目。我为super_administrator、administrator或subscribers这样的角色用户定义了一些能力。
在编写了一些单元测试之后,我发现比那些不能正常工作的能力更多,而且我也找不出出了什么问题。
具体来说,我有一个通讯模块,我只想要administrator或super_administrator来管理它。
这是我的能力摘录
class Ability
include CanCan::Ability
def initialize(user)
user ||= User.new # v
我想要一个东西(人,物体,任何东西)都有能力(跳,跑,等等)。我只想要一些东西有一定的能力。这些是我目前的类型:
type Ability =
| Jump
| Stay
| Run
| Walk
type Person = {
abilities : Ability Set // OK, since a person should be able to do all of the above
}
type InanimateObject = {
abilities : Ability Set // Not OK, it should only be able to
我看到的是一切都没有改变。
下面是我遇到问题的模型:
namespace CompetenciesDataModel {
/// <summary>
/// This entity represents the different Competencies that an employee may have, plus a comptency may have
/// have skills that are shared across competencies.
/// This entity is a look up table that can only be modifed
我在models/ability.rb里有这个
class Ability
include CanCan::Ability
def initialize(user)
user ||= User.new
if user.role? :registered
can :read Post
end
end
当我在rails控制台上做这个的时候
#this returns a user with a role: "registered" attribute
user = User.first
post = Post.fir
我正在使用具有2.1计算能力的Nvidia卡上的推力运行蒙特卡洛模拟。如果我试图一次对整个device_vector执行transform_reduce操作,我会得到以下错误。这不是耗尽设备内存的问题,因为向量很大(~1-10mb)。我知道我的代码是正确的,因为如果我用openmp编译,并且只在主机上运行,它就能工作。导致此问题的原因是什么?
Mccva.exe中0x776e15de处的未处理异常: Microsoft C++异常:内存位置0x0014cb28处的thrust::system::system_error。
但是如果我以块为单位进行transform_reduce,它工作得很好,
我正在学习神经网络,我发现下面的代码在虹膜数据集上工作得很好,准确率达到了99%左右。
但是,当我尝试在使用get_modulus_data()随机生成的虚拟数据集上运行相同的网络时,输入和输出之间存在相关性,如下所示,它不能很好地工作。有人能解释为什么神经网络在这种类型的训练输入中举步维艰吗?
# Implementation of a simple MLP network with one hidden layer. Tested on the iris data set.
# Requires: numpy, sklearn, tensorflow
# NOTE: In order t