下面的代码可以用于打破Java中的循环依赖关系。
这是什么毕达通的方式?
interface A {
int A1();
}
class X implements A {
B b;
public int X1() {
b = B(this);
b.doSomething();
}
public int A1() { ... }
}
class B {
A a;
public B(A a) {
this.a = a;
}
public doSomething() {
//...
我目前正在尝试使用静态类型系统实现类型分析器,该系统使用OCaml语言实现。
我使用的算法是首先生成类型方程,然后用统一算法求解这些方程。除了递归的letrec-exp绑定类型之外,我已经能够很好地实现代码。
以下是完整代码
type program = exp
and exp =
| NUM of int
| VAR of var
| SUM of exp * exp
| DIFF of exp * exp
| MULT of exp * exp
| DIV of exp * exp
| ZERO of exp
| IF of exp * exp * exp
什么是最毕达通的方式,以获取一个字典列表,并总结所有的值,以匹配键从每一行在列表中?
我做了这件事,但我怀疑理解更多的是毕达通:
from collections import defaultdict
demandresult = defaultdict(int) # new blank dict to store results
for d in demandlist:
for k,v in d.iteritems():
demandresult[k] = demandresult[k] + v
在中,这个问题一直涉及相同的键,但在我的例子中,每一行中的键可能是
我正在将一些Java代码转换为Javascript,以便在node.js上运行,并且遇到了一些特殊的东西--位移位。
最初的Java使用了长时间的逻辑位移位,所以我在Javascript中复制了这一点(我通过算术移位得到了相同的结果):
var num = 3382;
num >>> 0 & 0xFF; // 54, as expected
num >>> 8 & 0xFF; // 13, as expected
num >>> 16 & 0xFF; // 0, as expected
num >>&g
我正在把一个TensorFlow模型转换成毕道尔。我想用BatchNorm2d模型初始化TensorFlow的均值和方差。我是这样做的:
bn.running_mean = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(TF_param))
我得到了一个错误:
RuntimeError: the derivative for 'running_mean' is not implemented
但是是为bn.weight和bn.bias工作的。是否有任何方法来初始化均值和方差使用我的预先训练的Tensorflow模型?在毕道尔有类似于moving_mean_in
我在计算东部的时候遇到了一个小问题。在浏览器中使用year=2021时,下面的代码给出了Java中的35,这是正确的,但在javascript中给出了34。对于被parseInt包围的两个数字,在Java中使用double是可以重现的。我已经尝试过parsint和Math.trunc。
function calcEastern(year) {
let k = Math.trunc(year / parseInt(100, 10));
let m = Math.trunc(15 + (3 * k + 3) / 4 - (8 * k + 13) / 25);
let s = Mat
我正在解决一些Java难题,偶然发现了这个:
public class Outer {
class Inner1 extends Outer {}
class Inner2 extends Inner1 {}
}
在用javac 1.6.0_45编译这段代码时,不出所料,我得到了这个错误:
Outer.java:8: cannot reference this before supertype constructor has been called
class Inner2 extends Inner1 {}