在java中使用privatefinalstaticString与使用每次访问方法时都必须“初始化”的本地字符串变量相比，是否有任何性能优势？我确实认为使用privatestaticfinal字符串对于在一个类的不同部分中重用的常量是一种很好的做法，但是如果一个字符串仅在一个方法中使用，则在一个方法中位置，出于一个没有其他方法关心的非常具体的原因，我实际上更喜欢使用较少的私有(private)成员来保持类的内部接口(interface)干净，并且只使用局部变量。鉴于java有字符串实习，并且实际上保留了一个池，其中包含使用引号声明的每个字符串的单个副本(Strings="somestr

在使用多线程时，我学会了在我想使用将被多线程访问的计数器时使用静态变量。例子:staticintcount=0;然后在程序的后面我将它用作count++;。今天我遇到了一个叫做AtomicInteger的东西，我还了解到它是线程安全的，并且可以使用它的一个名为getAndInrement()的方法来达到同样的效果。谁能帮助我理解使用staticatomicInteger与staticintcount的区别？ 最佳答案 -AtomicInteger用于对整数执行原子操作，当您不想使用synchronized关键字。-在非原子字段上使用

模块声明中的requires和requiresstatic模块语句有什么区别？例如:modulebar{requiresjava.compiler;requiresstaticjava.base;} 最佳答案 requires子句表示在编译和运行时需要所需的模块。因此，当模块系统在moduleresolution期间遇到这样的子句时(处理模块描述符和解决依赖关系的阶段)它搜索可观察模块的范围(JDK中的模块和模块路径上的模块)，如果找不到模块则抛出错误。requiresstatic子句表示adependencythatisoptio

我正在学习EffectiveJava并且书中没有建议我认为是标准的一些东西，例如对象的创建，我的印象是构造函数是最好的方法这样做的书上说我们应该使用静态工厂方法，我不能说出一些优点和缺点，所以我问这个问题，这里是使用它的好处。Advantages:Oneadvantageofstaticfactorymethodsisthat,unlikeconstructors,theyhavenames.Asecondadvantageofstaticfactorymethodsisthat,unlikeconstructors,theyarenotrequiredtocreateanewobje

我正在尝试在Django中上传多个文件。在我使用服务器中构建的djangos的本地机器上，一切正常，但在我的生产力服务器上，我收到此错误:[Errno13]Permissiondenied:'/static'关于这个问题有很多问题，但我发现没有一个对我有用。在我的例子中，它与文件权限无关。我发现问题是django想要将文件保存在我的文件系统的根文件夹中，而不是我网站的根文件夹中。如果我在'/static'中创建文件夹，文件将在那里创建，但例如图像不会显示在网页上，因为django期望它们在'/var/www/webpage-root/static/...'我使用一个模型来存储文件:cl

我已经在cloudformatin中创建了一个堆栈并希望获得输出。我的代码是:c=a.describe_stacks('Stack_id')printc返回一个对象 最佳答案 对describe_stacks的调用应该返回一个Stack对象列表，而不是单个StackSummary对象。让我们通过一个完整的示例来避免混淆。首先，做这样的事情:importboto.cloudformationconn=boto.cloudformation.connect_to_region('us-west-2')#oryourfavoritereg

我有一个名为tdsm的Python包，这是我第一次使用ArminRonacher的Click将其转换为命令行界面。包裹。我已经在这个目录结构中设置了我的脚本:我还创建了一个setup.py文件:fromsetuptoolsimportsetupsetup(name='tdsm',version='0.1',py_modules=['tdsm.scripts.data_manager','tdsm.scripts.visuals'],include_package_data=True,install_requires=['click','numpy','scipy','pandas','

如何使用torch.stack堆叠两个形状为a.shape=(2,3,4)和b.shape=(2,3)没有就地操作？ 最佳答案 堆叠需要相同数量的维度。一种方法是取消挤压和堆叠。例如:a.size()#2,3,4b.size()#2,3b=torch.unsqueeze(b,dim=2)#2,3,1#torch.unsqueeze(b,dim=-1)doesthesamethingtorch.stack([a,b],dim=2)#2,3,5 关于python-我如何使用torch.sta

这个问题是关于在堆叠和取消堆叠操作期间提升Pandas的性能。问题是我有一个大数据框(~2GB)。我关注了thisblog成功将其压缩到~150MB。但是，我的入栈和出栈操作会花费无限长的时间，以至于我必须终止内核并重新启动所有程序。我也用过R的data.table包，飞起来了，我在SO上对此进行了研究。似乎有人在Dataframeunstackperformance-pandas上指向map-reduce线程，但我不确定它有两个原因:stack和unstack在未压缩的情况下在pandas中运行良好，但由于内存问题，我无法在我的原始数据集上执行此操作。R的data.table很容易(

我只是分析我的Python程序，看看为什么它看起来相当慢。我发现它的大部分运行时间都花在了inspect.stack()方法(用于输出带有模块和行号的调试消息)上，每次调用耗时0.005秒。这似乎相当高；inspect.stack真的这么慢，还是我的程序有问题？ 最佳答案 inspect.stack()做了两件事:通过向解释器询问调用者(sys._getframe(1))的堆栈帧来收集堆栈，然后跟踪所有.f_back引用。这很便宜。每帧，收集文件名、行号和源文件上下文(如果需要，源文件行加上它周围的一些额外行)。后者需要读取每个堆栈