由于Integer类也是不可变类，我们知道不可变类是线程安全的，这就是AtomicInteger的需要。我很困惑。这是否是不可变对象(immutable对象)的读写不必是原子的而原子整数的读写是原子的原因。这意味着原子类也是线程安全的。 最佳答案 当您需要确保只有一个线程可以更新一个int变量时，在多线程环境中使用AtomicInteger。优点是不需要外部同步，因为修改它的值的操作是以线程安全的方式执行的。考虑以下代码:privateintcount;publicintupdateCounter(){return++count;}
我有一个用Java编写的JSONSchema实现，它依赖于Jackson(版本2.1.x)。出于准确性原因，我告诉jackson使用BigDecimal用于float。对于JSONSchema的需求，有一个特别的需求:JSON值的相等性，对于数值来说，是通过它们的数学值的相等性来定义的。我需要这种检查，因为，例如，这不是一个合法的模式(enum中的值应该是唯一的):{"enum":[1,1.0]}但是JsonNodes为1和1.0不相等。因此，我编写了Guava的Equivalence的实现。，并使用Set>在适当情况下。而且这个实现应该适用于所有类型的节点，而不仅仅是数字节点。这个实
我想知道判断一个Shape对象是否与另一个形状相交的最佳方法。目前，只要涉及与矩形相交的形状或反之，我的游戏中的碰撞检测就会得到解决。我遇到的问题是Shape类中的intersects()方法只能将Rectangle或Point作为参数，而不能将另一个Shape作为参数。有没有一种有效的方法来测试两个Shape对象是否以任何方式重叠？我尝试的一种方法是使用for循环生成点区域以测试它们是否在形状中，然后构建一个Point对象数组以发送到另一个形状进行测试，但这显着降低了我的帧率，因为所有不必要的比较。我在这里找了又找类似的东西，但没有找到任何东西。如果这是重复的，请提前道歉。
我曾尝试使用批量归一化来使用TensorFlow训练我的神经网络，但我不清楚如何使用theofficiallayerimplementationofBatchNormalization(请注意，这与API中的不同)。在对他们的githubissues进行了一些痛苦的挖掘之后似乎需要一个tf.cond才能正确使用它，还需要一个“resue=True”标志，以便正确地重用BNshift和scale变量。在弄清楚之后，我提供了一个简短的描述，说明我认为如何正确使用它here.现在我写了一个简短的脚本来测试它(只有一个单层和一个ReLu，很难让它比这更小)。但是，我不是100%确定如何测试它。
我在某人的代码中看到了这种模式:importnumpyasnp#Createarrayxx=np.linspace(0.0,100.0,num=100)#AddNoisexx=np.random.normal(xx)它似乎给数组的每个值都增加了一些噪音，但我找不到这方面的任何文档。发生了什么？是什么决定了噪声的属性(即缩放)？给定值是否被视为来自正态分布的每个样本的平均值(即loc参数)？我也很想知道为什么文档中似乎没有涵盖这种行为。 最佳答案 我也没有看到它的文档，但是许多采用ndarray的numpy函数将operateonit
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
[python3]我喜欢ndarray但我觉得用起来很烦人。这是我面临的一个问题。我想编写classArray来继承ndarray的大部分功能，但只有一种实例化方式:作为特定大小的零填充数组。我希望写:classArray(numpy.ndarray):def__init__(size):#Whatdohere?我想用一些参数调用super().__init__来创建一个零填充数组，但它不会工作，因为ndarray使用全局函数numpy.zeros(而不是构造函数)来创建一个零填充数组。问题:为什么ndarray在很多情况下使用全局(模块)函数而不是构造函数？如果我试图在面向对象的环境
假设我有两个不相交的多边形组/“岛屿”(想想两个不相邻县的人口普查区)。我的数据可能看起来像这样:>>>p1=Polygon([(0,0),(10,0),(10,10),(0,10)])>>>p2=Polygon([(10,10),(20,10),(20,20),(10,20)])>>>p3=Polygon([(10,10),(10,20),(0,10)])>>>>>>p4=Polygon([(40,40),(50,40),(50,30),(40,30)])>>>p5=Polygon([(40,40),(50,40),(50,50),(40,50)])>>>p6=Polygon([(4
我有一个神经网络，来自一个tf.data数据生成器和一个tf.keras模型，如下(一个简化版——因为会太长):数据集=...tf.data.Dataset对象，使用next_x方法调用x_train迭代器的get_next对于next_y方法调用y_train迭代器的get_next。每个标签都是one-hot形式的(1,67)数组。图层:input_tensor=tf.keras.layers.Input(shape=(240,240,3))#dimofxoutput=tf.keras.layers.Flatten()(input_tensor)output=tf.keras.De
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我想生成非常简单的二维图形。什么Python库可以在Pythonista和普通Python中工作？我是Pythonista的粉丝，但也是在PC上为“普通”Python编写应用程序的粉丝，并且希望我的代码能够在两者上运行.,..我知道Pythonista指导人们使用Scene模块，但这在其他地方的Python中行不通，我很确定......非常感谢!
