我在使用omniauth/openid时遇到了一些麻烦。在尝试进行身份验证时，我在日志中发现了这一点:OpenID::FetchingError:Errorfetchinghttps://www.google.com/accounts/o8/.well-known/host-meta?hd=profiles.google.com%2Fmy_username:undefinedmethod`io'fornil:NilClass重要的是undefinedmethodio'fornil:NilClass来自openid/fetchers.rb，在下面的代码片段中:moduleNetclass

这里有一个很好的答案解释了如何在Ruby中下载文件而不将其加载到内存中:https://stackoverflow.com/a/29743394/4852737require'open-uri'download=open('http://example.com/image.png')IO.copy_stream(download,'~/image.png')我如何验证下载文件的IO.copy_stream调用是否真的成功——这意味着下载的文件与我打算下载的文件完全相同，而不是下载一半的损坏文件？documentation说IO.copy_stream返回它复制的字节数，但是当我还没有下

问题你能用thin吗？与ActionController::Live实现服务器端事件(SSE)和长轮询？如果是，怎么办？上下文虽然标题是HowtogetRails4ActionController::LivestreamingworkingwithThinandRuby2?AndhowdoThinandPumascalewithlivestreaming?的重复,OP通过问两个问题混淆了水域，这个问题从未得到回答。许多其他帖子建议您可以使用thin对于服务器端事件(sse)，如果您通过execthinstart--threaded启动它:DoesHerokusupportActionC

已解决（pip安装模块超时，利用四种国内镜像源完美解决）WARENTING:Retrying(Retry(total=4,connect=None，read=None，redirect=None，status=None))afterconnectionbrokenby‘ConnectTimeoutError(pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnectionobjectatOx00001D6OE4F4A940>,‘Connectiontopypi.orgtimedout.(connecttimeout=15)’)’':/simple/pip/socke

运行cucumber后bundleexeccucumberfeatures/emails.feature:20我遇到了错误Displaysocketistakenbutlockfileismissing-checktheHeadlesstroubleshootingguide(Headless::Exception)/Users/me/.rbenv/versions/2.3.1/lib/ruby/gems/2.3.0/gems/headless-2.2.0/lib/headless.rb:195:inensure_xvfb_is_running'/Users/me/.rbenv/ver

我正在尝试使用XCode和InterfaceBuilder构建一个基本的helloworld应用程序。但是，在InterfaceBuilder中，我看不到我的socket可以连接起来。我转到对象检查器Pane的连接选项卡，它显示“NewReferencingOutlet”。我想知道我的代码是否有误。在这里classHelloWorldControllerattr_accessor:hello_label,:hello_button,:hellodefawakeFromNib@hello=trueenddefchangeLabel(sender)if@hello@hello_label.

我有一个Rails应用程序，在开发模式下运行(使用sqlite数据库)。该应用程序的目的是允许用户通过Java客户端上传文件。如果用户要上传一个文件夹，会递归上传里面的所有文件。如果用户要上传文件，文件将正常上传。这是我收到的错误:IOErrorinUploadedFilesController#newclosedstream这是应用程序跟踪:/usr/lib/ruby/1.8/tempfile.rb:167:in`close'/usr/lib/ruby/1.8/tempfile.rb:167:in`callback'/var/lib/gems/1.8/gems/activesuppo

我正在开发一个Rails2.3、Ruby1.9.1网络应用程序，它在每个请求之前执行大量计算。对于每个请求，它都必须计算一个包含300个节点和约1000条边的图。该图及其所有节点、边和其他对象针对每个请求(~2000个对象)进行初始化-实际上，它们是使用Marshal.load(Marshal.dump())从未计算的缓存图中克隆的。性能在这里是一个很大的问题。现在整个请求平均需要150毫秒。然后我看到在请求期间，部分计算随机花费更长的时间。假设这可能是GarbageCollector启动，我将请求包装在GC.disable和GC.enable中，以便请求等待垃圾收集，直到计算和渲染完

Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos双流网络论文精读论文：Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos链接：https://arxiv.org/abs/1406.2199本文是深度学习应用在视频分类领域的开山之作，双流网络的意思就是使用了两个卷积神经网络，一个是SpatialstreamConvNet，一个是TemporalstreamConvNet。此前的研究者在将卷积神经网络直接应用在视频分类中时，效果并不好。作者认为可能是因为卷积神经

最近在矩池云的的TeslaK80机子上跑MMYOLO，跟着MMYOLO官方文档《自定义数据集标注+训练+测试+部署全流程》操作到“2.1.1软件或者算法辅助”时，利用预训练模型+官方脚本去辅助标注时，一按下回车就报错：报错信息AssertionErrorTorchnotcompiledwithCUDAenabled报错信息分析说的是torch编译的时候CUDA不可用但是服务器已经预装有pytorch和cuda了，我分别用nvidia-smi和nvcc-V都可以查到CUDA的版本本机配置如下：但是我在ipython中查看torch.cuda.is_available()返回结果是false，报错