我正在查看Ruby日志记录库Logging.logger方法并从sourceatgithub提出问题与这段代码有关:logger=::Logging::Logger.new(name)logger.add_appendersappenderlogger.additive=falseclass我知道类 最佳答案 这实际上删除了方法(当它实际被执行时)。这是确保close不会被调用两次的保障措施。看起来好像有嵌套的“class 关于Ruby元编程问题，我们在StackOverflow上找到一

使用Paperclip，我想从这样的URL抓取图像:require'open-uri'user.photo=open(url)问题是我最后得到一个像“open-uri20110915-4852-1o7k5uw”这样的文件名。有什么方法可以更改user.photo上的文件名？作为一个额外的变化，Paperclip将我的文件存储在S3上，所以如果我可以在初始分配中设置我想要的文件名就更好了，这样图像就会上传到正确的S3key。像这样:user.photo=open(url),:filename=>URI.parse(url).path 最佳答案

我正在开发一个xcode自动构建系统。在执行一些预构建验证时，我想检查指定的证书文件是否已被撤销。我了解securityverify-cert验证其他证书属性但不验证吊销。我如何检查撤销？我正在用Ruby编写构建系统，但我对任何语言的想法都持开放态度。我阅读了这个答案(Openssl-Howtocheckifacertificateisrevokedornot)，但指向底部的链接(DoesOpenSSLautomaticallyhandleCRLs(CertificateRevocationLists)now?)进入的Material对我的目的来说有点过于复杂(用户上传已撤销的证书是一

如何学习ruby​​的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/

关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion我不经常使用ruby​​-通常它加起来相当于每两个月或更长时间编写一次脚本。我的大部分编程都是使用C++进行的，这与ruby​​有很大不同。由于我与ruby​​之间的差距如此之大，我总是忘记语言的基本方面(比如解析文本文件和其他简单的东西)。我想每天练习一些基本的东西，我想知道是否有一些我可以订阅的网站，并且会向我发送当天的Ruby问题或类似的东西。有人知道这样的站点/Internet服务吗？

我一直在寻找一种以编程方式或通过命令行将mp3转换为aac的方法，但没有成功。理想情况下，我有一段代码可以从我的Rails应用程序中调用，将mp3转换为aac。我安装了ffmpeg和libfaac，并能够使用以下命令创建aac文件:ffmpeg-itest.mp3-acodeclibfaac-ab163840dest.aac当我将输出文件的名称更改为dest.m4a时，它无法在iTunes中播放。谢谢! 最佳答案 FFmpeg提供AAC编码功能(如果您已编译它们)。如果您使用的是Windows，则可以从here获取完整的二进制文件。

我想输入一个字符串并返回一个可用于描述字符串结构的正则表达式。正则表达式将用于查找更多与第一个结构相同的字符串。这是故意模棱两可的，因为我肯定会漏掉SO社区中的某个人会发现的情况。请发布任何和所有可能的方法来做到这一点。 最佳答案 简单的答案(可能不是您想要的)是:返回输入字符串(正则表达式特殊字符转义)。这始终是与字符串匹配的正则表达式。如果您希望识别某些结构，则必须提供有关您希望识别的结构类型的更多信息。如果没有这些信息，问题就会以模棱两可的方式陈述，并且有许多可能的解决方案。例如，输入字符串'aba'可以描述为'阿巴''阿巴*

我有一个Highstock图表(带有标记和阴影的线条)，并且想以编程方式显示一个highstock工具提示，例如，当我选择某个表上的一行(包含图表数据)我想显示相应的highstock工具提示。这可能吗？ 最佳答案 股票图表thissolution不起作用:在thisexample你必须更换这个:chart.tooltip.refresh(chart.series[0].data[i]);为此:chart.tooltip.refresh([chart.series[0].points[i]]);解决方案可用here.

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞