这不是RubyequivalentofPerlData::Dumper的副本.这个问题已经超过3.5年了，因此想检查从那时起Ruby中是否有任何可用的新选项。我正在寻找perl的Dumper在ruby中的等价物。我不在乎Dumper在幕后做了什么。我已经广泛使用它在perl中打印深度嵌套的哈希和数组。到目前为止，我还没有在ruby中找到替代品(或者我可能没有找到一种方法来充分利用Ruby中的可用替代品)。这是我的perl代码及其输出:#!/usr/bin/perl-wusestrict;useData::Dumper;my$hash;$hash->{what}->{where}
我知道序列化对象是(据我所知)有效深度复制对象的唯一方法(只要它不像IO之类的那样是有状态的)，但它是一个比其他方式特别有效？例如，由于我使用的是Rails，所以我总是可以使用ActiveSupport::JSON、to_xml-据我所知，编码对象是其中之一最被接受的方法来做到这一点。我希望编码可能是其中最有效的，因为它是Ruby内部的，但我是否遗漏了什么？编辑:请注意，它的实现是我已经涵盖的内容-我不想替换现有的浅拷贝方法(如dup和clone)，所以我最终可能会添加Object::deep_copy，其结果是上述方法中的任何一个(或您的任何建议:)开销最少。
文章目录1.安装WindowsServer20192.开启WLAN服务3.固定IP地址4.开启远程桌面服务4.1添加远程桌面服务4.2激活服务器4.3安装许可证5.配置远程桌面服务5.1配置许可证服务器和授权模式5.2配置连接模式5.3启用计算机的远程功能5.4设置用户能使用简单密码6.配置CUDA环境6.1更新驱动6.2安装CUDA6.3安装cuDNN6.4配置环境变量7.配置Anaconda+Pycharm环境7.1安装Anaconda7.2安装Pycharm8.配置Tensorflow+Pytorch环境8.1创建环境8.2配置pip和conda国内下载源8.3安装Tensorflow-
PaddlePaddle是百度公司2016年开源的深度学习框架，现如今可以方便部署到服务器、智能手机和嵌入式设备中。PaddlePaddle还开源大量常用的深度学习模型。一、PaddlePaddle快速入门：（1）PaddlePaddle的大部分API都在paddle.fluid中。接着定义两个PaddlePaddle常量x1和x2，形状是[2，2]，也叫维度，并赋值为1，类型为int64，得到一个张良[[1，1]，[1，1]]，代码：#PaddlePaddle的大部分API都在paddle.fluid中。importpaddle#兼容PaddlePaddle2.0paddle.enable_
我想用Ruby编写一个命令行应用程序，如果你愿意的话，也可以是一个shell。我希望用户能够在某些点按Tab键并提供值的完成。我该怎么做？我必须使用什么图书馆？你能指出一些代码示例吗？ 最佳答案 啊，看来标准库毕竟是我的friend啊。我要找的是Readline库。此处的文档和示例:http://www.ruby-doc.org/stdlib-1.9.3/libdoc/readline/rdoc/Readline.html特别是，这是该页面中的一个很好的示例，用于展示补全的工作原理:require'readline'LIST=['s
转自我的个人博客https://blognas.hwb0307.com，该文的内容更新仅在个人博客可见。欢迎关注！前言基于《Docker系列搭建个人云盘服务nextcloud》，相信无论是在有/无443端口的Linux机子里均可成功安装Nextcloud。值得一提的是，Nextcloud是一个被频繁维护和更新的应用，而且Nextcloud官方也在积极维护着自己的镜像。一般而言，开发者是为修复bug、增加特性、提升安全性、提升性能等目的才会更新应用的；因此，在绝大多数情况下，成功升级Nextcloud基本上都是好处。对于普通的docker应用，可以用下面的策略进行升级：通过docker-comp
之前已经写过一篇关于去重的文章，讲解了视频去重的原理，但是还是有很多人一直问这个问题，这次我就写的更加详细一些，同时给出一些案例，希望可以帮助更多的人。写作不易，如果觉得不错，还请点个赞。看完这篇文章，你就明白视频该如何去重以及为什么别人可以搬运，我一搬运就不行。文章末尾会解答几个很多人问过的问题，还有福利赠送。关注小程序:Al原创短视频，了解学习更多视频技术。为什么要深入理解去重虽然现在各大自媒体平台对视频查重越来越严格，但是，搬运这行永远不会落幕，永远有利可图，查重严格，也许是一件好事，这直接过滤掉大部分搬运的人，搬运的人越少，自然收益空间就越大。那么如何让自己避免成为那被过滤的大
关于轴承相关的项目之前做的大都是故障识别诊断类型的，少有涉及回归预测的，周末的时候宅家发现一个轴承寿命加速实验的数据集就想着拿来做一下寿命预测。首先看下数据集如下：直接百度即可搜到，这里就不再赘述了。Learning_set为训练集Test_set为测试集我这里为了简单处理直接使用Learning_set作为总数据集，随机划分指定比例作为测试集。当然了你也可以选择分别读取加载两部分的数据分别作为训练集和测试集都可以的。每个目录下都是一堆csv文件，样例如下：样例数据内容如下：9,11,19,1.1879e+05,0.059,-0.3729,11,19,1.1883e+05,0.603,-0.0
我使用EffectComposer:renderer=newTHREE.WebGLRenderer();renderer.setDepthTest(false);...composer=newTHREE.EffectComposer(renderer);所以我想禁用深度测试，但是当我这样做时:composer.render();vargl=renderer.context;alert(gl.getParameter(gl.DEPTH_TEST));该值为true而不是false。如何禁用深度测试？谢谢。 最佳答案 我意识到这是三年后
我无法为我一生的挚爱找到一个合适的例子来说明如何做到这一点，或者即使这是可能的。根据我对示例片段的拼凑理解，我得出了以下结构vart=function(){this.nestedOne=function(){this.nest=function(){alert("here");}}}t.nestedOne.nest();然而，这是行不通的(很明显)。如果有人能指出我正确的方向，我将不胜感激! 最佳答案 这很简单:vart={nestedOne:{nest:function(){alert('here');}}};否则您的代码没有意义
