如果我输入调试器并且我想检查一些东西。但是调用那个函数会返回一个promise，然后我就卡住了。例如:我输入了调试器，但它停止了。functiontest(db){debugger;//hereiwanttoseesomethingvara=.....;}但是如果我输入letd=db.User.create();我会得到Promise{pending}现在没有办法了。我不能简单地评估promise。有点让整个调试器变得不那么有用了。这没问题，如果它是同步的，我就可以跳到程序中间，检查一些东西并根据自己的喜好修改程序，然后运行程序的其余部分。 最佳答案
是否有人使用现有的为自己设置了类似的东西node.jsREPL？我没有想到一个快速的方法。我今天的做法是使用emacs和这个:https://github.com/ivan4th/swank-js该模块由以下部分组成:emacs的SLIME-js插件，结合js2-mode，让您只需在函数def的某处发出C-M-x-并且off将函数的字符串转到..Swank-js服务器(是的，您可以从本地计算机进行评估直接到远程进程)用Node.js编写-它接收您评估并实际评估的函数的字符串让您连接到该服务器上另一个端口的整个部分使用您的浏览器，然后让您在该浏览器上操作DOM(这很神奇但不相关)我的解决
在此代码段中，语句finstanceofPipeWritable返回true(Nodev8.4.0):conststream=require('stream');constfs=require('fs');classPipeWritableextendsstream.Writable{constructor(){super();}}consts=newPipeWritable();constf=fs.createWriteStream('/tmp/test');console.log(finstanceofPipeWritable);//true...???对象s:Object.get
我当前运行docker容器的设置如下:我有一个main.env文件:#MainexportPRIVATE_IP=\`echolocalhost\`exportMONGODB_HOST="$PRIVATE_IP"exportMONGODB_URL="mongodb://$MONGODB_HOST:27017/development"在我的服务文件(upstart)中，我获取了这个文件。/path/to/main.env然后我调用dockerrun和多个-e用于容器内我想要的每个环境变量。在这种情况下，我会调用类似:dockerrun-eMONGODB_URL=$MONGODB_URLub
我发现自己经常想像这样编写Python列表推导:nearbyPoints=[(n,delta(n,x))forninallPointsifdelta(n,x)希望能提供一些背景信息来说明我为什么要这样做，但是也是需要计算/比较多个值的情况元素:newlist=[(x,f(x),g(f(x)))forxinbigListiff(x)所以我有两个问题:所有这些函数会被多次评估还是缓存结果？语言是指定的还是特定于实现的？我现在使用的是2.6，但3.x会有所不同吗？有没有更简洁的写法？有时f和g是长表达式并且重复很容易出错并且看起来很乱。我真的很想能够写这个:newList=[(x,a=f(x
我正在使用带有Pylinter的SublimeText3在我的文件上运行pylint。但是，在同一台机器上，我处理python2和python3项目的文件(代码通过SSH在几个远程测试虚拟机之一上执行。我通过打开文件来修改文件SMB。这是我的家庭测试实验室，我终于坐下来学习py3k)。我可以轻松地覆盖pylint用来确定它应该lint的python版本的机制吗？理想情况下，会有一个内联指令，但我没有找到任何东西。我在Windows上(编辑)(远程虚拟机是linux，但这无关紧要)，因为它的值(value)。 最佳答案 您可以尝试py
DR如何在每次k训练迭代后评估验证集，使用单独的训练和验证数据队列，而不在多个流程中使用单独的tf.Sessions考虑到我的特殊问题，似乎没有一个干净的方法来实现这一点，而我目前的解决方法（我认为可行）给了我未定义的行为。救命！整个故事我想在每k次训练迭代中评估一个验证集，但我无法理解如何在TensorFlow中正确地实现这个验证集。这应该是最常见的操作之一，但它认为TensorFlow的API/体系结构在这里对我不利，或者至少使事情变得不必要的困难。我的假设是：[A1]此处所述的用于培训/验证的多进程模型不适用于我的问题，因为我必须假设没有足够的GPU内存来加载两次变量。[A2]我
我尝试熟悉Q-learning和深度神经网络，目前尝试实现PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning.为了测试我的实现并尝试使用它，我坚持尝试了一个简单的网格世界。我有一个NxN网格，从左上角开始，在右下角结束。可能的Action有:左、上、右、下。尽管我的实现与this非常相似(希望它是一个好的)它似乎没有学到任何东西。看看它需要完成的总步数(我猜网格大小为10x10的平均值约为500，但也有非常低和高的值)，它比其他任何东西都更加随机。我在使用和不使用卷积层的情况下尝试了它，并使用了所有参数，但老实说，我不知道我的实现是否有问题或者它需要训练
这个问题在这里已经有了答案:Python:Isthesplitfunctionevaluatedmultipletimesinalistcomprehension?(3个回答)关闭7年前。哪个是在python中进行列表理解的更好方法(就计算时间和cpu周期而言)。在示例(1)中，值f(r)是在每次迭代中评估还是评估一次并缓存？y=[x*f(r)forxinxlist]c=f(r)y=[x*cforxinxlist]在哪里deff(r):...somearbitraryfunction... 最佳答案 它对每次迭代进行评估。看看这个:
这是我在处理Django项目时遇到的一个问题。这是关于表单验证的。在Django中，当你有一个提交的表单时，你可以在相应的表单对象上调用is_valid()来触发验证并返回一个bool值。所以，通常你的View函数中有这样的代码:ifform.is_valid():#codetosavetheformdatais_valid()不仅会验证表单数据，还会将错误消息添加到表单对象中，然后显示给用户。在一个页面上，我同时使用了两个表单，并且还希望仅当两个表单都包含有效数据时才保存数据。这意味着在执行代码以保存数据之前，我必须在两个表单上调用is_valid()。最明显的方式:ifform1.
