我正在使用Twitter Bootstrap，并且具有以下内容：
<div class="row">
<div class="span3">
<div data-spy="affix">
<form>
<!-- inputs and stuff -->
</form>
</div>
</div>
<!-- span9 and its contents -->
</div>
Bootstrap在affix-top上正确应用了附加效果，当我向下滚动页面时，它保持静止。 但是，一旦我将页面调整为移动尺寸并发生了自举响应效果（导航栏折叠/对象在彼此之间很好地对齐），贴上的data-top-offset现在位于页面的其他元素之上，并且变得混乱。 发生这种情况是因为affix具有<div>，这可以很好地解释它。
现在，我去了Bootstrap的网站，将页面调整为可移动尺寸，附加元素（在这种情况下为affix-top）开始随页面顺畅流动，占据了自然位置，而没有在其他元素之上。 我还注意到，一旦发生这种情况，该类将从data-top-offset更改为affix。
我不确定这是他们的自定义还是框架的一部分，因为该框架的行为方式显然不相同。 有人可以详细说明吗？ 我需要在affix-top上具有相同的行为，如果页面被调整为可移动尺寸，则固定的元素将自然占据。
编辑：我的观察有点缺陷。 我注意到他们页面上的元素最初具有affix-top，一旦我滚动到data-top-offset以下，它就会更改为affix。它仍然无法解释为什么我的<div>调整大小后不会呈现出<ul>的样子。
如果这是很基本的内容，请原谅我，但是我有Python 2.7和Elasticsearch 2.1.1，我只是想使用删除索引
es.delete(index='researchtest', doc_type='test')
但这给了我
return func(*args, params=params, **kwargs)
TypeError: delete() takes at least 4 arguments (4 given)
我也试过
es.delete_by_query(index='researchtest', doc_type='test',body='{"query":{"match_all":{}}}')
但我明白了
AttributeError: 'Elasticsearch' object has no attribute 'delete_by_query'
知道为什么吗？ API是否已针对python 2.1.1更改？
[https://elasticsearch-py.readthedocs.org/en/master/api.html#elasticsearch.client.IndicesClient.delete]
我的母版页中有一些代码，可以设置带有一些上下文相关信息的超链接
<%If Not IsNothing(Profile.ClientID) Then%>
<span class="menu-nav">
<a target="_blank"
href=
"http://b/x.aspx?ClientID=<%=Profile.ClientID.ToString()%>&Initials=<%=Session("Initials")%>"
>
Send
<br />
SMS
<br />
</a>
</span>
<%End If %>
<span class="menu-nav"> <!-- Name __o is not declared Error is flagged here-->
现在问题似乎出在href部分。 如果删除动态代码，错误将消失。 谁能告诉我如何解决这个问题？
最近，我读到Java变量名称中允许使用$符号，但是它具有特殊含义。 不幸的是，没有提到这个特殊含义。
因此，我在这里问：Java中变量名中$的特殊含义是什么？
这是确切的报价
Java：问题解决和编程简介
来自Walter Savitch：
Java确实允许美元符号$出现在标识符中， 但是这些标识符具有特殊含义，因此您不应使用 标识符中的$符号。
我想将Razor用作我在.NET Core中编写的.NET控制台应用程序中的模板引擎。
我遇到的独立Razor引擎（RazorEngine，RazorTemplates）都需要完整的.NET。 我正在寻找一种适用于.NET Core的解决方案。
我知道这听起来很愚蠢，但是我发现很难理解服务层的需求及其与业务层的区别。
因此，我们使用asp.net mvc 2并具有数据访问层，该层对数据库进行所有查询，然后具有业务层，该层具有需要完成的业务逻辑和验证。 最后，我们有了表示层，它基本上具有所有视图。 此外，我们的库中还包含位于不同文件夹中的一些帮助程序，DTO和viewmodel类。 但是我尝试阅读有关体系结构的信息，看来服务层是体系结构的重要组成部分。
我所了解的是，服务层是调用所有功能的东西。但是我真的看不到应用程序中需要Service层吗？ 或者它可能已经存在，但我看不到...有人可以举例说明服务层如何重要吗？ 它与业务层有何不同，因为从我阅读的内容来看，它看起来很相似？如果首先需要它？ 我们要做的就是以最佳方式构建我们的应用程序，您对此有何想法和经验？
考虑
create table pairs ( number a, number b )
数据在哪里
1,1
1,1
1,1
2,4
2,4
3,2
3,2
5,1
等等。
什么查询为我提供了b列具有数字的不同值，所以我可以看到
1,1
5,1
2,4
3,2
只要
我试过了
select distinct ( a ) , b from pairs group by b
但是给了我“不是一个表达的团体”
我目前正在学习C ++（来自Java），并且试图了解如何在C ++中正确使用IO流。
假设我有一个istream类，其中包含图像的像素，并且我重载了提取运算符以从流中读取图像：
istream& operator>>(istream& stream, Image& image)
{
// Read the image data from the stream into the image
return stream;
}
因此，现在我可以读取如下图像：
Image image;
ifstream file("somepic.img");
file >> image;
但是现在我想使用相同的提取运算符从自定义流中读取图像数据。 假设我有一个文件，其中包含压缩格式的图像。 因此，我可能不希望使用ifstream来实现自己的输入流。 至少这就是我在Java中的做法。 在Java中，我将编写一个自定义类，以扩展istream类并实现streambuf方法。 这很容易。 用法如下所示：
InputStream stream = new CompressedInputStream(new FileInputStream("somepic.imgz"));
image.read(stream);
因此，使用相同的模式也许我想在C ++中做到这一点：
Image image;
ifstream file("somepic.imgz");
compressed_stream stream(file);
stream >> image;
但这也许是错误的方式，不知道。 扩展istream类看起来非常复杂，经过一些搜索，我发现了一些有关扩展streambuf的提示。 但是对于如此简单的任务，此示例看起来非常复杂。
那么在C ++中实现自定义输入/输出流（或streambufs？）的最佳方法是什么？
有人建议完全不要使用iostream，而应使用迭代器，boost或自定义IO接口。 这些可能是有效的替代方法，但我的问题是关于iostream的。 接受的答案产生了以下示例代码。 为了更容易阅读，没有标题/代码分离，并且导入了整个std名称空间（我知道这在实际代码中是一件坏事）。
这个例子是关于读写垂直异或编码的图像的。 格式很简单。 每个字节代表两个像素（每个像素4位）。 每行与上一行进行异或。 这种编码为压缩准备了图像（通常会导致很多0字节，这更容易压缩）。
#include <cstring>
#include <fstream>
using namespace std;
/*** vxor_streambuf class ******************************************/
class vxor_streambuf: public streambuf
{
public:
vxor_streambuf(streambuf *buffer, const int width) :
buffer(buffer),
size(width / 2)
{
previous_line = new char[size];
memset(previous_line, 0, size);
current_line = new char[size];
setg(0, 0, 0);
setp(current_line, current_line + size);
}
virtual ~vxor_streambuf()
{
sync();
delete[] previous_line;
delete[] current_line;
}
virtual streambuf::int_type underflow()
{
// Read line from original buffer
streamsize read = buffer->sgetn(current_line, size);
if (!read) return traits_type::eof();
// Do vertical XOR decoding
for (int i = 0; i < size; i += 1)
{
current_line[i] ^= previous_line[i];
previous_line[i] = current_line[i];
}
setg(current_line, current_line, current_line + read);
return traits_type::to_int_type(*gptr());
}
virtual streambuf::int_type overflow(streambuf::int_type value)
{
int write = pptr() - pbase();
if (write)
{
// Do vertical XOR encoding
for (int i = 0; i < size; i += 1)
{
char tmp = current_line[i];
current_line[i] ^= previous_line[i];
previous_line[i] = tmp;
}
// Write line to original buffer
streamsize written = buffer->sputn(current_line, write);
if (written != write) return traits_type::eof();
}
setp(current_line, current_line + size);
if (!traits_type::eq_int_type(value, traits_type::eof())) sputc(value);
return traits_type::not_eof(value);
};
virtual int sync()
{
streambuf::int_type result = this->overflow(traits_type::eof());
buffer->pubsync();
return traits_type::eq_int_type(result, traits_type::eof()) ? -1 : 0;
}
private:
streambuf *buffer;
int size;
char *previous_line;
char *current_line;
};
/*** vxor_istream class ********************************************/
class vxor_istream: public istream
{
public:
vxor_istream(istream &stream, const int width) :
istream(new vxor_streambuf(stream.rdbuf(), width)) {}
virtual ~vxor_istream()
{
delete rdbuf();
}
};
/*** vxor_ostream class ********************************************/
class vxor_ostream: public ostream
{
public:
vxor_ostream(ostream &stream, const int width) :
ostream(new vxor_streambuf(stream.rdbuf(), width)) {}
virtual ~vxor_ostream()
{
delete rdbuf();
}
};
/*** Test main method **********************************************/
int main()
{
// Read data
ifstream infile("test.img");
vxor_istream in(infile, 288);
char data[144 * 128];
in.read(data, 144 * 128);
infile.close();
// Write data
ofstream outfile("test2.img");
vxor_ostream out(outfile, 288);
out.write(data, 144 * 128);
out.flush();
outfile.close();
return 0;
}
根据此注释和参考文档，Python 3.4+的Pickle 4.0+应该能够腌制大于4 GB的字节对象。
但是，在Mac OS X 10.10.4上使用python 3.4.3或python 3.5.0b2，当我尝试腌制一个大字节数组时出现错误：
>>> import pickle
>>> x = bytearray(8 * 1000 * 1000 * 1000)
>>> fp = open("x.dat", "wb")
>>> pickle.dump(x, fp, protocol = 4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError: [Errno 22] Invalid argument
我的代码中有错误吗？还是我误解了文档？
是否可以在未安装Visual Studio的服务器上获得独立的TFS客户端？ 我们想要一种无需安装Visual Studio即可从服务器“进入” TFS项目的方法吗？
可能？ 我已经看过Team Explorer，但是如果没有Visual Studio，该功能是否可以工作？
最近，我用SpringMvc和swagger-ui（v2）编写了宁静的API。 我注意到邮递员中的导入功能：
所以我的问题是如何创建Postman需要的文件？
我尝试了谷歌搜索，但没有适用于我的情况的答案。
顺便说一下，我对Swagger不熟悉。
在bower（节点依赖项程序包管理器）中，在某些依赖项上，版本号前面带有波浪号。 这是什么意思？
{
"name": "mean",
"version": "1.0.0",
"dependencies": {
"bootstrap": "3.0.0",
"angular": "~1.0.6"
}
{
我想将几个类的实例存储在向量中。 由于所有类都继承自相同的基类，因此这应该是可能的。
想象一下这个程序：
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
class Base
{
public:
virtual void identify ()
{
cout << "BASE" << endl;
}
};
class Derived: public Base
{
public:
virtual void identify ()
{
cout << "DERIVED" << endl;
}
};
int main ()
{
Derived derived;
vector<Base> vect;
vect.push_back(derived);
vect[0].identify();
return 0;
}
我希望它可以打印“ DERIVED”，因为“ identify”方法是虚拟的。 相反，“ vect [0]”似乎是“基本”实例，它会打印
基础
我想我可以以某种方式编写自己的容器（可能是从向量派生的）（可以只保存指针...）。 我只是想问一下是否还有更多的C ++ ish方法来执行此操作。 并且我希望完全与向量兼容（仅为方便起见，如果其他用户应该使用我的代码）。
我有一个C ++程序。 该程序执行以下操作：
struct MyT {void memfunc(std::unique_ptr<MyT> arg);};
std::unique_ptr<MyT> obj = /* some init */;
obj->memfunc(std::move(obj));
这样是否可以保证有效，或者我最终可以在nullptr上调用成员函数？
适用标准报价。
我知道参数的评估顺序是无顺序的，但是我不记得顺序是什么。 被调用的功能对象。
我们偶然发现了Quartz Events的性能问题，尤其是CGEventPost：在GPU负载过重的情况下，CGEventPost可能会阻塞。 我们创建了一个小型基准应用程序来演示该问题。 该应用程序只是一个创建，发布和释放事件的循环。
您可以在下面看到运行该应用程序的结果。 第一次运行是在空闲系统上。 第二轮是使用FurMark（GPU压力测试），同时将表盘尽可能拉大。
18:58:01.683 EventPerformance[4946:707] Measurements: (outer should be close to 10)
18:58:01.684 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.04, outer (ms): 11.02, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.684 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.04, outer (ms): 11.02, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.685 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.07, outer (ms): 10.26, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.685 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.06, outer (ms): 10.85, CGEventPost (ms): 0.05
18:58:01.686 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.07, outer (ms): 10.41, CGEventPost (ms): 0.04
18:58:01.686 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.04, outer (ms): 10.39, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.686 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.05, outer (ms): 11.02, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.687 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.03, outer (ms): 10.67, CGEventPost (ms): 0.03
18:58:01.687 EventPerformance[4946:707] inner (ms): 0.08, outer (ms): 10.09, CGEventPost (ms): 0.05
18:58:01.688 EventPerformance[4946:707] Averages: (outer should be close to 10)
18:58:01.688 EventPerformance[4946:707] avg inner (ms): 0.05, avg outer (ms): 10.64, avg post (ms): 0.03
在这里，我们可以看到发布事件平均大约需要0.03毫秒。 而且线程似乎在0.5ms左右被唤醒为时已晚。 CGEventPost中没有峰值。
19:02:02.150 EventPerformance[5241:707] Measurements: (outer should be close to 10)
19:02:02.151 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.03, outer (ms): 10.23, CGEventPost (ms): 0.02
19:02:02.151 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.02, outer (ms): 10.54, CGEventPost (ms): 0.02
19:02:02.151 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.02, outer (ms): 11.01, CGEventPost (ms): 0.01
19:02:02.152 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.02, outer (ms): 10.74, CGEventPost (ms): 0.01
19:02:02.152 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.02, outer (ms): 10.20, CGEventPost (ms): 0.01
19:02:02.152 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 10.35, outer (ms): 11.01, CGEventPost (ms): 10.35
19:02:02.152 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.03, outer (ms): 10.02, CGEventPost (ms): 0.02
19:02:02.153 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 58.90, outer (ms): 10.11, CGEventPost (ms): 58.90
19:02:02.153 EventPerformance[5241:707] inner (ms): 0.03, outer (ms): 10.12, CGEventPost (ms): 0.02
19:02:02.153 EventPerformance[5241:707] Averages: (outer should be close to 10)
19:02:02.371 EventPerformance[5241:707] avg inner (ms): 7.71, avg outer (ms): 10.44, avg post (ms): 7.71
当系统承受大量GPU负载时，发布事件可能需要花费（毫秒）毫秒而不是微秒。 在极端GPU压力（<1 FPS）下，此值可能需要几秒钟。 CGEventPost有时似乎正在等待GPU完成一些工作，然后再返回。 我们的线程仍按正常计划，没有明显的延迟/尖峰（外部）。
任何想法表示赞赏。
我正在使用XAMPP，版本3.2.1。 我只是将其安装在Windows 8上。每次需要进入XAMPP控制面板以启动服务（MySQL，Apache等）时，都需要执行此操作。 在Windows 7中，它在Windows出现时自动启动。
还有什么办法可以使其在Windows 8中自动启动？
我知道DP，SP和PX之间的区别。 搜索此主题后，我发现没有什么令我完全满意。 也许这篇文章是重复的，但我仍然想知道从DP转换为PX，从DP转换为SP，从SP转换为PX，从PX转换为SP，从SP转换为DP，从DP转换为SP的公式是什么？ 我知道一些代码可以做到这一点，但是它们并不完美。
这个问题已经在这里有了答案：
我需要使用Java更改日期格式
dd/MM/yyyy to yyyy/MM/dd
将浏览器指向phpMyAdmin时出现以下错误
无法正确启动会话，请检查PHP和/或Web服务器日志文件中给出的错误并正确配置PHP安装。
我检查了所有内容，似乎无法弄清楚问题出在哪里。
在我的php.ini文件中，我有：
session.save_path = "/var/lib/php/session"
权限：
drwxr-xr-x 2 root apache 4096 Feb 16 04:47 session
似乎没有任何作用。 甚至将会话目录的权限更改为777。
我有一个很大的（只读）数据数组，我想由多个进程并行处理。
我喜欢Pool.map函数，并希望使用它来并行计算该数据上的函数。
我看到可以使用Value或Array类在进程之间使用共享内存数据。 但是当我尝试使用它时，我得到一个RuntimeError：'使用Pool.map函数时，应该仅通过继承在进程之间共享SynchronizedString对象：
这是我尝试做的一个简化示例：
from sys import stdin
from multiprocessing import Pool, Array
def count_it( arr, key ):
count = 0
for c in arr:
if c == key:
count += 1
return count
if __name__ == '__main__':
testData = "abcabcs bsdfsdf gdfg dffdgdfg sdfsdfsd sdfdsfsdf"
# want to share it using shared memory
toShare = Array('c', testData)
# this works
print count_it( toShare, "a" )
pool = Pool()
# RuntimeError here
print pool.map( count_it, [(toShare,key) for key in ["a", "b", "s", "d"]] )
有人可以告诉我我在做什么错吗？
因此，我想做的是将有关新创建的共享内存分配数组的信息传递给已在进程池中创建的进程。