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c++ - 如何处理生成它的对象内部的 SIGPIPE 错误?

我有两个应用程序,一个服务器和另一个客户端,都是用C++和Qt编写的,但它们都使用C库,该库使用C套接字方法在它们之间执行套接字通信(这一切都在Linux中)。当它们都已连接并且我关闭客户端时,当服务器尝试向其发送新消息时,它收到SIGPIPE错误并关闭。我在网络和SO中做了一些研究,看看如何为SIGPIPE创建一个处理程序,而不是关闭应用程序,我会告诉不断发送信息的计时器停止。现在我确实学会了如何简单地处理信号:创建一个接收int的方法并在main()或全局中使用signal(SIGPIPE,myMethod)(注意:从SO中了解到,是的,我知道signal()已过时)。但问题是,通

c++ - 可以从纹理生成法线贴图吗?

如果我有一个纹理,是否可以为这个纹理生成一个法线贴图,以便它可以用于凹凸贴图?或者法线贴图通常是如何制作的? 最佳答案 是的。好吧,有点。法线贴图可以从高度贴图准确地制作出来。通常,您也可以放置规则纹理并获得不错的效果。请记住,还有其他制作法线贴图的方法,例如采用高分辨率模型,使其成为低分辨率,然后进行光线转换以查看低分辨率模型模拟较高模型的法线应该是多少。对于高度贴图到法线贴图,您可以使用SobelOperator.该运算符可以在x方向上运行,告诉您法线的x分量,然后在y方向上运行,告诉您y分量。您可以使用1.0/strength

如何处理生产环境中的数据和机器学习偏误?

译者|布加迪审校|重楼您是否需要确定自己的数据集存在性别或种族方面的偏误?是否需要确保所使用的机器学习模型没有偏误,即使数据有偏误?如果您对上述问题的回答是肯定的,那么这篇文章就适合您阅读。偏误简介偏误是指有意识或无意识地倾向于某一特定群体,通常排斥其他人群。对于属于某些种族、民族、性别、能力和宗教群体的人来说,偏误会导致歧视,并在机会和成功方面造成系统性障碍。在有偏误的世界中生成的数据本身就是有偏误的。创建和部署机器学习模型总是伴随着显著的偏误风险。因此,机器学习解决方案环境应该提供人类可用的解释以检测和纠正偏误。问责制和可访问性在处理偏误方面至关重要。需要问责制确保任何注意到偏误的人都能采

java - Maven:如何处理生成的测试源(仅)?

通常生成的源应该在目标目录中创建。但是如何处理仅用于测试的类?我不希望这些类被打包到我的jar中。有没有一种通用的方法来处理这种情况? 最佳答案 使用Maven构建助手插件的add-test-source目标将生成的测试源文件添加到构建中->http://mojo.codehaus.org/build-helper-maven-plugin/add-test-source-mojo.html它确保编译器插件在构建的test-compile阶段自动选取此目标添加的目录。编辑这里是如何使用cxf-codegen-plugin生成test

python - 如何处理生成签名 URL 以通过 CloudFront 访问私有(private)内容的性能?

AWSS3和CloudFront的一个常见用例是提供私有(private)内容。常见的解决方案是使用签名的CloudFrontURL访问使用S3存储的私有(private)文件。但是,生成这些URL是有代价的:使用私钥计算任何给定URL的RSA签名。对于Python(或boto,AWS的PythonSDK),rsa(https://pypi.python.org/pypi/rsa)库用于此任务。在我2014年底的MBP上,使用2048位key每次计算大约需要25毫秒。此成本可能会影响使用此方法授权通过CloudFront访问私有(private)内容的应用程序的可扩展性。想象一下,多个