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面试官:为什么“false == ”都返回true?

有时我真的想不通它是如何工作的,看完这5个奇怪的问题,你就知道我为啥这么说了,你知道这些古怪问题的正确答案吗? 我们现在开始吧。 1、为什么“false == []”和“false == !...[]”都返回true? 朋友们,请不要惊讶这确实是正确答案。 只要我们有了相等比较和相同的知识,我们就能完全理解它是怎么一回事了。...[]”返回true? “1 == !1”的结果是什么?'fatfish' == !'fatfish' 返回什么? 为什么空数组如此特别? // 1....3.关于奇怪的“try catch” 请想一想,getName执行返回的是你的好朋友fatfish,还是我们的好朋友medium?...是的,问题很简单,你会看到fatfish被打印出来了。

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Effective STL(21) 永远让比较函数对相同元素返回false

问题描述: 昨天一哥们些的程序,在定义比较函数的时候是这样写的 bool cmp(const T& a, const T& b) { if (a >= b) return...true; return false; } 在内部测试时,一直表现挺好,也没挂。...原因分析: stl:sort 排序 如果数据过多 才会用快速排序 所有数据进行与中间值比较的时候是无边界保护的, 当我们的容器里面所有值都相等,而comp()函数对相等返回true的时候,在进行快速排序的时候...++first 可能越界 解决办法: bool cmp(const T& a, const T& b) { if (a > b) return true; return false...; } effective stl 第21条:总是让比较函数在等值情况下返回false 扩展问题: Q 在多线程和高并发环境下,如果有一个平均运行一百万次才出现一次的bug, 你如何调试这个

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奇怪的Java题:为什么128 == 128返回false,而127 == 127会返回为true?

奇怪的Java题:为什么128 == 128返回false,而127 == 127会返回为true? 在回答这个问题之前,我们先来看看int和Integer的对比,一步步揭开问题的答案。...Integer i = new Integer(100); Integer j = new Integer(100); System.out.print(i == j); //false 因为new生成的是两个对象...Integer和基本数据类型int比较时,java会自动拆包装为int,然后进行比较,实际上就变为两个int变量的比较 (3) 非new生成的Integer变量和new Integer()生成的变量比较时,结果为false...Integer i = new Integer(100); Integer j = 100; System.out.print(i == j); //false 在JDK 5.0之前,你从未见过Integer...127 之外的数 Integer m = 128; Integer n = 128; System.out.println( m==n ); //false

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解决json中ensure_ascii=False问题

在使用json.dumps时要注意一个问题 import json print json.dumps('中国') "\u4e2d\u56fd" 输出的会是:’中国’ 中的ascii 字符码...这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False: import json print json.dumps...('中国') "\u4e2d\u56fd" print json.dumps('中国',ensure_ascii=False) "中国" 补充知识:python json.loads json.dumps...(ensure_ascii = False) 汉字乱码问题解决 我们在post请求数据时,响应的内容是json数据,但是返回的json数据中文显示有问题,变成 \uXXX的形式。...) #ensure_ascii=False 就不会用 ASCII 编码,中文就可以正常显示了 以上这篇解决json中ensure_ascii=False问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考

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解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题

这是最近碰到一个问题,先描述下问题: 首先我有一个训练好的模型(例如vgg16),我要对这个模型进行一些改变,例如添加一层全连接层,用于种种原因,我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器...,默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新,问题就出在这,明明将vgg16的模型设置为trainable=False,但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新 以上就是问题描述...,经过谷歌百度等等,终于找到了解决办法,下面我们一点一点的来复原整个问题。...trainable=False 无效 首先,我们导入训练好的模型vgg16,对其设置成trainable=False from keras.applications import VGG16 import...设置无效问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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