我在AWS上运行了一个spring boot应用程序。我不时看到一个日志,上面写着并提到了ThinkPHP? java.lang.IllegalArgumentException: Invalid character found in the request target [/index.php?s=/Index/\think\app/invokefunction&function=call_user_func_array&vars[0]=md5&vars[1][]=HelloThinkPHP21].
The valid characters are defined
迭代器有个奇怪的问题,我找不出来。我有一个复杂的数值例程,返回生成器对象(或者在对代码做了一些更改后返回一个islice)。之后,我检查了结果,因为我知道结果必须有一个负的假想部分:
import numpy as np
threshold = 1e-8 # just check up to some numerical accuracy
results = result_generator(**inputs)
is_valid = [np.all(_result.imag < threshold) for _result in results]
print("Number
我正在尝试用蛮力方法解决问题,即生成所有可能的子数组组合。我得到了一些可以工作的东西,但它一点也不令人满意,因为它产生了太多重复的子数组。
有没有人知道一种聪明的方法来生成所有的子数组(以[[]]形式),并将重复元素的数量降到最低?
顺便说一下,我是Haskell的新手。这是我目前的解决方案:
import qualified Data.List as L
maximumSubList::[Integer]->[Integer]
maximumSubList x = head $ L.sortBy (\a b -> compare (sum b) (sum a)) $ L.nub
我正在尝试开发一个函数,它将返回输入字符串中最长的回文子字符串。我现在正在分解字符串,以便对每个小节进行分析,看看它是否是palindromeThe代码,如下所示:
def longest_palindrome(s)
place = 0
array = s.chars
output = []
while place < s.length
output << (array[0]..array[place]).to_a
place += 1
end
return output
end
如果给定字符串"ababa“,我希望得到的数组如
我想为0到256^3之间的整数生成一个随机顺序(随机获取所有颜色),所以我现在使用这种方法:
var c = [],
j = 0;
//enum
for (;j<16777216;j++) c[j] = j;
//calculate random elements faster
for(;c.length;c.splice(j,1)) {
j = Math.floor(Math.random() * c.length);
//every j is a random number between 0 and 256^3
}
需要很长时间才能生成所有的numb
我在生成器中遇到了这种奇怪的行为,这在PHP手册中没有描述过。
我有两个foreach循环-第一个设置一些默认值,第二个覆盖它们。但是由于缺少了一些键:值对,所以我不能使用array_merge(),所以我尝试使用生成器来实现这个目的。
我发现在关联数组中覆盖了产生键,即使是。
生成键/值对的语法非常类似于用于定义关联数组的语法,如下所示。
示例:
function yieldTest()
{
// those are array values (in my code - taken from data source; here static example)
$arr
SUBJECT:给定一个字符串,查找最长子字符串的长度而不重复字符。码
import time
import string
import random
class Solution:
def getRandomStr(self,length):
s = ""
for x in range(0,length):
s += random.choice(string.ascii_letters+string.digits)
return s
# O(n)
def hasValue(
我最近找到了一个解决问题的办法,我觉得这个问题很奇怪,我想更好地了解情况。这个问题涉及到在数组的指定索引处重写值.
import numpy as np
# create array to overwrite
mask = np.ones(10)
# first set of index-value pairs
idx_1 = [0, 3, 4]
val_1 = [100, 200, 300]
# second set of index-value pairs
idx_2 = [1, 5, 6]
val_2 = [250, 505, 650]
# third set of index-