The limitation of the size for the std::ofstream write is not 2GB in Visual Studio 2017. The limitation would be 64bit limits.
std::vector<uchar> v(0x100000000); // 4GB (=2^32) std::ofstream ofs("o", std::ios::binary); ofs.write((char*)&v[0], v.size()); //OK ofs.close();
URLBlacklistで全てのURLを指定、URLWhitelistで特定の(この例ではGoogleのみ)を指定。
以下の内容を test.reg という名前で保存し、管理者権限で実行すると良い。
Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome\URLBlacklist] "1"="*" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome\URLWhitelist] "1"="google.com" "2"="google.co.jp"
DISKPERF -Y
ディスクの情報をタスクマネージャー上で見る。
小さいグラフを表示させるには、当該場所で右クリックで「グラフの表示」
タイトル通り。
Androidをクライアントとしてサーバーにリモートデスクトップ接続+ログインすると、クライアント(Android)から送られるキーボードの種類は英語配列キーボードであるため、リモートデスクトップ接続における配列キーボードが英語になる。その後、サーバー側をログアウトせずにWindowsのクライアントから接続すると、その設定は引き継がれるため、日本語配列キーボードでの入力ができなくなる。(日本語入力はできる)
一旦サーバー側をログアウトしてから、Windowsのリモートデスクトップから接続+ログインすると、日本語配列キーボードでの入力ができるようになる。
理屈は分かるけど、初見で対策見つけるの難しいよね。
pythonのmatplotlibで2次元ヒストグラム(plt.hist2d)のビンの値 (bin contents)を直接操作する方法はない。なので、 colormesh を使って描画しよう。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import product Z, X, Y = np.histogram2d([],[],bins=[50,100],range=[[-10,10],[-10,10]]) xx = np.array([xy[0] for xy in product(X,Y)]) yy = np.array([xy[1] for xy in product(X,Y)]) def f(x,y): return np.exp(-((x-1)**2) / (2 * 1**2)) * np.exp(-((y-2)**2) / (2 * 3**2)) Z = f(xx,yy).reshape(51, 101) Z = np.rot90(Z) # np.histogram2dの仕様上必要 Z = np.flipud(Z) # np.histogram2dの仕様上必要 im = plt.pcolormesh(X,Y,Z,cmap="viridis") im.set_clim(0,1.1) #カラーバーの表示範囲 plt.colorbar(im,label="Counts") #カラーバーを表示しラベルをセット plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.show()
このようにしてカラーマップを作成することが出来る。
普通のヒストグラム(一次元ヒストグラム)の場合
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import product _, X, Y = np.histogram2d([],[],bins=[10,10],range=[[-40,10],[0,20]]) im = plt.pcolormesh(X,Y,np.random.randn(10, 10),cmap="viridis") im.set_clim(0,1.1) #カラーバーの表示範囲 plt.colorbar(im,label="Counts") #カラーバーを表示しラベルをセット plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.show()
