ArrayType serialization with 2D+ arrays
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 30/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- julia
- Lĩnh vực
- backend-api-design
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách theo dõi quá trình tuần tự hóa của ArrayType() và hành vi mặc định của iterate(x::T), sau đó xem xét đường dẫn giải tuần tự được đề xuất construct(::Type{Matrix}, x::Vector). Xác định cách các mảng có số chiều cao hơn nên bảo toàn các chiều của chúng và cách người dùng có thể tùy chỉnh quá trình tuần tự hóa, đồng thời định nghĩa rõ ràng hành vi được chọn và các giới hạn round-trip của nó.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Currently ArrayType() iterates element-wise over an array type using the default iterate(x::T) method when serializing. This has the effect of flattening higher dimensional arrays into vectors. Matrices, for instance, become vectors with no information about their original dimensions.
The JSON standard maintains array order, so it seems safe for me to serialize matrices as vectors of vectors. However, my only way to affect serialization is by overloading the iterate(x::T) function and doing so for the Matrix type seems likely to recompile large parts of Julia base (as well as break my own code.)
Then on deserialization, I would just construct(::Type{Matrix}, x::Vector) = hcat(x...)
It makes sense on some level that this would be natively unsupported because it makes the serialized representation of matrices and vectors of vectors indistinguishable (and thus deserialize(serialize(matrix)) != matrix without an additional construct definition), but that code doesn't work right now either and it seems like there should be some way to for users to enable support for it because matrices are so common. Perhaps there should be something analogous to construct() for serialization?
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 86
- Fork
- 21
- Merge trung bình
- 6 ngày 12 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaData/StructTypes.jl
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaData/StructTypes.jl#104 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 45/100
JuliaData/StructTypes.jl#102 · 1 bình luận ·
-
Register v1.11.0?Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaData/StructTypes.jl#98 · 2 bình luận · 1 reaction ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
JuliaData/StructTypes.jl#96 · 1 bình luận ·
-
StructTypes encourage piracyĐang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaData/StructTypes.jl#87 · 5 bình luận ·
Tất cả issue của JuliaData/StructTypes.jl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
SciML/OrdinaryDiffEq.jl#4875 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
SciML/NonlinearSolve.jl#1372 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Truncated discrete ccdf and logccdf return incorrect values at the lower atomCó thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
JuliaStats/Distributions.jl#2095 ·
-
documentation 📜 microphysics💧 ❄️
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 63/100
NumericalEarth/Breeze.jl#1073 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày