我正在尝试实现具有以下功能的多线程管道数据流框架：

1. 流水线可以被描述为一个无环的有向图。每个节点执行一些处理并具有任意数量的任意类型的输入和一个任意类型的输出。

2. 对于每个给定的输入数据实例，每个节点不应执行多次，之后应缓存结果。尽管此缓存不应该在内存中持续所需的时间更长，并且应该在任何其他节点不再需要时将其删除。

3. 每个节点都应该支持惰性求值，即应该只在其他节点需要它的输出时才执行。

是否可以通过使用 C++11 多线程特性来实现这一点，尤其是std::future,std::promise和std::async? 任何人都可以提供线索吗？

我需要修补 Sitecore 的管道以禁用其中一个处理器。我可以这样做，还是应该删除并实施整个管道？

使用 sparks 矢量汇编器需要预先定义要组装的列。

但是，如果在前面的步骤将修改数据帧列的管道中使用向量汇编程序，我如何指定列而不手动硬编码所有值？

由于df.columns将不包含正确的值时，调用构造函数矢量汇编的目前我没有看到另一种方式来处理或拆分管道-这是坏的，以及因为CrossValidator将不再正常工作。

val vectorAssembler = new VectorAssembler()
    .setInputCols(df.columns
      .filter(!_.contains("target"))
      .filter(!_.contains("idNumber")))
    .setOutputCol("features")

编辑

的初始 df

---+------+---+-
|foo|   id|baz|
+---+------+---+
|  0| 1    |  A|
|  1|2     |  A|
|  0| 3    |  null|
|  1| 4    |  C|
+---+------+---+

将转换如下。您可以看到 nan 值将被归入最频繁的原始列和一些派生的特征，例如，如此处所述isA，如果 baz 是 A，则为 1，否则为 0，如果最初为空 N

+---+------+---+-------+
|foo|id    |baz| isA    |
+---+------+---+-------+
|  0| 1    |  A| 1      |
|  1|2     |  A|1       |
|  0| 3    |   A|    n …

我是 jq 的新手，所以如果这不是 jq 问题或 json 问题，请指出正确的方向。我不确定正确的术语，所以我很难正确地阐明问题。

我正在使用 curl 来提取一些我想过滤掉具有特定值的键的 json。以下是一些示例 json：

{
  "id": "593f468c81aaa30001960e16",
  "name": "Name 1",
  "channels": [
    "593f38398481bc00019632e5"
  ],
  "geofenceProfileId": null
}
{
  "id": "58e464585180ac000a748b57",
  "name": "Name 2",
  "channels": [
    "58b480097f04f20007f3cdca",
    "580ea26616de060006000001"
  ],
  "geofenceProfileId": null
}
{
  "id": "58b4d6db7f04f20007f3cdd2",
  "name": "Name 3",
  "channels": [
    "58b8a25cf9f6e19cf671872f"
  ],
  "geofenceProfileId": "57f53018271c810006000001"
}

当我运行以下命令时：

curl -X GET -H 'authorization: Basic somestring=' "https://myserver/myjson" |
  jq '.[] | {id: .id, name: .name, channels: .channels, geofenceProfileId: .geofenceProfileId}' |
  jq '.[] | select(.channels == 58b8a25cf9f6e19cf671872f)' …

任何人都可以检查以下代码的问题吗？我在构建模型的任何步骤中都错了吗？我已经在参数中添加了两个“clf__”。

clf=RandomForestClassifier()
pca = PCA()
pca_clf = make_pipeline(pca, clf) 


kfold = KFold(n_splits=10, random_state=22)



parameters = {'clf__n_estimators': [4, 6, 9], 'clf__max_features': ['log2', 
'sqrt','auto'],'clf__criterion': ['entropy', 'gini'], 'clf__max_depth': [2, 
 3, 5, 10], 'clf__min_samples_split': [2, 3, 5],
'clf__min_samples_leaf': [1,5,8] }

grid_RF=GridSearchCV(pca_clf,param_grid=parameters,
        scoring='accuracy',cv=kfold)
grid_RF = grid_RF.fit(X_train, y_train)
clf = grid_RF.best_estimator_
clf.fit(X_train, y_train)
grid_RF.best_score_

cv_result = cross_val_score(clf,X_train,y_train, cv = kfold,scoring = 
"accuracy")

cv_result.mean()

如果我们定义这样的|>!运算符怎么办:

let (|>!) a f = async {
    let! r = a
    return f r
} 

然后而不是写作

let! r = fetchAsync()
work r

我们可以写

fetchAsync() |>! work

这是一个好主意还是会产生效率低下的代码？

嗨，我正在阅读一本描述 CPU 流水线设计的教科书。我不明白为什么我们仍然需要时钟寄存器？例如，如下图所示：

如果我们能把三个寄存器都去掉，就可以节省60ps，因为我们只需要处理器继续执行指令，所以当一个comb逻辑完成时，也就是下一条指令应该开始执行的时候，为什么我们需要时钟周期来手动控制开始执行指令？

我正在学习 Pandas 中的管道和功能联合。我了解管道的工作，这有助于将一系列转换应用于给定的数据集。但是，我对功能联合感到困惑。我已经阅读了文档，其中说变压器是并行应用的，然后将结果连接起来。

我对此有疑问，如果我们将所有转换器应用于整个数据集或不同的转换器仅应用于选定的特征？如果到整个数据集，我们如何连接结果？另外，是否有任何我应该使用 FeatureUnion 的一般用例？

我正在编写一个脚本,需要解压缩文件,然后切换到使用cd注释解压缩的第一个文件夹.

我所做的是以下内容:

    filename_2=$(tar zxvf ${filename} | head -1) 
    cd $filename_2

并按预期工作,但它不解压缩tar.gz文件中的所有文件,不知道为什么,因为如果我这样做:

    filename_2=$(tar zxvf ${filename}) 

它将解压缩一切正常,但后来我不知道如何访问解压缩产生的第一个文件夹.

我不明白|管道如何影响以前的命令.

我究竟做错了什么？

谢谢.

维基百科的危害（计算机体系结构）文章：

写后写（WAW）（i2试图在写操作数之前写操作数i1）在并发执行环境中可能发生写后写（WAW）数据危险。

示例例如：

i1. R2 <- R4 + R7   
i2. R2 <- R1 + R3   

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

的写回（WB）i2必须延迟到i1完成执行为止。

我还不明白

如果i2执行之前有i1什么问题？