我试图解决的问题涉及MRT系统树.

每个节点最多可以连接4个点,这简化了很多事情.这是我的想法.

struct stop {
    int path, id;
    stop* a;
    stop* b;
    stop* c;
    stop* d;
};

我可以编写代码来保存BFS搜索所有点所需的所有信息,但我主要担心的是,即使BFS找到了正确的点,我怎么知道它的路径？

BFS将搜索每个级别,当其中一个到达我的目的地时,它将跳出运行循环,然后,我将获得一个访问队列和一个未访问的队列,我该如何告诉用户他需要什么停止当访问的队列被BFS搜索到的每个节点填满时访问？

我希望我的Spark应用程序从DynamoDB中读取一个表,执行操作,然后将结果写入DynamoDB.

将表读入DataFrame

现在,我可以将DynamoDB中的表读入Spark作为a hadoopRDD并将其转换为DataFrame.但是,我必须使用正则表达式从中提取值AttributeValue.有更好/更优雅的方式吗？在AWS API中找不到任何内容.

package main.scala.util

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.util.matching.Regex
import java.util.HashMap

import com.amazonaws.services.dynamodbv2.model.AttributeValue
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable
/* Importing DynamoDBInputFormat and DynamoDBOutputFormat */
import org.apache.hadoop.dynamodb.read.DynamoDBInputFormat
import org.apache.hadoop.dynamodb.write.DynamoDBOutputFormat
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
import org.apache.hadoop.io.LongWritable

object Tester {

  // {S: 298905396168806365,} 
  def extractValue : (String => String) = (aws:String) => {
    val pat_value = "\\s(.*),".r

    val matcher = pat_value.findFirstMatchIn(aws)
                matcher match {
                case Some(number) => number.group(1).toString
                case None => …

我正在使用Qt并QTcpSocket创建一个小型聊天客户端/服务器应用程序.

编译代码时,编译器返回以下错误:

main.cpp:3:22: fatal error: QTcpSocket: No such file or directory

这指的是#include <QTcpSocket>.

该库位于何处,如何安装？

我之前遇到过类似的问题,但我正在寻找一个可以回答的问题.我正在使用spark-corenlp在电子邮件中获得Sentiment分数.有时候,情绪()会在某些输入上崩溃(也许它太长了,也许它有意想不到的特征).它没有告诉我它在某些情况下崩溃,只是返回Column sentiment('email).因此,当我尝试show()超出某个点或save()我的数据框时,我得到一个java.util.NoSuchElementException因为sentiment()必须在该行没有返回任何内容.

我的初始代码是加载数据,并sentiment()如spark-corenlpAPI 所示应用.

       val customSchema = StructType(Array(
                        StructField("contactId", StringType, true),
                        StructField("email", StringType, true))
                        )

// Load dataframe   
val df = sqlContext.read
                        .format("com.databricks.spark.csv")
                        .option("delimiter","\t")          // Delimiter is tab
                        .option("parserLib", "UNIVOCITY")  // Parser, which deals better with the email formatting
                        .schema(customSchema)              // Schema of the table
                        .load("emails")                        // Input file


    val sent = df.select('contactId, sentiment('email).as('sentiment)) // Add sentiment analysis output to dataframe

我试图过滤null和NaN值: …

我想知道do_something()当我点击时该函数是否被视为新线程my_button.

connect(my_button, SIGNAL(clicked), this, SLOT(do_something));

使用Keras（1.2.2），我正在加载一个序列模型，其最后一层是：

model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))

然后，我要弹出最后一层，添加另一个完全连接的层，然后重新添加分类层。

model = load_model('model1.h5')                                                                         
layer1 = model.layers.pop() # Copy activation_6 layer                                      
layer2 = model.layers.pop() # Copy classification layer (dense_2)                          

model.add(Dense(512, name='dense_3'))
model.add(Activation('softmax', name='activation_7'))

model.add(layer2)
model.add(layer1)

print(model.summary())

如您所见，我的density_3和activation_7没有连接到网络（summary（）中带有“ Connected to”的空值）。我在文档中找不到任何说明如何解决此问题的信息。有任何想法吗？

dense_1 (Dense)                  (None, 512)           131584      flatten_1[0][0]                  
____________________________________________________________________________________________________
activation_5 (Activation)        (None, 512)           0           dense_1[0][0]                    
____________________________________________________________________________________________________
dense_3 (Dense)                  (None, 512)           5632                                         
____________________________________________________________________________________________________
activation_7 (Activation)        (None, 512)           0                                            
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 10)            5130        activation_5[0][0]               
____________________________________________________________________________________________________
activation_6 (Activation)        (None, 10)            0           dense_2[0][0]                    
====================================================================================================

按照下面的答案，我在打印出来之前先编译了模型model.summary()，但是由于某些原因，图层未正确弹出，如摘要所示：最后一层的连接错误：

dense_1 (Dense)                  (None, …

我正在尝试解析日期以将其转换为时代.我在这里尝试了类似问题的解决方案但没有成功:

String date = "Jun 4 2015";    
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("LLL dd yyyy").withLocale(Locale.ENGLISH);
LocalDateTime ldt  = LocalDateTime.parse(date, formatter);
System.out.println(date+" "+ldt.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC));

Exception in thread "main" java.time.format.DateTimeParseException: Text 'Jun 4 2015' could not be parsed at index 0即使我相当肯定我的正则表达式是正确的,我也会得到.我在这里错过了什么？

编辑:

在评论之后,我将LocalDateTime更改为LocalDate,但不断收到相同的错误:

String date = "Jun 4 2015";    
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("MMM d yyyy").withLocale(Locale.ENGLISH);
LocalDate ldt  = LocalDate.parse(date, formatter);