小编Ily*_*iev的帖子

我试图用maven 3.3.1替换maven 3.1.1.在将所有路径和M2_HOMe替换为新地址后,我已经在我的Idea IDE中运行了构建并获得了subj消息.

不幸的是,无法获得构建的问题以及为什么它不再使用新的maven

在 Prometheus 中，有时我们需要同时绘制多个指标（例如，具有名称、拟合相同的正则表达式），就像 PromQL 查询一样：

{name=~"camel_proxy.*count"}

它工作正常，相同的标签集线用不同的名称绘制。

当我们想要绘制它们的rate()时，我们面临标题中的错误：

rate({name=~"camel_proxy.*count"}[5m])

因此，这里的方法是使标签集不相同，并将 移动__name__到某个标签，使每个标签集都是唯一的：

rate(label_replace({name=~"camel_proxy.*count"},"name_label","$1","name", "(.+)")[5m])

但我们仍然收到这样的错误

1:90: parse error: ranges only allowed for vector selectors"

如何避免它并正确绘制比率？

我正在使用ffmpeg从图像文件创建mjpeg流并将其写入ffserver的feed:

sudo ffmpeg -loop 1 -i fon.jpeg -vcodec mjpeg -f mjpeg http://localhost:8090/feed1.ffm

ffmpeg version 2.0 Copyright (c) 2000-2013 the FFmpeg developers
built on Aug 19 2013 23:10:58 with gcc 4.7 (Debian 4.7.2-5)
configuration: 
libavutil      52. 38.100 / 52. 38.100
libavcodec     55. 18.102 / 55. 18.102
libavformat    55. 12.100 / 55. 12.100
libavdevice    55.  3.100 / 55.  3.100
libavfilter     3. 79.101 /  3. 79.101
libswscale      2.  3.100 /  2.  3.100
libswresample   0. 17.102 /  0. 17.102
Input #0, image2, from 'fon.jpeg': …

我收到错误消息

java.lang.IllegalArgumentException: Schema must be specified when creating a streaming source DataFrame. If some files already exist in the directory, then depending on the file format you may be able to create a static DataFrame on that directory with 'spark.read.load(directory)' and infer schema from it.\n\n    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceSchema(DataSource.scala:251)\n    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceInfo$lzycompute(DataSource.scala:115)\n    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceInfo(DataSource.scala:115)\n    at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamingRelation$.apply(StreamingRelation.scala:35)\n    at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.load(DataStreamReader.scala:232)\n    at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.load(DataStreamReader.scala:242)\n    at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.csv(DataStreamReader.scala:404)\n    at io.sekai.core.streaming.KafkaDataGenerator.readFromCSVFile(KafkaDataGenerator.scala:38)\n

当我加载 csv 文件时

spark2\n  .readStream\n  .format("csv")\n  .option("inferSchema", "true")\n  .option("header", "true")\n  //.schema(schema)\n  .option("delimiter", ",")\n  .option("maxFilesPerTrigger", 1)\n  .csv(path)\n …

看一下下面的代码：在二进制运算符中，我们有reduce（（x，y）-> x + x）。为什么实际上计算为Optional [512]？我没有解释

System.out.println((Stream.generate(()->1d).limit(10).
            peek((doubleValue)->{
                System.out.println("Call the first peek: "+doubleValue);
            }).
            reduce((x,y)->x+x)));

这是输出：为了向您澄清，我在peek部分中显示了各个x为1.0。

Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Call the first peek: 1.0
Optional[512.0]

那么问题是，在获得Optional [512]之前，什么样的治理才能起作用？

我正在使用thucydides jbehave插件来运行Selenium测试.但是,由于jbehave超时,我总共不能运行超过5分钟的测试.我无法弄清楚如何配置thucydides/jbehave来覆盖这个限制.硒测试使用时间超过5分钟,因此对许多人来说这应该是一个实际问题.

我正在尝试根据http://www.csee.umbc.edu/~pmundur/courses/CMSC691C/lab5-kurose-ross.html示例在Java中实现RTSP协议；我已经成功地通过RTSP请求和RTP流数据包与VLC进行了成功通信；VLC无法很好地识别具有JPEG有效负载的RTP数据包。这就是为什么我认为我发送格式不正确的RTP的原因。我用Wireshark嗅探了它们，并将它们与数据包进行了比较，并从gstreamer RTSP streamer和VLc的成功RTSP通信中嗅到了它们。令我惊讶的是，我的应用程序和VLC的RTSP和RTP请求在wireshark UI中都被标记为简单的TCP和UDP数据包，而gstreamer＆VLC的一个被标记为RTSP，RTP，RTCP甚至是RTSP / SDP。

我真的很困惑，我不明白为什么在某些情况下，wireshark将VLC的请求解析为纯RTSP / RTP，而我的情况则解析为纯TCP / UDP数据。至少，即使我的请求，VLC的请求也没有格式错误。

如何强制Wireshark将请求识别为某些特定协议？

我有自己的本地对象流StudentInGroup（请参见下文），我想用3种几乎相同的方式将其放入地图中。由于某些原因，其中两个成功了，而最后一个引发了异常：

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException
at java.util.AbstractCollection.add(AbstractCollection.java:262)
at java.util.AbstractCollection.addAll(AbstractCollection.java:344)
at containers.streams.StreamsTest3.lambda$main$13(StreamsTest3.java:93)
at java.util.HashMap.merge(HashMap.java:1245)
at java.util.stream.Collectors.lambda$toMap$172(Collectors.java:1320)
at java.util.stream.ReduceOps$3ReducingSink.accept(ReduceOps.java:169)
at java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:193)
at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1374)
at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481)
at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:471)
at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)
at containers.streams.StreamsTest3.main(StreamsTest3.java:91)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:144)

所以对象是：

import java.util.Optional;

public class StudentInGroup {

    private Optional<String> groupNumber;
    private String name;
    private boolean isGirl;
    private int age;

    @Override
    public String toString() {
        return "StudentInGroup{" +
                "groupNumber=" + groupNumber +
                ", name='" …

实际上,亚马逊Kindle Fire HD中没有开箱即用的屏幕功能.我喜欢将它安装到/ system/bin /通过adb从命令行调用(仍然通过adb),当我需要截屏时,logcat不足以附加到bug描述.

有一些描述如何使用screencap实用程序用于此目的:http://habrahabr.ru/company/intel/blog/152122/ (请参阅

adb shell screencap /sdcard/screen.png
adb pull /sdcard/screen.png screen.png
adb shell rm /sdcard/screen.png

)

但是,我的设备似乎使用Android 2.3 Gingerbread,因此没有开箱即用的screencap实用程序.那么,问题是1)有没有办法将其他Android版本的screencap推送到/ system/bin/2)我可以在线下载？

其他使用adb shell的方法也是受欢迎的.

如果没有任何Java库可以编码djvu，那么在尝试实现它时可能会出现什么样的潜在困难？