小编Ama*_*war的帖子

我随便走过Java核心类的源代码.我发现该Process.java文件是一个public abstract类.当我通过代码没有功能有定义.这是否意味着它应该被声明为Interface.背后是否有任何故意的理由.有人可以帮助我了解这种设计的需要.

链接到代码

TimedWindowEvent下载JDK/JRE时,我需要知道类属于哪个JAR.有没有generalized办法使用Eclipse或任何其他工具搜索特定类所属的Jar.现在我必须打开jar winrar并通过每个jar来查找我正在搜索的类是否存在.

我想知道哪种是使用以下连接变量的安全和更好的方法.

第一:连接作为类的类成员变量

class MyClass
{
    Connection conn;

    public MyClass(Connection conn) {
        this.conn = conn;
    }

    public void myMethod(){
        //Do some DB operations using conn
    }
}

第二:在方法中初始化连接

class MyClass
{       
    public MyClass() {      
    }

    public void myMethod(){
        Connection conn= initializeFunction(); //Initialize Connection
        //Do some DB operations using conn
    }
}

第三:将连接作为参数发送到函数

class MyClass
{       
    public MyClass() {      
    }

    public void myMethod(Connection conn){
        //Do some DB operations using conn
    }
}

注意:问题不是特定于编程语言的,因此我也添加了除Java以外的标签.

我如何才能从 mable 中单独报告每个模型。

示例代码（来自https://otexts.com/fpp3/holt-winters.html）

library(fabletools)
library(fable)
library(forecast)
library(tsibble)
library(feasts)

aus_holidays <- tourism %>%
  filter(Purpose == "Holiday") %>%
  summarise(Trips = sum(Trips))

fit <- aus_holidays %>%
  model(
    additive = ETS(Trips ~ error("A") + trend("A") + season("A")),
    multiplicative = ETS(Trips ~ error("M") + trend("A") + season("M"))
  )
fc <- fit %>% forecast(h = "3 years")

fc %>%
  autoplot(aus_holidays, level = NULL) + xlab("Year") +
  ylab("Overnight trips (millions)") +
  scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Dark2")

在上面的示例中，我想分别报告加法模型和乘法模型。我尝试过report(fc$additive)，但这不起作用。或者，我可以一次安装一个模型，并且report(fc).

在Singleton Design Pattern的情况下,应该更喜欢什么.

1)make whole getInstance() method synchronized 
OR
2)make only critical section synchronized.

什么应该是一个人的方法,为什么？

获取数据框的代码 df

import pandas as pd
from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO('qi_variable,qi_variable_type,value\nDEBIT_STUCCO_FT303A_KG_MIN,Time,2021-04-01 00:00:10\nDEBIT_STUCCO_FT303A_KG_MIN,Time,2021-04-01 00:00:30\nDEBIT_STUCCO_FT303A_KG_MIN,ValueY,"338,25"\nDEBIT_STUCCO_FT303A_KG_MIN,ValueY,"337,799987792969"\nDEBIT_EAU_MOUSSE_KG_MIN,Time,2021-04-01 00:00:10\nDEBIT_EAU_MOUSSE_KG_MIN,Time,2021-04-01 00:00:30\nDEBIT_EAU_MOUSSE_KG_MIN,ValueY,"55,1691627502441"\nDEBIT_EAU_MOUSSE_KG_MIN,ValueY,"55,3335952758789"\nCORRECTION_MOUSSE,Time,2021-04-01 00:04:12\nCORRECTION_MOUSSE,Time,2021-04-01 00:04:35\nCORRECTION_MOUSSE,ValueY,"1,04863631725311"\nCORRECTION_MOUSSE,ValueY,"1,04946064949036"\n'))

当前数据框df：

预期结果：我试图将我的表格扩大到如下所示的结果。我试过了，pd.pivot pd.pivot_table但没有让它工作。忽略空白行，我将它们留空以提高可读性。

我正在尝试并行化以下代码，它为每一行创建一个成对的结果。如下所示。

def get_custom_value(i, j):
    first = df[df['id'] == i]
    second = df[df['id'] == j]

    return int(first['val_1']) * int(second['val_1']) +\
            int(first['val_2']) * int(second['val_2'])

df = pd.DataFrame(
    {
        'id' : range(4),
        'val_1' : [3, 4, 5, 1],
        'val_2' : [2, 3, 1, 1]
    }
)

n = df.shape[0]

result = []

for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        temp_value = get_custom_value(i, j)
        result.append([i, j, temp_value])
        if len(result) > 1e5:
            # store it in a local file and reset the result …