小编Sim*_*mon的帖子

我有一个看起来像这样的课程:

class CareerTransition(object):
    def __init__(self, title_from: str, title_to: str)->None:
        self.title_from = title_from    # type: str
        self.title_to = title_to        # type: str

    @staticmethod
    def from_file(fname: str, verbose : bool = False)->List[CareerTransition]:
        #Do some stuff
        pass

当我尝试实例化该类时,我收到此错误:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/simon.hughes/GitHub/analytics-py-careerpathing/careerpathing/data/employment_history.py", line 8, in <module>
    class CareerTransition(object):
  File "/Users/simon.hughes/GitHub/analytics-py-careerpathing/careerpathing/data/employment_history.py", line 17, in CareerTransition
    def from_file(fname: str, verbose : bool = False)->List[CareerTransition]:
NameError: name 'CareerTransition' is not defined

是否不可能使用类型注释来引用引用当前类的泛型类型？澄清(因为它可能不是很明显)它正在抛出该错误,因为该类尚未定义.有没有解决的办法？

大众最近添加了一个python接口,但是我无法找到如何安装它的说明.如果我从自制软件安装大众汽车(brew install vowpal-wabbit),我打开python,然后打电话

import pyvw

我得到一个ImportError.

我的同事和我正试图围绕逻辑回归和SVM之间的差异.显然,他们正在优化不同的目标函数.SVM是否就像说它是一个简单优化铰链损失的判别分类器一样简单？还是比这更复杂？支持向量如何发挥作用？松弛变量怎么样？为什么你不能拥有深度SVM的方式你不能拥有一个具有sigmoid激活功能的深层神经网络？

在我们的测试环境中，我们的 solr 搜索引擎一直存在许多问题。我们在 4.6 版、单个分片、4 个节点上设置了 solr 云。我们看到领导节点上的 CPU 平线为 100% 几个小时，然后服务器开始抛出 OutOfMemory 错误，“性能警告：重叠 onDeckSearchers”开始出现在日志中，领导者进入恢复模式，过滤器缓存和查询缓存预热时间达到大约 60 秒（通常小于 2 秒），领导节点宕机，我们在整个集群恢复并选举新领导的过程中遭受了几分钟的中断。我们认为我们在 4.6 和 4.x 分支中遇到了许多 solr 错误，因此正在寻求迁移到 5.3。我们最近还将软提交时间从 10 分钟缩短到 2 分钟。我看到所有节点上每 2 分钟都有规律的 CPU 峰值，但峰值很低，在 2 分钟的周期内为 20-50%（最大 100）。当 CPU 明显达到最大值时，我看不到那些尖峰。硬提交每 15 秒一次，opennewsearcher 设置为 false。我们有一个繁重的查询和索引负载类型的场景。

我想知道频繁的软提交是否对这个问题有重大影响，或者缓存上的长时间自动预热是否是由我们遇到的其他问题（原因或症状）引起的？我们最近增加了服务器上的索引负载，但我们需要在测试环境中解决这些问题，然后才能推广到生产环境。

缓存设置：

<filterCache class="solr.FastLRUCache"
                 size="5000"
                 initialSize="5000"
                 autowarmCount="1000"/>

<queryResultCache class="solr.LRUCache"
                      size="20000"
                      initialSize="20000"
                      autowarmCount="5000"/>