小编Ouw*_*ang的帖子

在sequlize的文档中,他们使用像这样的导入函数

// in your server file - e.g. app.js
var Project = sequelize.import(__dirname + "/path/to/models/project")

// The model definition is done in /path/to/models/project.js
// As you might notice, the DataTypes are the very same as explained above
module.exports = function(sequelize, DataTypes) {
  return sequelize.define("Project", {
    name: DataTypes.STRING,
    description: DataTypes.TEXT
  })
}

但是,这会有什么问题呢？

// in your server file - e.g. app.js
var Project = require(__dirname + "/path/to/models/project")

// The model definition is done in /path/to/models/project.js
  var Project = sequelize.define("Project", {
    name: …

我想知道 colab 是否使用位于随机 Google Cloud Platform 区域中的服务器。如果是这样，是否可以选择首选地区？这将降低从 GCS 到 Colab 的数据传输成本。

我有以下查询

    cursor.execute(
    """
    SELECT transform(row_to_json(t)) FROM 
        (select * from table 
         where a = %s 
         and b = %s limit 1000) t;
    """
    , (a_value, b_value))

运行records = cursor.fetchall()将返回大小为1元组的列表.

无论如何只返回一个列表列表？

我问这个是因为我想将列表列表转换为numpy矩阵,并且循环将单例元组转换为列表很慢.

在tensorflow 1.12中有Dataset.zip功能：在此处记录。

但是，我想知道是否存在一个数据集解压缩函数，该函数将返回原始的两个数据集。

# NOTE: The following examples use `{ ... }` to represent the
# contents of a dataset.
a = { 1, 2, 3 }
b = { 4, 5, 6 }
c = { (7, 8), (9, 10), (11, 12) }
d = { 13, 14 }

# The nested structure of the `datasets` argument determines the
# structure of elements in the resulting dataset.
Dataset.zip((a, b)) == { (1, 4), (2, 5), …