小编mic*_*ael的帖子

我没有看到任何这样做的例子.这是API规范中不允许的吗？

我正在寻找一个简单的拖放解决方案,用于上传整个文件夹树的照片.

我有一个组件包装另一个组件<inner-component>并绑定到InnerComponent.innerChanged()自定义事件.我想要使​​用@output属性冒泡,但我也想要去掉输出.

我该如何使用RxJS .debounce()或.debounceTime()执行此操作？

像这样的东西:

import {Component, Output, EventEmitter} from 'angular2/core';
import 'rxjs/add/operator/debounce';
import 'rxjs/add/operator/debounceTime';

@Component({
  selector: 'debounced-component',
  template: `
    <div>
      <h1>Debounced Outer Component</h1>
      // export class InnerComponent{
      //   @Output() innerChanged: new EventEmitter<string>();
      //   onKeyUp(value){
      //     this.innerChanged.emit(value);
      //   }
      // }
      <input #inner type="text" (innerChange)="onInnerChange(inner.value)">
    </div>
  `
})
export class DebouncedComponent {
  @Output() outerValueChanged: new EventEmitter<string>();

  constructor() {}

  onInnerChange(value) {
    this.outerValuedChanged.emit(value); // I want to debounce() this.
  }
}

我正在使用最近的ionic@RC.0构建过程的typescript 2.0 .

我安装了google-maps类型,如下所示:

npm install @types/google-maps --save-dev --save-exact

我正在尝试将一些类型定义导入到我的代码中

/// <reference types="google-maps" />
import { LatLng, LatLngBounds } from 'google-maps';

但我得到这个打字稿错误:

./node_modules/@types/google-maps/index.d.ts has no exported member 'LatLng'

如果我查看源代码,我实际上找到了定义

./node_modules/@types/google-maps/node_modules/@types/googlemaps/index.d.ts

我在Google地图上显示了大量保存的地点 - 但无法管理,过滤或搜索它们.有没有办法通过API访问这些位置？

我扫描了地图api,找不到任何参考.是否有其他Google API可供使用？

我正在尝试做tensorflow等效的torch.transforms.Resize(TRAIN_IMAGE_SIZE)，它将最小的图像尺寸调整为TRAIN_IMAGE_SIZE. 像这样的东西

def transforms(filename):
  parts = tf.strings.split(filename, '/')
  label = parts[-2]

  image = tf.io.read_file(filename)
  image = tf.image.decode_jpeg(image)
  image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)

  # this doesn't work with Dataset.map() because image.shape=(None,None,3) from Dataset.map()
  image = largest_sq_crop(image) 

  image = tf.image.resize(image, (256,256))
  return image, label

list_ds = tf.data.Dataset.list_files('{}/*/*'.format(DATASET_PATH))
images_ds = list_ds.map(transforms).batch(4)

简单的答案在这里：Tensorflow：裁剪图像的最大中心正方形区域

但是当我使用 with 的方法时tf.data.Dataset.map(transforms)，我shape=(None,None,3)从内部获取largest_sq_crop(image)。当我正常调用它时，该方法工作正常。

我正在尝试使用pan手势设置滑块(实际上是厨房计时器),ionic2请参阅:http://ionicframework.com/docs/v2/components/#gestures

滑块/计时器有一个开放的上限,可以由a设置panright,但在a上下降到零panleft.

如何才能最好地将pan事件转换为速度敏感度,以允许上限接近36000但是足够敏感以设置小到10的增量？最大值deltaX约为400px,但我想用户可以使用几个pan手势来达到很大的值.

是否有一些现成的easing功能可以用来实现这个目的？

我想做点什么

// server.js
app.use('/client', loopback.static(__dirname + '/../client'))

使用middleware.json,但该示例仅适用于根

"files": {
  "loopback#static": {
    "params": "$!../client"
  }
},

我正在学习 Typescript 并尝试了解类型和接口的最佳实践。我正在玩一个使用 GPS 坐标的示例，想知道一种方法是否比另一种方法更好。

let gps1 : number[];
let gps2 : [number, number]
interface Coordinate {
   0: number,
   1: number
}
let gps3 : Coordinate;

我想更大的问题是输入固定大小和类型的数组是否有值。因为 Typescript 不允许我在运行时轻松测试某个值是否属于某种类型，对吗？（即从 JSON 字符串反序列化）

gps3 = [1,3]
let check = gps3 instanceof Coordinate;  // doesn't work

任何人都可以建议一个可扩展的设计模式来实现对照片和相册的访问控制,每个都有个人隐私设置(即所有者,群组成员,公共)？

我正在使用CakePHP,我在ACL组件上阅读的示例似乎控制对控制器/操作的访问,而不是对象本身.当我试图跟踪时似乎失控

• / C/R/U/D特权
• 每个控制器动作
• 每个隐私设置(即所有者,团体成员,公众)
• 每张专辑,照片等

特别是当你每张专辑可能有1000张照片时,照片就是habtm专辑.我是对的还是我完全错过了什么？

有人可以添加一些伪代码来帮助我理解如何解决这个问题吗？或者指出我正确的方向因为我知道它已经在Flickr这样的网站上完成了.

TIA.

我正在尝试Vgg16使用微调模型，colaboratory但在使用 GPU 进行训练时遇到了此错误。

OOM when allocating tensor of shape [7,7,512,4096]

INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError'>, OOM when allocating tensor of shape [7,7,512,4096] and type float
     [[Node: vgg_16/fc6/weights/Momentum/Initializer/zeros = Const[_class=["loc:@vgg_16/fc6/weights"], dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [7,7,512,4096] values: [[[0 0 0]]]...>, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]

Caused by op 'vgg_16/fc6/weights/Momentum/Initializer/zeros', defined at:

我的虚拟机会话也有这个输出：

    --- colab vm info ---
python v=3.6.3
tensorflow v=1.4.1
tf device=/device:GPU:0
model name  : Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.20GHz
model name  : Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.20GHz
MemTotal:       13341960 …