小编Pro*_*man的帖子

我创建了一个丰富的内容编辑器基于execCommand和queryCommandState他们现在已经过时。我正在寻找这些命令的替代品，尤其是对于

document.queryCommandState('bold')

我认为以下是一个好的开始：

window.getSelection().getRangeAt(0);

我得到了当前的选择，但我不知道该选择是否以粗体显示<b>。

需要帮助使用带有 PowerMockito 框架的 JUnit5 模拟静态方法。

Powermock junit5 和 mockito2.x 不工作找不到 RunnerTestSuiteChunker

import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.powermock.api.mockito.PowerMockito;
import org.powermock.core.classloader.annotations.PowerMockIgnore;
import org.powermock.core.classloader.annotations.PrepareForTest;
import org.powermock.modules.junit4.PowerMockRunner;

import static org.mockito.Mockito.*;


@PrepareForTest(EnvironmentUtils.class)
@RunWith(PowerMockRunner.class)
public class RuleControllerTest {       

        @Before
        public void setup() {           
            PowerMockito.mockStatic(EnvironmentUtils.class);
        }   


        @Test
        public void test_rule_create_rule() throws IOException {
            when(EnvironmentUtils.isCF()).thenReturn(true);

        }
}

和 pom.xml

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.mockito/mockito-core -->
<dependency>
    <groupId>org.mockito</groupId>
    <artifactId>mockito-core</artifactId>
    <version>2.23.4</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
            <version>5.4.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.junit.vintage</groupId>
            <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
            <version>5.4.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter-engine</artifactId>
            <version>5.4.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- …

我想测试一个元素是否已被渲染。所以我希望期望 if 存在。有这个命令吗？

await page.goto(\xe2\x80\x98<http://localhost:3000/>');\nconst logo = await page.$(\xe2\x80\x98.logo\xe2\x80\x99)\n\n// expect(logo.toBeInDocument())\n

当我尝试从 webpack 4 更新到 webpack 5 时，出现错误。
这是我的新 webpack.config：

const { merge } = require('webpack-merge');
const common = require("./webpack.common.js");
const path = require("path");
const HtmlWebpackPlugin = require("html-webpack-plugin");
const Dotenv = require('dotenv-webpack');

module.exports = merge(common, {
    mode: "development",
    devtool: "inline-source-map",
    watchOptions: {
        poll: true,
        ignored: '/node_modules/',
    },
    devServer: {
        contentBase: path.join(__dirname, "public"),
        inline: true,
        compress: true,
        port: 9000,
        historyApiFallback: true
    },
    plugins: [
        new HtmlWebpackPlugin({
            template: path.join(__dirname, "public", "index.html"),
            fileName: path.join('.', 'build', 'index.html')
        }),
        new Dotenv({
            path: './.env', // Path to …

我发现 NLCG 和 L-BFGS 中线搜索的初始猜测步长由下式确定

“old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2”，（https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/_optimize.py中的第 1621 行）。

注释是“将初始步骤猜测设置为 dx ~ 1”。

其背后的原理是什么？你能给我一些指导吗？

我想使用tensorflow数据集保存和加载功能，但我不确定是否理解分片方法。

文档表明：

保存的数据集保存在多个文件“碎片”中。默认情况下，数据集输出以循环方式划分为分片，但可以通过 shard_func 函数指定自定义分片。

但是当我通过保存功能保存数据集时，似乎只生成了一个巨大的分片。

import tempfile
import tensorflow as tf

path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "saved_data")
dataset = tf.data.Dataset.range(10**8)

dataset.save(path)

生成的数据集截图

我错过了什么吗？

我使用 Tensorflow 2.10.0 和 Python 3.9.7

我运行命令 ionicgeneratepages/login 但返回此错误

由于您使用的是 React 项目类型，因此此命令将不起作用。Ionic CLI 不知道如何为 React 生成框架组件

我希望删除 pandas-profiling HTML 报告中“概述”选项卡下的“警告”和“复制”菜单选项/选项卡。

我们希望将其集成到我们的应用程序中，以展示对数据集的基本了解。我们希望删除我们的要求的警告。

我用来metaflow创建一个文本处理管道，如下所示：-

                                 ___F------
                     ______ D---|          |  
                    |           |___G---|  |__>  
          ____B-----|                   |----->H
         |          |______E_________________> ^
      A -|                                     |
         |____C________________________________|

根据文档，branch允许并行计算步骤，并用于并行计算 (B, C)、(D, E) 和 (F, G)。最后所有分支都在 H 处连接。以下是实现此逻辑的代码：-

from metaflow import FlowSpec, step

class TextProcessing(FlowSpec):

  @step
  def a(self):
    ....

    self.next(self.b, self.c)

  @step
  def c(self):
    result1 = {}

    ....

    self.next(self.join)

  @step
  def b(self):
    ....

    self.next(self.d, self.e)

  @step
  def e(self):
    result2 = []
    .....

    self.next(self.join)

  @step
  def d(self):
    ....

    self.next(self.f, self.g)

  @step
  def f(self):
    result3 = []
    .... …