小编cov*_*efe的帖子

如何通过 CLI 一次性检查 lambda 函数是否存在？我看到了这个function-exists选项 - https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/lambda/wait/function-exists.html

但它每秒轮询一次，并在 20 次检查失败后返回失败。我只想检查一次，如果找不到就失败。有没有办法做到这一点？

我希望有一个numpy数组,其中包含每个值的值和相应的标签.我使用这个数组进行线性回归,它将是我X在等式中的数据向量y = Xb + error.

我的X向量由大约20个变量组成,我希望每个变量都可以通过名称引用X['variable1'].我最初使用字典来做到这一点,但意识到线性回归的scikit库需要一个numpy矩阵,所以我试图建立一个标记的numpy数组.

我一直收到错误声明:

TypeError: a bytes-like object is required, not 'int'.

这就是我正在做的事情:

X = np.array([3],dtype=[('label1','int')])

我最终希望有20个带标签的值,如下所示:

X = np.array([3,40,7,2,...],
             dtype=[('label1',int'),('label2','int'),('label3','int')...])

非常感谢这里的语法帮助.谢谢!

我存储的文档包含两个字段，即startDate和endDate。我想使用输入日期运行Elastic查询，并返回其startDate和endDate包含该日期的所有文档。例如，

doc1:
"_source": {
     "startDate": "2015-01-01",
     "endDate": "2015-01-10"
}

如果我输入的日期为2015-01-02，则此文档应出现在结果中，因为输入的日期在开始日期和结束日期字段的范围内。

我可以使用一个字段进行范围查询，但由于范围仅接受一个，因此我不知道如何使用两个日期字段：

{
    "query": {
        "range" : {
            "startDate" : {
                "lte": "2015-01-02"
            }
        }
    }
}

我还需要在同一日期执行将“ endDate”设置为“ gte”的范围查询。那将确定我需要检查的时间范围。任何意见，将不胜感激。

编辑：我最终想使用Olivere的弹性库在Go中将其转换为Elasticsearch查询。

我正在尝试从本地计算机 (OSX) 上的文件夹中流式传输 CSV 文件。我将 SparkSession 和 StreamingContext 一起使用，如下所示：

val sc: SparkContext = createSparkContext(sparkContextName)
val sparkSess = SparkSession.builder().config(sc.getConf).getOrCreate()
val ssc = new StreamingContext(sparkSess.sparkContext, Seconds(time))

val csvSchema = new StructType().add("field_name",StringType)
val inputDF = sparkSess.readStream.format("org.apache.spark.csv").schema(csvSchema).csv("file:///Users/userName/Documents/Notes/MoreNotes/tmpFolder/")

如果我ssc.start()在此之后运行，则会收到此错误：

java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: No output operations registered, so nothing to execute

相反，如果我尝试这样开始SparkSession：

inputDF.writeStream.format("console").start()

我得到：

java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped SparkContext.

显然，我不明白如何SparkSession以及StreamingContext应该一起工作。如果我摆脱了SparkSession，StreamingContext只有textFileStream我需要强加一个 CSV 模式。希望得到有关如何使其工作的任何澄清。

我使用olivere的第5节elasticsearch库- https://godoc.org/github.com/olivere/elastic

尝试做与使用v.2库的此帖子类似的操作- 如何在按时间范围进行Go过滤结果的Elasticsearch 中搜索

但是“ NewRangeFilter”和“ NewFilteredQuery”在v.5中不可用。v.5（https://godoc.org/github.com/olivere/elastic#Aggregations.DateRange）中有一个'DateRange'API ，我可以从Aggregation中调用它，但是它需要一个字符串，所以我不这样做不知道我该传递什么。

到目前为止，这是我尝试构建的汇总。在那之后，我不确定传递给DateRange函数的内容。我有一个名为“ tmpindex”的索引，类型为“ user”，每个文档都有一个“ timestamp”属性，该属性是整数。

timeline := elasticClient.NewTermsAggregation().Field("timestamp").Size(10).OrderByCountDesc()

    searchResult, err := elasticClient.Search().
        Index("tmpindex"). // search in index "tmpindex"
        Aggregation("timeline", timeline).
        From(0).Size(10).        // take documents 0-9
        Pretty(true).            // pretty print request and response JSON
        Do(context.Background()) // execute
    if err != nil {
        return err
    }

我正在使用 com.databricks.spark.avro。当我像这样从spark-shell运行它时：spark-shell --jar spark-avro_2.11-4.0.0.jar，我可以通过这样做来读取文件：

import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avroInput = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load(inputPath)
avroInput.write.format("com.databricks.spark.avro").save(outputPath)

但是如果我尝试使用我的项目做同样的事情sbt clean run，我会得到：

java.lang.ClassNotFoundException: Failed to find data source: org.apache.spark.sql.avro.AvroFileFormat. Please find packages at http://spark.apache.org/third-party-projects.html
[info]   at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:657)
[info]   at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:194)
[info]   at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
[info]   at com.databricks.spark.avro.package$AvroDataFrameReader$$anonfun$avro$2.apply(package.scala:34)

"com.databricks" %% "spark-avro" % "4.0.0"列在我的依赖项中，并且位于我的外部库中。我还缺少另一个依赖项吗？

这个问题来自codingbat.给定两个int值,返回它们的总和.除非两个值相同,否则返回两倍的总和.

我试图在一行中解决它:

def sum_double(a, b):
    return 2*(a+b) if (a == b) else return a+b

但我收到了一个错误,我不知道为什么.非常感谢任何帮助.

我知道有些矩阵有很多数据，而另一些矩阵主要是 0 或者是空的。但是，与创建 DenseMatrix 对象来保存稀疏矩阵相比，创建 SparseMatrix 对象来保存稀疏矩阵的优势是什么？就方法而言，它们似乎都提供或多或少相同的操作。

我还想知道什么时候你会使用 Matrix 对象来保存数据——因为在有什么优势或情况下，这比使用其他两个更受欢迎。