小编oct*_*ian的帖子

我有以下build.sbt文件：

name := "myProject"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.8"

javaOptions ++= Seq("-Xms512M", "-Xmx2048M", "-XX:MaxPermSize=2048M", "-XX:+CMSClassUnloadingEnabled")


dependencyOverrides ++= Set(
  "com.fasterxml.jackson.core" % "jackson-core" % "2.8.1"
)

// additional libraries
libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.0" % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.0.0" % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-hive" % "2.0.0" % "provided",
  "com.databricks" %% "spark-csv" % "1.4.0",
  "org.scalactic" %% "scalactic" % "2.2.1",
  "org.scalatest" %% "scalatest" % "2.2.1" % "test",
  "org.scalacheck" %% "scalacheck" % "1.12.4",
  "com.holdenkarau" %% "spark-testing-base" % …

我看到Flux架构和React项目经常提到的术语.

据我所知,这是一种设计模式,但我无法在网上找到它的好描述.

我在看Coursera中的Reactive Programming课程,它使用Scala实现Observer模式.在那里,Martin Odersky说观察者模式迫使命令式编程,我们可以看到,因为订阅者的处理程序有Unit类型.

他在这里说:https: //class.coursera.org/reactive-002/lecture/107 9:40

我真的不明白:

1.为什么处理者需要有Unit类型？

2. Observer模式如何强制命令式编程？

我已经定义了一个身份函数和一个组合函数:

def identity[T](x: T): T = x
def composition[A, B, C](f: A => B, g: B => C)(x: A) = g(f(x))

我试图断言身份函数可以应用于两侧,结果相同:

assert(composition((x: Int) => x + 1, identity)(3) == composition(identity, (x: Int) => x + 1)(3))

但是,我收到这些错误:

Error:(7, 40) type mismatch;
 found   : Nothing => Nothing
 required: Int => Nothing
assert(composition((x: Int) => x + 1, identity)(3) == composition(identity, (x: Int) => x + 1)(3));}

和:

Error:(7, 68) type mismatch;
 found   : Nothing => Nothing
 required: A => Nothing …

我有类似以下代码（我简化了它）：

trait A {
  val CONST_VALUE = 10
}

class B(someValue: Int, values: Array[Int]) extends A {   
  //some methods
}

object B {
  def apply(someValue: Int) = B(someValue, Array.ofDim[Array[Byte]](someValue).map(block => Array.fill[Byte](A.CONST_VALUE)(0)))
}

CONST_VALUE基本上，我在 Trait 中声明了一个常量A。我试图在伴生对象中使用它B来实例化该类B。但是，我无法A.CONST_VALUE从伴随对象访问B。（我收到编译错误）。

那么我该怎么做呢？

在我的App.jsx文件中,我正在导入这样的css文件:import './App.css';

我的代码中包含以下代码webpack.config.js.

var webpack = require('webpack');
var path = require('path');

var BUILD_DIR = path.resolve(__dirname, 'src/build');
var APP_DIR = path.resolve(__dirname, 'src/app');

var config = {
  entry: APP_DIR + '/App.jsx',
  output: {
    path: BUILD_DIR,
    filename: 'bundle.js'
  },
  module : {
    loaders : [
    {
      test: /\.scss$/,
      include : APP_DIR,
      loaders : ["style", "css", "sass"]
    },
    {
      test : /\.jsx?/,
      include : APP_DIR,
      loader : 'babel'
    }
   ]
  }
};

module.exports = config;

因为我有一个css加载器,一切似乎都没问题.

但是,我得到了:

ERROR in …

我有一个运行Docker容器,其中包含以下内容:

docker exec -it cc58908a8dc2 /bin/bash

我之前在其他容器上运行此命令,它运行得很好.但是,现在我遇到了这个问题:

unable to find user root: no matching entries in passwd file

我Dockerfile的内容如下:

# We will be running our Spark jobs as `root` user.
USER root

# Working directory is set to the home folder of `root` user.
WORKDIR /root

任何可能导致这种情况的想法？

我正在看这个Tensorflow教程.

在教程中,图像被神奇地读取如下:

mnist = learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images

我的图片放在两个目录中:

../input/test/
../input/train/

他们都有一个*.jpg结局.

那么如何将它们读入我的程序呢？

我不认为我可以使用,learn.datasets.load_dataset因为这似乎采用了专门的数据集结构,而我只有图像的文件夹.

我正在尝试使用Keras和Tensorflow实现卷积神经网络.

我有以下代码:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (2, 2), input_shape=(3, 150, 150), padding='SAME'))
model.add(Activation('relu'))
# model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), data_format="channels_first"))

model.add(Conv2D(32, (2, 2), padding='SAME'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), data_format="channels_first"))

model.add(Conv2D(64, (2, 2), padding='SAME'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), data_format="channels_first"))

print("after declaring models")

model.add(Flatten())  # this converts our 3D feature maps to 1D feature vectors
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

print("After creating the model\n")


batch_size = …

我编写了一个非常基本的苹果脚本，该脚本打开iTerm并转到文件：

tell application "iTerm"\n    activate\n    do script "cd ~" in tab 1\nend tell\n

但是，如果我尝试运行它，我会得到Syntax Error：

Expected end of line, etc. but found \xe2\x80\x9cscript\xe2\x80\x9d.\n

知道为什么会这样吗？

该脚本中是否存在一些不正确的语法？