我最近安装了lxml.
在此之前,我必须为此安装所有依赖项.所以我尝试安装liblxml2-dev,liblxslt1-dev并python-dev
(谷歌搜索了所需的包lxml)
但即使在那之后,我也无法lxml使用该命令
进行安装pip install lxml.
但是因为我使用的是Python 3.4.0,我认为可能存在不同的版本python-dev(思想是由于面临一些类似的版本冲突问题).所以我试着安装python3-dev.
然后我尝试lxml使用前面说过的相同命令进行安装,并且工作正常!
因为我是新手.所以,我的google搜索那些句子,我能看得懂的意义lxml和xslt.我找到了一个链接,python-dev但我还不确定它到底在做什么.
谁能帮忙:)
它说,在git-book中
"起源"并不特别
就像分支名称"master"在Git中没有任何特殊含义一样,"origin"也没有.虽然"master"是运行git init时启动分支的默认名称,这是它被广泛使用的唯一原因,但 "origin"是运行git clone时远程的默认名称.如果你改为运行git clone -o booyah,那么你将拥有booyah/master作为你的默认远程分支.
也就是说,我们可以用默认的分支名称作为主或主要分支或类似的东西.我没有看到任何选项man git-init会repo使用不同的默认分支名称初始化我.
Github显示了如何在她的设置页面中设置默认分支名称.但我不是在谈论如何在任何特定的git托管网站中设置它.我只是严格询问git,而不是任何特定的git托管网站.
有没有办法做到这一点 ？
假设我们想sum在Haskell中编写自己的函数:
sum' :: (Num a) => [a] -> a
sum' [] = 0
sum' (x:xs) = x + sum' xs
为什么我们不能这样做:
sum' :: (Num a) => [a] -> a
sum' [] = 0
sum' (xs++[x]) = x + sum' xs
换句话说,为什么我们不能++在模式匹配中使用？
我正在尝试将tex文档转换为 pdf。
但当我这样做时pdflatex doc.tex，我得到了
This is pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.16 (TeX Live 2015/Debian) (preloaded format=pdflatex)
restricted \write18 enabled.
entering extended mode
(./doc.tex
LaTeX2e <2016/02/01>
Babel <3.9q> and hyphenation patterns for 3 language(s) loaded.
(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/base/article.cls
Document Class: article 2014/09/29 v1.4h Standard LaTeX document class
(/usr/share/texlive/texmf-dist/tex/latex/base/size10.clo))
! LaTeX Error: File `cmap.sty' not found.
Type X to quit or <RETURN> to proceed,
or enter new name. (Default extension: sty)
Enter file name: X
从这里我开始知道我需要做什么apt-get install texlive-fonts-recommended texlive-latex-recommended …
我有一个使用flask公开api 的机器学习应用程序（对于生产这不是一个好主意，但是即使以后使用django，问题的观念也不应改变）。
的主要问题是如何服务于多个请求我的应用程序。几个月celery前已添加到解决此问题。celery产生的工人数量等于机器中存在的核心数量。对于很少的用户来说，这看起来还不错，并且已经投入生产了一段时间。
当并发用户数量增加时，很明显，我们应该对其进行性能测试。事实证明：它可以处理20 GB的30 GB用户和8核计算机，而无需身份验证和任何前端。这看起来不是一个好数字。
我不知道有类似的东西：应用程序服务器，Web服务器，模型服务器。谷歌搜索此问题时：gunicorn是一个很好的应用程序服务器python应用程序。
gunicorn或任何其他应用程序服务器以及celery原因celery并仅gunicorn与应用程序一起使用，则可以实现并发。我读过某个地方celery对机器学习应用程序不利。gunicorn和的目的是什么celery。我们如何才能做到两者兼得。注意：主要目标是最大化并发性。在生产中服务时，将添加身份验证。一个前端应用程序可能会在生产过程中生效。
我有一个模型，比如说mymodel和两个不同的数据集：setA，setB。
在分别训练（在我的本地机器上）setA和setB 之后，tensorflow 服务创建了两个不同的目录：分别为setA和setB 的100、200。
在 docker 中托管模型
root@ccb58054cae5:/# ls /serving/model/
100 200
root@ccb58054cae5:/# bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=mymodel --model_base_path=/serving/model &> log &
现在，当我对setB进行推理时，我能够成功获得响应，因为默认情况下 tensorflow 服务加载200，因为它认为这是最新模型。
现在我想查询setA，所以我需要在代码中提到要命中哪个版本的托管模型，那就是100。
在代码方面： request.model_spec.version.value = 100
为了完整起见，这里是其他相关的客户端代码：
host, port = FLAGS.server.split(':')
channel = implementations.insecure_channel(host, int(port))
stub = prediction_service_pb2.beta_create_PredictionService_stub(channel)
request = predict_pb2.PredictRequest()
request.model_spec.name = 'mymodel'
request.model_spec.signature_name = signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY
request.model_spec.version.value = 100
我是request.model_spec.version.value …