小编Fer*_*ina的帖子

今天第一次看 Bazel。

在构建cpp 教程时，我可以看到它如何构建简单的可执行文件和存档库，但它看起来不像示例创建或使用共享库。

有谁知道简单的示例 BUILD 文件来演示此过程？谢谢。

有一个要求，我想授予用户访问权，可以从诸如蓝色，橙色绿色的列表中选择其原色。我已将最新的Material UI用于前端。

现在我可以将浅色主题更改为深色主题，但我的要求也就是更改原色。请帮助我同样如何编码相同。

请检查附件屏幕：

我正在尝试将facebook登录集成到我的解析应用程序中.我按照解析教程中提到的每一步进行操作.在下面的代码中,我收到编译错误.

 func application(application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [NSObject: AnyObject]?) -> Bool {
    // Override point for customization after application launch.
    line1: Parse.setApplicationId("xxx", clientKey: "yyy")
    line2: PFFacebookUtils.initializeFacebookWithApplicationLaunchOptions(launchOptions)       
    line3: PFAnalytics.trackAppOpenedWithLaunchOptions(launchOptions)
    line4: return true
}

在第3行,我收到错误:

可选类型的值' [NSObject:AnyObject]'未展开; 你的意思是用' !'还是' ?'？

如果我使用' !' 手动解开它,因为launchOptions可以是nil,我得到:

致命错误:在展开Optional值时意外发现nil

如果我检查无,我得到:

NSInternalInconsistencyException',原因:'你必须通过调用来初始化PFFacebookUtils +initializeFacebookWithApplicationLaunchOptions

知道怎么解决吗？

我在Python中使用Splinter库。我希望根据链接文本单击链接，但这不起作用。

该链接包含在源代码中，例如：

<a href="link here"><span style="color:#000000;">link text here</span></a>

使用' browser.click_link_by_text('link text here')'会产生错误：

splinter.exceptions.ElementDoesNotExist：找不到带有文本链接的元素“此处链接文本”

有人可以澄清在比较过程中实际发生的事情.

在C++程序中,如果我有:

string name1 = "Mary";

我这样做:

name1 < "Mary Jane" // true

为什么这是真的？如果C++将每个字符与每个字符进行比较,并且第一个不匹配字符是name1 ="Mary"末尾的单个双引号标记与"Mary Jane"中的空格值,那么通过ASCII值,空格值小于单个引号...

无法分别导入multinomialNB和make_pipelinefromsklearn.naive_bayes和sklearn.pipeline，附有屏幕截图。我使用的是python3。我上次从“ https://conda.io/docs/user-guide/install/index.html ”卸载并安装了 anaconda 。

我也从不同的来源安装和卸载。

我也尝试单独安装软件包。sklearn、scipy 或其他软件包已安装并升级，但这段代码一次又一次地给出相同的错误。

我尝试了互联网和 stackoverflow 上所有可能的解决方案。

#importing necessary packages
from sklearn.feature_extraction.text import TfidVectorizer
from sklearn.naive_bayes import multinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline

#creating a model based on multinomial naive-bayes
model = make_pipeline(TfidVectorizer(), multinomialNB())

#training the model with train data
model.fit(train.data, train.target)

#creating labels for test data
labels = model.predict(test.data)