小编Dav*_*eAl的帖子

我目前正在尝试为ios和android的反应原生应用程序实现facebook和google登录.我必须说,它比离子用户友好得多.我已经看到一些图书馆试图实现这一点,但它们似乎都不再被维护了.有没有任何常见,可靠和稳定的解决方案,易于实施(如果不容易实现,真的任何解决方案将起作用),实施facebook和/或谷歌登录反应原生应用程序？

我有一个 NextJS React 应用程序 17.0.2，它在渲染单个页面之前声明了一堆提供程序。

在我的内部./src/pages/_app.tsx，我有以下代码片段：

<ExistingPortfolioProvider registry={registry}>
    <CrankProvider>
        <Component {...pageProps} />
    </CrankProvider>
</ExistingPortfolioProvider>

此代码片段在我的开发环境中运行（运行时next dev）。但是，当我将其上传到 vercel 时，出现以下错误。

Type error: 'Component' cannot be used as a JSX component.
  Its element type 'ReactElement<any, any> | Component<{}, any, any> | null' is not a valid JSX element.
    Type 'Component<{}, any, any>' is not assignable to type 'Element | ElementClass | null'.
      Type 'Component<{}, any, any>' is not assignable to type 'ElementClass'.
        The types returned by 'render()' are incompatible …

我目前正在尝试在 Google Cloud Run 上使用 Graphql 部署我的 NestJS 服务器。我还有一个作为客户端使用的 React 应用程序，托管在 Netlify 上。

但是，当我尝试运行此命令时，我在控制台中收到以下 CORS（跨源资源共享）错误：

Access to fetch at 'https://google-cloud.run.app/graphql' from origin 'https://myapp.netlify.app' has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesn't pass access control check: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. If an opaque response serves your needs, set the request's mode to 'no-cors' to fetch the resource with CORS disabled.

我的 NestJS 应用程序配置如下：

  // {cors: true}
  const app = await NestFactory.create(AppModule);
  app.enableCors({
    origin: …

我目前正在尝试使用Keras中的批量标准化来实现模型.我已经成功地在训练阶段实施了它.

但是,对于测试,批量标准化在进行网络前向传递之前计算整个总体的统计数据(均值和方差)(BN均值和方差是预先计算的,然后保持静态;这与训练形成对比阶段,其中均值和方差由批次确定).

我关于Keras的问题是:

假设(X,y)是整个人口.假设(X_batch,y_batch)是一个批处理(整个人口的一个子集)

如果我用的话

model.test_on_batch(X_batch, y_batch)

如何将批次规范化层传递给X和y的整个总体的均值和方差？有什么方法可以让keras自动处理吗？

我遇到以下情况，我在 for 循环中创建一个池，如下所示（我知道这不是很优雅，但出于酸洗原因我必须这样做）。假设pathos.multiprocessing相当于 python 的multiprocessing库（因为它涉及到一些与此问题无关的细节）。我想执行以下代码：

self.pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(number_processes)


for i in range(5):


    all_responses = self.pool.map(wrapper_singlerun, range(self.no_of_restarts))

    pool._clear()

现在我的问题：循环成功运行第一次迭代。然而，在第二次迭代时，算法突然停止（没有完成操作pool.map。我怀疑生成了僵尸进程，或者该进程以某种方式存在switched。下面您将找到我迄今为止尝试过的所有内容。

for i in range(5):

    pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(number_processes)

    all_responses = self.pool.map(wrapper_singlerun, range(self.no_of_restarts))

    pool._clear()

    gc.collect()

    for p in multiprocessing.active_children():
        p.terminate()
        gc.collect()

    print("We have so many active children: ", multiprocessing.active_children()) # Returns []

上面的代码在我的 Mac 上运行得很好。但是，当我将其上传到具有以下规格的集群时，我收到错误，它在第一次迭代后卡住了：

DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04 LTS"

这是pathos的多处理库文件的链接

我将获得访问AspenTech InfoPlus 21端点的权限，但是这些系统似乎是很旧的，而且（公开）记录的不是很好。我将需要查询一些数据（即浏览数据库中的内容）。关于连接和查询InfoPlus 21历史学家，我有几个问题。

1. 如何连接到InfoPlus 21服务器（最好以编程方式连接）？我主要使用Mac，可以通过VM使用Linux和Windows。的确，欢迎提供解决方案的想法。

2. 如何从InfoPlus 21中查询数据（以打赌方式进行编程），数据是什么样的？任何指针等都将非常有帮助。

我在使用NoSQL（mongodb）和SQL（postgres和mysql）数据库方面有一些经验，但是在Web上找不到真正对aspentech infoplus 21有用的东西。任何帮助将不胜感激。

每当我跑

pypy test.py 

在 Mac OS X 10 终端中，我得到一个

File "test.py", line 8, in <module>
import requests
ImportError: No module named requests

但是，当我这样做时，这很有效并且没有任何错误

python test.py

当我打开 pip（还有 pip3）时，它显示我安装了 Requests2.9.1。

可能导致问题的原因是什么？我真的很高兴有任何想法或建议！非常感谢您提前

所以我使用 numpy 从矩阵构建神经网络，我有以下初始化代码：

for i in xrange(self.num_layers-1):
    self.params['W%d' % i] = np.random.randn(input_dim, hidden_dims) * weight_scale
    self.params['b%d' % i] = np.zeros(hidden_dims)

所有变量都是预定义的；

type(input_dim) == integer
type(hidden_dims) == integer
type(self.num_layers) == integer
weight_scale == 1e-3

但是，当我部署它时，出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "...", line 201, in __init__
self.params['W%d' % i] = np.random.randn(input_dim, hidden_dims) * weight_scale
  File "mtrand.pyx", line 1680, in mtrand.RandomState.randn (numpy/random/mtrand/mtrand.c:17783)
  File "mtrand.pyx", line 1810, in mtrand.RandomState.standard_normal (numpy/random/mtrand/mtrand.c:18250)
  File "mtrand.pyx", line 163, in mtrand.cont0_array (numpy/random/mtrand/mtrand.c:2196)
TypeError: an integer is required

我已尝试搜索此错误，但无法获得任何相关匹配项。知道出了什么问题吗？我也尝试过使用 …

我目前正在尝试在Keras中实现多输入模型。输入包含多个批次，每个批次包含不同的样本，但是出现“不同样本”错误。我的实现如下所示：

该模型站点如下所示：

for s in range(NUM_STREAMS):
    inp.append(Input(shape=(16,8)))
...

发生错误的站点：

history = model.train_on_batch(
                x=[x for x in X_batch],
                y=[y for y in y_batch]
            )

我得到的错误是：

ValueError: All input arrays (x) should have the same number of
samples. Got array shapes: [(6, 16, 8), (7, 16, 8), (6, 16, 8), (6, 16, 8)]

抽象模型架构如下所示：

我目前正在尝试实现一个 mobx 存储，我可以像这样从任何地方调用它：

import {userStore} from '../UserStore.js';

在文件末尾，我的导出功能如下所示：

const userStore = new UserStore();
export {userStore};

据我了解，每次调用该import功能时，都会重新创建该对象，其中导入 UserStore 的多个文件不共享相同的变量。

但是，我希望UserStore导入的每个文件都使用完全相同的变量导入相同的对象。我怎样才能做到这一点？我不完全确定如何实现，因此将不胜感激任何想法和示例:)

完整代码（用于 UserStore.js 声明），如果有帮助，如下（查看最底部的 export 语句）

import {observable, computed, action} from 'mobx';
import {ObservableMap, toJS} from 'mobx';
import {Fb} from './firebase.js';

class UserStore {

  /** GPS */
  @observable usrLng = 0.0;
  @observable usrLat = 0.0;
  @observable watchID = null;

  @action
  watchCurLocation() {
    this.watchID = navigator.geolocation.watchPosition((position) => {
      console.log("Recording GPS data from within the Store!!");
      this.usrLat = parseFloat(position.coords.latitude);
      this.usrLng …