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在.NET Core中可用的Assembly.GetExecutingAssembly()?

需要在我的.NET Core应用程序中嵌入一个json文件作为测试源.这篇文章的作者http://codeopinion.com/asp-net-core-embedded-resource/ 提供了包含使用的示例代码var assembly = Assembly.GetExecutingAssembly();但是当我尝试这个时我收到错误:Cannot resolve symbol ‘GetExecutingAssembly’ and ‘Assembly’ does not contain a definition for ‘GetExecuringAssembly’

asp.net-core

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Visual Studio resx编辑器创建重复的设计器文件

在我当前的项目中,每当我添加,更新或删除资源时,该工具都会创建一个设计器文件的副本,从而搞砸了.我没有看到我的其他项目的这种行为,据我所知,我正在以相同的方式实现资源.任何人都可以对这种行为有所了解吗?谢谢

resx visual-studio-2013

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RabbitMQ .NET 客户端不使用 TLS v1.2

尝试连接 RabbitMQ 以与 TLS v1.2 配合使用。同时使用 Java 客户端和 .NET Core 客户端。Java 客户端正在运行,但 .NET 客户端正在推迟。这是我的出厂设置:

var factory = new ConnectionFactory
{
   HostName = hostName,
   VirtualHost = vHost,
   UserName = username,
   Password = password,
   Port = 5671,
   Ssl = {Enabled = true}
};
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我收到此异常: System.Security.Authentication.AuthenticationException: 对 SSPI 的调用失败,请参阅内部异常。---> Interop+OpenSsl+SslException:SSL 握手失败,OpenSSL 错误 - SSL_ERROR_SSL。---> Interop+Crypto+OpenSslCryptographicException:错误:1409442E:SSL 例程:SSL3_READ_BYTES:tlsv1 警报协议版本

查看异常消息的末尾,似乎 TLS 版本可能较旧,但我安装了最新版本的 RabbitMQ – 4.1.1

深入研究 ConnectionFactory 类的 RabbitMQ 源代码,但找不到与设置 TLS 版本相关的任何内容。在我的 Java 应用程序中,它是这样工作的: factory.useSslProtocol("TLSv1.2");

在另一个 SO 线程中看到,旧版本的 Erlang 可能是原因,但我安装了最新版本 (8.1)。

关于下一步该往哪里看的任何指示?

更新:找到设置 TLS 属性的方法: …

.net c# ssl rabbitmq

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缺少Visual Studio 2012 MVC本地数据库添加表菜单选项

通常连接到外部数据库,但我想摆弄使用本地数据库创建项目.我使用的是SQLServer Express本地数据库,而不是CE.

我可以使用EF添加表格,但如果我右键单击服务器资源管理器中的表格,我唯一的选项是刷新和属性,即没有添加表格菜单选项.同样,如果我右键单击EF创建的其中一个表,我也只获得了Refresh和Properties菜单选项,因此我无法添加行等.存储过程存在同样的问题; 我无法添加任何内容(我应该使用EF和存储过程进行一些测试)因为我只有"刷新"和"属性"菜单选项.

关注:我已将此问题隔离到VS2012 Professional.当我使用VS2010时,它完全按预期工作:我可以添加表和存储过程.按照与VS2012相同的步骤导致没有菜单选项添加表或存储过程的情况.我用SQLServer 2012 LocalDB生成了这些测试结果.

asp.net-mvc visual-studio

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XGBoost 找不到 sklearn

我正在尝试 XGBoost,但被我无法弄清楚的错误阻止。我在活动环境中安装了 sklearn,可以通过在同一个 notebook 中训练 sklearn RandomForestClassifier 来验证它。当我尝试训练 XGBoost 模型时出现错误XGBoostError: sklearn needs to be installed in order to use this module

这有效:

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=0, n_jobs=-1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这会引发异常:

clf = xgb.XGBClassifier(max_depth=3, n_estimators=300, learning_rate=0.05).fit(train_X, train_y)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

更新:使用完全相同的代码和导入创建了一个 PyCharm 模块,并且它无一例外地执行。所以这似乎是一个 Jupyter Notebook 问题。PyCharm 指向与笔记本相同的 Anaconda 环境。

更新 2:创建一个笔记本并从引发异常的笔记本中复制代码。代码在新笔记本中运行正常。叹。案件结案。

python scikit-learn xgboost

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