小编An *_*ea.的帖子

我正在尝试保存使用R得到的绘图缩放.

我的Rstudio可以选择保存该情节,但它似乎不起作用.没有错误消息.我像往常一样经历一切,然后pic永远不会出现在它应该的文件中.我试过打开图片,并保存在默认目录中,但它仍然没有显示...

任何帮助,将不胜感激.

from pydantic import BaseModel


class Grafana(BaseModel):
    user: str
    password: str
    host: str
    port: str
    api_key: str | None = None
    GRAFANA_URL = f"http://{user}:{password}@{host}:{port}"
    API_DATASOURCES = "/api/datasources"
    API_KEYS = "/api/auth/keys"

使用 Pydantic，我收到两个未绑定变量错误消息user，password其中 、 等GRAFANA_URL。

有办法解决这个问题吗？在常规课程中，我只会GRAFANA_URL在__init__方法中创建。对于 Pydantic，我不知道如何继续。

似乎有几个 asyncio 函数，就像这里显示的那样，对于同步原语来说不是线程安全的...由于不是线程安全的，考虑到例如 asyncio.Lock，我假设这个锁不会锁定全局变量，当我们我们的计算机中运行多个线程，因此竞争条件是个问题。

那么，这个不上锁的锁有什么意义呢？（不是批评，而是诚实的怀疑）

这些不安全原语的用途是什么？

I\xe2\x80\x99m 尝试在没有评估数据集的情况下进行微调。\n为此，I\xe2\x80\x99m 使用以下代码：

training_args = TrainingArguments(\n    output_dir=resume_from_checkpoint,\n    evaluation_strategy="epoch",\n    per_device_train_batch_size=1,\n)\ndef compute_metrics(pred: EvalPrediction):\n    labels = pred.label_ids\n    preds = pred.predictions.argmax(-1)\n    f1 = f1_score(labels, preds, average="weighted")\n    acc = accuracy_score(labels, preds, average="weighted")\n    return {"accuracy": acc, "f1": f1}\ntrainer = Trainer(\n    model=self.nli_model,\n    args=training_args,\n    train_dataset=tokenized_datasets,\n    compute_metrics=compute_metrics,\n)\n

但是，我得到

ValueError: Trainer: evaluation requires an eval_dataset\n

我认为默认情况下，Trainer 至少在文档中不进行评估\xe2\x80\xa6，我得到了这个想法\xe2\x80\xa6

我正在尝试遵循官方文档。但是，当我运行命令时sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

我收到以下消息：

Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
Package docker-ce is not available, but is referred to by another package.
This may mean that the package is missing, has been obsoleted, or
is only available from another source

E: Package 'docker-ce' has no installation candidate
E: Unable to locate package docker-ce-cli
E: Unable to locate package containerd.io
E: Couldn't find any package by glob 'containerd.io'
E: Couldn't …

在 jupyter 笔记本中，我运行

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import scipy.stats as stat 

然后在另一个单元格中，我运行sns.set_theme()，出现以下错误

AttributeError: module 'seaborn' has no attribute 'set_theme'.

但它应该根据https://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html

这是为什么？

我的默认功能只是一个 http post 请求。

我想测试我的应用程序是否能够处理以下场景：

• 每秒 5 个请求，持续 2 秒
• 每秒 15 个请求，持续 10 秒
• 每秒 20 个请求，持续 5 秒

我不确定是使用 Ramping-arrival-rate 还是 Ramping-vus

这是我用于第一个选项的示例。

export const options = {
  scenarios: {
    contacts: {
      executor: 'ramping-arrival-rate',
      timeUnit: '1s',
      preAllocatedVUs: 10,
      maxVUs: 200,
      stages: [
        { target: 5, duration: '2s' },
        { target: 15, duration: '10s' },
        { target: 20, duration: '5s' },
        { target: 0, duration: '10s' },
      ],
    },
  },
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<60000'], //units in miliseconds 60000ms = …