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我想在 AWS Lambda 中编写 Python 3.6 查询以获取有关 AWS SSM 参数存储的详细信息，但我得到了空响应。如果我通过 AWS CLI 查询，我会得到参数存储项的详细信息，包括我的最终目标 AMI ID。参数存储路径为：

/aws/service/ami-windows-latest/Windows_Server-2019-English-Core-Base-2019.07.12

我的代码如下，任何有关为什么这不返回预期结果的见解将不胜感激。

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('ssm')
    response=client.get_parameters(Names=['/aws/service/ami-windows-latest/Windows_Server-2019-English-Full-Base']),
    #return "Success"
    print (response)

我期待在运行以下 AWS CLI 命令时获得相同的输出。

aws ssm get-parameters --names /aws/service/ami-windows-latest/Windows_Server-2019-English-Full-Base --region us-east-1

我已经在 LeetCode 中编写了最长公共前缀的代码，但它返回“超出时间限制”。

没有具体的错误消息，所以我不知道如何修复我的代码以通过测试用例。

class Solution:
    def longestCommonPrefix(self, strs: List[str]) -> str:

        #find the number of shortest characters
        shortest_num = 0
        nums = [0] * len(strs)
        for i in range(len(strs)):
            nums[i] = len(strs[i])
            shortest_num = min(nums)

        l1 = strs[0]
        l2 = strs[1]
        l3 = strs[2]


        for j in range(shortest_num):
            tmp = ""
            while l1[j] == l2[j] and l2[j] == l3[j]:
                tmp += l1[j]
            candidate.append(tmp)

        print(max(candidate))

错误信息

Time Limit Exceeded

我正在尝试将我的代码分成文件。当我尝试从另一个文件导入任何变量时，出现以下错误：

File ".\app.py", line 2, in <module>
    from backend.Measure import Measure,MeasurementSchema,measure_schema,measures_schema
ModuleNotFoundError: No module named 'backend'

我有3个文件：

• 应用程序.py

  from flask import Flask, Request, jsonify
  from backend.Measure import Measure,MeasurementSchema,measure_schema,measures_schema
  from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  
  app = Flask(__name__)
  
  db = SQLAlchemy(app)
  
  
  @app.route('/api/measures')
  def getAllMeasurements():
      results = Measure.query.all()
      return measures_schema.jsonify(results)
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• 测量.py

  from flask_marshmallow import Marshmallow
  from backend.app import app
  from backend.app import db
  
  ma = Marshmallow(app)
  
  class Measure(db.Model):
      __tablename__ = 'measurements'
      id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
      timestamp = db.Column(db.DateTime, auto_now_add=True)
      temperature = db.Column(db.Float)
  
      def __init__(self, …

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我的测试在模式下运行 Puppeteerheadless: false并打开几个选项卡。
如果我在另一个应用程序窗口中 - 每当它打开一个新选项卡时 - 它会将 Chromium 聚焦到视图中。
这很烦人。有什么办法让它在后台运行吗？

我使用的是 macOS 10.14

当我尝试训练我的模型时，

"ValueError: Type must be a sub-type of ndarray type"

出现于line x_norm=(np.power(x,2)).sum(1).view(-1,1)。

代码 ：

def pairwise_distances(x, y=None):
  
  x_norm = (np.power(x,2)).sum(1).view(-1, 1)

   if y is not None:
   y_t = torch.transpose(y, 0, 1)
   y_norm = (y**2).sum(1).view(1, -1)
  else:
   y_t = torch.transpose(x, 0, 1)
   y_norm = x_norm.view(1, -1)

  dist = x_norm + y_norm - 2.0 * torch.mm(x, y_t)
  # Ensure diagonal is zero if x=y
  # if y is None:
  #     dist = dist - torch.diag(dist.diag)
  return torch.clamp(dist, 0.0, np.inf)

我使用XLNet embedding-as-service计算了两个相同句子的向量。但是该模型为两个相同的句子生成不同的向量嵌入，因此余弦相似度不为 1，欧几里得距离也不为 0。在 BERT 的情况下，它工作得很好。例如; 如果

vec1 = en.encode(texts=['he is anger'],pooling='reduce_mean')
vec2 = en.encode(texts=['he is anger'],pooling='reduce_mean')

模型（XLNet）表明这两个句子不相似。

我正在使用 python 进行主题建模任务，我想从年度/可持续性报告中提取文本。然而我的问题是，当我尝试提取报告时，提取的行在页面中的两个不同列之间断开，即它连接相邻段落中的两个不同行以构成一个句子。如何按照报告中的显示方式准确提取行。我已附上报告的版本和函数提取的行。

下面是我使用的函数：

#从url获取pdf的函数：

def converter(url):\n    text=[]\n    req= requests.get(url)\n    with pdfplumber.open(BytesIO(req.content)) as pdf:\n        for i in range(0, len(pdf.pages)):\n            pages= pdf.pages[i]\n            text.append(pages.extract_text())\n    return "\\n".join(str(i) for i in text)\n

该图像是我正在提取的报告中的一个片段，报告中的文本分为两列，而 extract_content 函数将这两列混合起来得到一行，即将两列中的行连接起来并显示为一行。

这是报告的第一行（第一列和第二列的开头由函数合并在一起）：

\n

\\n2019 年我的首要职责之一是接受采访。当我们\n在 2016 年\n开始新的战略时期\xe2\x80\x9c早安挪威\xe2\x80\x9d节目\n进行谈话时，我表示希望AF 会感到 \\n关于 AF\xe2\x80\x99s\n当我们\n希望超越 \\n女性时，将同样紧密结合的百分比增加一倍的目标

\n

如果我能按照报告中给出的确切方式提取句子，那将会很有帮助。

作为更大用例的单元测试，我正在检查我在前端执行的 pedersen 哈希确实与通过 circom 电路完成的预期哈希一致。我在电路中使用一个简单的断言并生成一个见证，并将散列值和未散列值提供给电路，重新创建散列以确保它通过。

我正在使用 circomlibjs 在前端运行 Pedersen 哈希。作为单元测试，我有。一个带有简单断言的电路，用于检查前端的结果是否与 circom 电路中的 pedersen 哈希值一致。

我正在使用的电路：

include "../node_modules/circomlib/circuits/bitify.circom";
include "../node_modules/circomlib/circuits/pedersen.circom";

template check() {
    signal input unhashed;
    signal input hashed;
    signal output createdHash[2];

    component hasher = Pedersen(256);
    component unhashedBits = Num2Bits(256);

    unhashedBits.in <== unhashed;

    for (var i = 0; i < 256; i++){
        hasher.in[i] <== unhashedBits.out[i];
    }

    createdHash[0] <== hasher.out[0];
    createdHash[1] <== hasher.out[1];

    hashed === createdHash[1];
}

component main = check();

在前端，我正在运行以下命令，

import { buildPedersenHash } from 'circomlibjs';


export function buff2hex(buff) { …

我在用于从 Google Ads 中的视频广告系列中提取统计信息的两个查询之间存在差异。通常，我使用下面的第一个查询来获取视频广告系列的一般统计信息：

SELECT 
    segments.date, 
    campaign.name, 
    campaign.id, 
    metrics.cost_micros, 
    metrics.video_views, 
    metrics.impressions, 
    metrics.clicks, 
    metrics.conversions  
FROM campaign  
WHERE campaign.id IN (<google_ads_campaign_id>) 
AND segments.date >= '2024-02-01' 
AND segments.date <= '2024-02-01' 
AND campaign.status IN (ENABLED, PAUSED)

不过，我正在尝试扩大我的分析范围，以包括展示我的广告的 YouTube 视频片段。为了实现这一点，我创建了第二个查询，其中包含详细放置视图报告：

SELECT 
    detail_placement_view.group_placement_target_url, 
    detail_placement_view.placement, 
    detail_placement_view.placement_type, 
    detail_placement_view.target_url, 
    segments.date, 
    campaign.name, 
    campaign.id, 
    metrics.cost_micros, 
    metrics.video_views, 
    metrics.impressions, 
    metrics.clicks, 
    metrics.conversions  
FROM detail_placement_view  
WHERE campaign.id IN (<google_ads_campaign_id>) 
AND segments.date >= '2024-02-01' 
AND segments.date <= '2024-02-01' 
AND campaign.status IN (ENABLED, PAUSED)

我的问题是，我注意到从这两个查询获得的数据之间存在显着差异，特别是在展示次数等指标方面。我的目标是了解这些差异是否在正常变化范围内，或者是否存在导致这些差异的潜在问题。

对于如何解决这种差异并确保我的分析的准确性的任何指导或建议，我将不胜感激。

任何人都知道无损图像压缩api /服务类似于来自雅虎的smushit？

干杯