您可以通过添加:queue作为可选参数来指定在ActionMailer中调用deliver_later时要使用的队列,例如:
Notifier.welcome(User.first.id).deliver_later(queue: "low")
对于所有ActionMailers,有没有办法以一般方式执行此操作？要设置默认的ActionMailer队列？
我们必须numpy.testing.assert_array_equal断言两个数组相等.
但是,最好的方法是做什么numpy.testing.assert_array_not_equal,即确保两个数组不相等？
我的一些图有几百万行。我alpha根据行数动态调整该值，使异常值或多或少消失，同时最突出的特征显得清晰。但对于某些alpha人来说，这些线条就消失了。
alphamatplotlib 中线图的最小有效值是多少？为什么会有下限？
当我在 numpy 中使用权重进行跑步/滚动平均时，我会做这样的事情：
data = np.random.random(100) # Example data...
weights = np.array([1, 2, 1])
data_m = np.convolve(data, weights/float(np.sum(weights)), "same")
然后根据应用将 data_m[0] 和 data_m[-1] 替换为 nans 等。
可以用 xarray 做类似的事情。我所做的（在这种情况下）是
xr.DataArray(data).rolling(dim_0=3, center=True).mean(dim="dim_0")
但这对应于权重
weights = np.array([1, 1, 1])
在 numpy 示例中。使用 xarray 时，我将如何应用其他权重？