小编Kar*_*Kid的帖子

在minikube中,如何使用nodeport公开服务？

例如,我使用以下命令启动kubernetes集群,并创建并公开如下所示的端口:

$ minikube start
$ kubectl run hello-minikube --image=gcr.io/google_containers/echoserver:1.4 --port=8080
$ kubectl expose deployment hello-minikube --type=NodePort
$ curl $(minikube service hello-minikube --url)
CLIENT VALUES:
client_address=192.168.99.1
command=GET
real path=/ ....

现在如何从主机访问公开的服务？我想minikube节点也需要配置为暴露这个端口.

使用minikube通过kubernetes api进行kubernetes集群设置的正确方法是什么？目前,我找不到可以访问kubernetes集群的端口.

我想知道启动烧瓶应用的正确方法.文档显示了两个不同的命令:

$ flask -a sample run

和

$ python3.4 sample.py 

产生相同的结果并正确运行应用程序.

这两者之间有什么区别,哪些应该用于运行Flask应用程序？

在 sbt 中，运行配置可以轻松传递，例如：

sbt "run -Dlib.lib1.version=2.0.0" 

但是当参数传递给 sbt 测试时，类似的事情会失败。例如：

sbt "test -Dlib.lib1.version=2.0.0"

官方文档指出 sbt test 不支持命令行参数：“测试任务不接受命令行参数并运行所有测试”。我想使用不同版本的库运行测试，该版本作为变量保存在 reference.conf 中，并且我想在测试期间覆盖此变量，而不每次都更改 reference.conf。

那么，如何使用命令行参数将配置传递给 sbt test ？

我正在使用 Rasterio 在 Python 中读取 jpg 图像及其关联的世界文件，如下所示：

import rasterio
with rasterio.open('/path/to/file.jpg') as src:
    print(src.width, src.height)
    print(src.crs)
    print(src.indexes)

图像文件及其关联的世界文件被正确读取，但是 CRS 未定义（我猜这是因为世界文件不包含 CRS）。这是输出：

5000 5000
None
(1, 2, 3)

读取文件后如何在Rasterio中手动设置CRS？

我必须从一些原始类型的集合中生成一个对象集合.所以我尝试了以下两种方法并且都工作:

case class Gr (x:Int,y:Int, z:Int)

val x = List(1,2,4,2,5)
val y = Array(1,2,7,4,5)
val z = Seq(1,2,4,8,5)


(x,y,z).zipped.toList.map(a => Gr(a._1,a._2,a._3))
(x,y,z).zipped.map(Gr:(Int,Int,Int) => Gr) 

那么,哪一个更好,第二个实际上如何工作？还有更好的方法吗？

我有一大堆多边形（> 10 ^ 6），其中大部分是不相交的，但其中一些多边形是另一个多边形的洞（~10 ^ 3个案例）。这里有一张图片来解释这个问题，较小的多边形是较大多边形中的一个洞，但两者都是多边形列表中的独立多边形。

现在我想有效地确定哪些多边形是孔并减去孔，即减去完全位于另一个多边形内部的较小多边形并返回“清理”多边形列表。一对孔和父多边形应该像这样转换（所以基本上是从父多边形中减去孔）：

Stackoverflow 和 gis.stackexchange.com 上有很多类似的问题，但我还没有找到真正解决这个问题的问题。以下是一些相关问题： 1. https://gis.stackexchange.com/questions/5405/using-shapely-translating-between-polygons-and-multipolygons 2. https://gis.stackexchange.com/questions/319546 /converting-list-of-polygons-to-multipolygon-using-shapely

这是一个示例代码。

from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry import MultiPolygon
from shapely.ops import unary_union
import numpy as np

#Generate a list of polygons, where some are holes in others; 
def generateRandomPolygons(polygonCount = 100, areaDimension = 1000, holeProbability = 0.5):
    pl = []
    radiusLarge = 2 #In the real dataset the size of polygons can vary
    radiusSmall = 1 #Size of holes can also vary

    for …