小编Kin*_*ede的帖子

使用AWS-CLI将数据同步到S3中的空目录时,几乎是即时的.但是,当同步到一个大目录(几百万个文件夹)时,甚至需要很长时间才能开始上传/同步文件.

有替代方法吗？看起来它试图在同步之前考虑S3目录中的所有文件 - 我不需要它,并且在没有事先检查的情况下上传数据就没问题了.

我正在使用运行 Windows Server 2019 AMI/Docker 的 EC2 实例运行 ECS 服务 - 但在运行使用 boto3 的任务时，日志显示

botocore.exceptions.NoCredentialsError: Unable to locate credentials

据我所知，任务的执行角色应该提供给容器，并且 boto3 应该承担该角色。

是否需要额外配置才能让 boto3 在 Windows 容器中承担 ECS 实例角色，或者对于一般 ECS 而言？

我是一个开始SQL程序员 - 我得到了大多数东西,但不是EXISTS.

它在我看来,并通过文档查看整个EXISTS语句返回一个布尔值.

但是,我看到了可以使用它的具体示例,并返回表的一部分,而不是全部或不返回.

SELECT DISTINCT PNAME
FROM P    
WHERE EXISTS
(
    SELECT *
    FROM SP Join S ON SP.SNO = S.SNO
    WHERE SP.PNO = P.PNO
    AND S.STATUS > 25
)

此查询返回一个值,即符合条件的值(S.Status> 25).

但是,对于其他查询,如果EXISTS子查询中的一行甚至是真的,它似乎返回我正在选择的整个表.

如何控制这个？

我正在尝试使用 CMake 从 Linux 交叉编译到 Windows。我安装了 MinGW32，但是当我尝试使用 MinGW Makefiles 作为生成器运行 CMake 时，我得到：

CMake 错误：无法创建命名生成器 MinGW Makefiles

然后它向我显示了它拥有的生成器列表，但 MinGW Makefiles 不是其中之一。

如何在 Linux 上使用 MinGW32 Makefile 运行 CMake？

在 Amazon SageMaker 中运行 ML 训练作业时，训练脚本会被“部署”并提供一个 ML 训练实例，该实例需要大约 10 分钟才能启动并获取所需的数据。

我只能从训练作业中收到一条错误消息，然后它就会终止，实例也会随之被终止。

在对训练脚本进行更改以修复该问题后，我需要部署并运行它，这还需要 10 分钟左右。

如何更快地完成此任务，或保持训练实例运行？