小编Cli*_*ash的帖子

我可以调用一个在注释中返回字符串的方法吗？
如果是这样，请指导我如何实现这一目标？

我尝试过这样，但这对我不起作用。

@Description(value = Resource.getWord("key"))

我在Apache Nifi中使用GetTwitter处理器使用UserId处理实时推文。最初它可以正常工作，但几个小时后仍未从Twitter检索到任何推文。请问我为什么会遇到这个问题。

注意： 由于我正在使用25000用户ID从他们那里获取实时推文。正如我所提到的，一些博客显示5000 UserId是GetTwitter处理器的最大限制。我使用具有相同访问凭据的5个GetTwitter处理器将25000个用户ID分为5个部分。

我有将近5年的时间序列数据。使用此数据，我想预测未来2年。这该怎么做？

我提到了许多与此有关的网站。我注意到，大多数预测仅使用用于训练的相同数据集完成，而对于未来30天则不会进行预测。如果有可能通过TensorFlow实现。我可以知道如何实现吗？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Dropout

dataset_train = pd.read_csv(r'C:\Users\Kavin\source\repos\SampleTensorFlow\SampleTensorFlow\data\traindataset.csv')
training_set = dataset_train.iloc[:, 1:2].values

sc = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)

X_train = []
y_train = []
for i in range(60, 2035):
    X_train.append(training_set_scaled[i-60:i, 0])
    y_train.append(training_set_scaled[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)

X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) …

当我尝试使用下面的 App Annie Intelligence API 时

https://api.appannie.com/v1.3/intelligence/apps/ios/market_size?data_break_down=country&categories=Overall&device=iphone&capsularity=monthly&start_date=2018-01-01

我得到以下403 forbidden错误。

{
    "code": 403,
    "error": "This user account does not have access to App Annie Intelligence API."
}

我可以知道如何启用 App Annie Intelligence API 的访问权限吗

是否可以使用 Apache Nifi 以单步方式检索电子邮件的正文内容、电子邮件标题详细信息和电子邮件附件。

如果是这样，请帮助我如何实现这一目标。