小编A. *_*jar的帖子

当我编辑specflow功能文件测试时，它不会更新代码隐藏文件。当我尝试通过右键单击项目并选择手动重新生成代码隐藏文件时，'Regenerate Feature Files'出现错误：

错误：在此系统上找不到自定义工具“specflowsinglefilegenerator”

我发现这通常意味着我没有安装Specflow扩展。但是，当我在 Visual Studio 中查看扩展和更新时，我可以看到'Specflow for Visual Studio 2017'已安装。

如果有人知道我能做什么，那将非常有帮助。当我将存储库重新克隆到一个新文件夹时，这开始了。

我也尝试过清理和重建。关闭视觉工作室。卸载并重新安装 Specflow 扩展。从 2019 年到 2017 年从 Visual Studio 切换。重新启动我的计算机。更新规范流。删除 specflow 缓存文件并强制文件重新生成。我仍然没有对代码隐藏文件进行更改。

当我对索引进行查询时，出现以下错误：

“[jobs] 索引的 [82213] doc 的 [field_21] 字段的长度已超过 [10000] - 允许分析突出显示的最大值。可以通过更改 [index.highlight.max_analyzed_offset] 索引级别设置来设置该最大值. 对于大文本，建议使用偏移量或术语向量进行索引！”

当我将max_analyzed_offset10,000 增加到 10,000,000 时，它解决了我的问题，并且查询同样快。我应该担心像这样离开这个设置吗？我会遇到性能下降吗？还是应该使用偏移量/术语向量？使用术语向量的一个警告是它们会增加索引的大小。

另外，如果包含超过特定数量的字符，是否有办法禁用突出显示？

我们计划采用微前端，我们的项目是在 Asp.Net Core MVC 中，我们想要多个应用程序，每个应用程序由不同的团队拥有，他们可以在其中独立开发、测试、部署。我正在寻找的是，如果前端的每个组件都有自己的 URL，因为我们希望组件可以独立部署，那么单独的 URL 意味着它有自己的服务器和主机环境，那么我们如何管理跨多个组件的会话？如果有人可以指导微前端考虑：

1. 安全
2. 独立可部署组件
3. 在组件之间传递事件或共享数据
4. 按母版页编排组件

scipy UnivariateSpline 不允许多值 X。我读到这已更改，但似乎对我不起作用。我用的是最新版本，刚刚用pip尝试下载，说我有最新版本。

我曾尝试将 s（平滑）从 0 和 None（定义为 X 必须严格增加）更改，但这并不能解决问题。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import UnivariateSpline

x=[152,152,152,152,152,159,159,159,159,159,166,166,166,166,166,174,174,174,174,174,181,181,181,181,181,188,188,188,188,188,194,194,194,194,194,202,202,202,202,202,208,208,208,208,208,215,215,215,215,215,222,222,222,222,222,229,229,229,229,229,236,236,236,236,236,243,243,243,243,243,250,250,250,250,250,258,258,258,258]

y=[-1.31639523,-1.90045889,-1.81769285,-1.25702203,-1.31975784,-0.76206863,-0.74170737,-0.66029284,-0.58124809,-0.49593701,-0.19309943,0.02254396,-0.04614866,0.06709774,0.10436002,0.577175,0.56809403,0.89547559,0.60922195,0.76220672,1.0461253,1.1304339,1.56360338,1.34189828,1.41658105,1.98677786,2.40487089,2.20431052,1.91072699,2.49328809,2.670556,2.85024397,3.24333426,2.44841554,3.14604703,3.39128172,3.78063788,3.21446612,3.07158159,3.79503965,3.40717945,4.02417242,3.70708767,4.00729682,4.25504517,4.28874564,3.9356614,4.30337567,4.02388633,4.65376986,4.33884509,4.68839858,4.10508666,4.26236997,4.53098529,5.03443645,4.07940011,4.3033351,4.43476139,4.80221614,4.49558967,4.5052504,4.40289487,5.15433152,5.1330299,4.30299696,4.47974301,5.34886789,4.60896298,5.35997675,4.40204983,5.50162549,4.3056854,4.87120463,5.36265274,4.33578634,5.06347439,4.46811258,5.30920785]

s = 0.1 # set smoothing to non-zero
spl = UnivariateSpline(x, y, s=s)

我收到此错误消息：- spl = UnivariateSpline(x, y, s=s) File "C:\Python37\lib\site-packages\scipy\interpolate\fitpack2.py", line 177, in __init__ raise ValueError('x must be strictly increasing') ValueError: x must be strictly increasing.

任何帮助或建议将是最受欢迎的！

我有一个奇怪的问题。我有一个简单的 py3 应用程序，它使用 sqlalchemy。

但是几个小时后，出现错误：

(sqlalchemy.exc.InvalidRequestError) 在无效事务回滚之前无法重新连接

我的初始化部分：

self.db_engine = create_engine(self.db_config, pool_pre_ping=True) # echo=True if needed to see background SQL
Session = sessionmaker(bind=self.db_engine)
self.db_session = Session()

查询（这是唯一发生的查询）：

while True:
    device_id = self.db_session.query(Device).filter(Device.owned_by == msg['user_id']).first()
    sleep(20)

整个脚本处于无限循环中，单线程（SQS 读出）。有人解决这个问题吗？

我正在尝试开始使用DeltaLakesusing Pyspark.

为了能够使用 deltalake，我在 Anaconda shell-prompt 上调用 pyspark 作为 \xe2\x80\x94

pyspark \xe2\x80\x94 packages io.delta:delta-core_2.11:0.3.0\n

这是来自 deltalake \xe2\x80\x94 https://docs.delta.io/latest/quick-start.html的参考

Delta Lake 的所有命令都可以在 Anaconda shell 提示符下正常工作。

在 jupyter 笔记本上，引用 deltalake 表会出现错误。这是我在 Jupyter 笔记本上运行的代码 -

df_advisorMetrics.write.mode("overwrite").format("delta").save("/DeltaLake/METRICS_F_DELTA")\nspark.sql("create table METRICS_F_DELTA using delta location \'/DeltaLake/METRICS_F_DELTA\'")\n

下面是我在笔记本开始时使用的连接到 pyspark 的代码 -

import findspark\nfindspark.init()\nfindspark.find()\n\nimport pyspark\nfindspark.find()\n

下面是我得到的错误：

\n

Py4JJavaError：调用 o116.save 时发生错误。\n：java.lang.ClassNotFoundException：找不到数据源：delta。请在http://spark.apache.org/third-party-projects.html找到软件包

\n

有什么建议么？