小编Vik*_*bey的帖子

我是角度新手。我正在将一些字段动态渲染为我的反应形式。当我使用模拟请求时，一切都很好ng serve（即渲染正确发生，console.log 中没有错误）。一旦我ng build使用正确的后端构建项目，我就会收到动态渲染的每个字段的错误：

main.js:1 ERROR TypeError: Cannot read property '_rawValidators' of null 

我找不到此错误的任何背景。我很想听听你的想法。

更多背景

// these fields change with selection
this.datafields = [{
              dfId: 48,
              dfName: "Phone",
              dfType: "text",
              dfOptions: null,
              dfValue: ""
              },
              {
              dfId: 49,
              dfName: "Eval",
              dfType: "select",
              dfOptions: ["","Remote","Live"],
              df_value: "",
              }]

打字稿渲染ngOnInit（尝试过ngAfterViewInit但没有改进）

dfGroup = new FormGroup({})
...
...

 this.eyeForm = this.formBuilder.group({
      focus: ['', Validators.required],
 datafields: this.formBuilder.array([])
})

...
...

  if (this.datafields != null || this.datafields != …

我有这段代码，它在 python 3 中引发了一个错误，这样的比较可以在 python 2 上工作，我该如何更改它？

import tensorflow as tf 
def train_set():
    class MyCallBacks(tf.keras.callbacks.Callback):
        def on_epoch_end(self,epoch,logs={}):
            if(logs.get('acc')>0.95):
                print('the training will stop !')
                self.model.stop_training=True
    callbacks=MyCallBacks()
    mnist_dataset=tf.keras.datasets.mnist 
    (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist_dataset.load_data()
    x_train=x_train/255.0
    x_test=x_test/255.0
    classifier=tf.keras.Sequential([
                                    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
                                    tf.keras.layers.Dense(512,activation=tf.nn.relu),
                                    tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
                                    ])
    classifier.compile(
                        optimizer='sgd',
                        loss='sparse_categorical_crossentropy',
                        metrics=['accuracy']
                       )    
    history=classifier.fit(x_train,y_train,epochs=20,callbacks=[callbacks])
    return history.epoch,history.history['acc'][-1]
train_set()

我需要将动态高度值设置为 DataTable Widget 的 dataRowHeight 属性以适应不同的 Row 内容，但我不想使用允许这样做的 Table Widget。-#flutter

默认情况下，它使用 DataTableThemeData 中定义的 kMinInteractiveDimension 值 (48.0)。

DataTable(dataRowHeight: 150, columns: [DataColumn()...], rows: [DataRow()....])

检查这个图像：

之前只询问过这个问题的一部分([1] [2]),它解释了如何分割numpy数组.我是Python的新手.我有一个包含262144个项目的数组,并希望将它分成长度为512的小数组,单独对它们进行排序并总结它们的前五个值,但我不确定如何超出这一行:

np.array_split(vector, 512)

如何调用和分析每个数组？继续使用numpy数组或者我应该还原并使用字典而不是它是个好主意吗？

考虑 assets/logdata.txt 中的标准 Web 日志文件。该文件记录了用户在访问网页时进行的访问（就像这个！）。日志的每一行都有以下项目：

• 主机（例如，'146.204.224.152'）
• 一个'feest6811'用户名（例如，注意：有时缺少用户名！在这种情况下，使用“-”作为用户名的值。）
• 发出请求的时间（例如，'21/Jun/2019:15:45:24 -0700'）
• post 请求类型（例如，'POST /incentivize HTTP/1.1'注意：并非所有内容都是 POST！）

您的任务是将其转换为字典列表，其中每个字典如下所示：

example_dict = {"host":"146.204.224.152", 
                "user_name":"feest6811", 
                "time":"21/Jun/2019:15:45:24 -0700",
                "request":"POST /incentivize HTTP/1.1"}

这是 txt 数据文件的示例。

我写了这几行代码：

import re
def logs():
    with open("assets/logdata.txt", "r") as file:
        logdata = file.read()
        #print(logdata)
        pattern="""
        (?P<host>.*)        
        (-\s)   
        (?P<user_name>\w*)  
        (\s) 
        ([POST]*)
        (?P<time>\w*)               
                 """
        for item in re.finditer(pattern,logdata,re.VERBOSE):
            print(item.groupdict())
        return(item)
logs()

它帮助我进行了制作"host"，"user_name"但是我无法继续完成其余的要求。有人可以帮忙吗？

我可以在 python 中制作直方图，但无法添加密度曲线，我看到许多代码使用不同的方式在直方图上添加密度曲线，但我不确定如何获取我的代码

我添加了密度 = true 但无法在直方图上获得密度曲线

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
X=df['A']

hist, bins = np.histogram(X, bins=10,density=True)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.bar(center, hist, align='center', width=width)
plt.show()

我从 Kraken 收到 ohlc 数据，EPOCH 时间以毫秒为单位。邮箱：1599651300

当我绘制数据时，我看到纪元号，但我想看到日期（es：2020 年 9 月 10 日 12:23）。

我该怎么做？

ohlc, last = k.get_ohlc_data("BCHEUR", 5)

# plot candlestick chart
candle = go.Candlestick(
    x = ohlc['time'],
    open = ohlc['open'],
    close = ohlc['close'],
    high = ohlc['high'],
    low = ohlc['low'],
    name = "Candlesticks")

data = [candle]

# style and display
layout = go.Layout()
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
plot(fig)

嗨，我收到以下错误，有人可以告诉我可能有什么问题吗？

当我打电话时， os.fit_sample(X,y)

'RandomOverSampler' 对象没有属性 '_validate_data'

我有一个字典d,其中有几个列表存储在其中.如果我打印字典,我会很难读出输出:

 {'Patch(0,8)': [28, 56, 75], 'Patch(0,6)': [1, 11, 17, 19, 20, 23, 28, 30, 44, 45, 49, 56, 60, 63, 75, 81, 91, 99], 
 'Patch(4,0)': [2, 5, 6, 8, 19, 22, 23, 27, 31, 34, 35, 36, 41, 45, 51, 52, 53, 55, 56, 59, 60, 61, 62, 64, 66, 67, 68, 70, 73, 75, 76, 77, 79, 85, 87, 91, 94, 96], 
 'Patch(4,6)': [19, 23, 45, 56, 60, 75, 91], 'Patch(0,0)': [0, 1, 2, 3, 4, 5, …