我想实现这个问题中描述的流程:
此处描述了针对此要求的Google解决方案:
https://developers.google.com/identity/protocols/CrossClientAuth#offlineAccess
我遵循了本指南,但不幸的是,当我在后端使用授权代码来访问令牌并从谷歌刷新令牌时,谷歌抛出此错误:
{
"error": "invalid_request",
"error_description": "Missing parameter: redirect_uri"
}
redirect_uri 对于这种情况没有任何意义,因为客户端是android.
还有一些建议,他们说使用"postmessage"作为重定向uri或使用http:// localhost作为重定向uri或在谷歌应用程序控制台中的重定向URI中添加服务器地址,但没有一个适用于此流程.
我可以定义一个var不可变的变量(by ):
var x = scala.collection.immutable.Set("aaaaaa","bbbbbb")
println(x.isInstanceOf[scala.collection.immutable.Set[String]])
x += "cccc"
println(x.isInstanceOf[scala.collection.immutable.Set[String]])
这导致:
true
true
+=方法不是成员scala.collection.immutable.Set,所以发生了什么？
我知道如何定义一个带有可变长度参数的方法:
case class taxonomy(vocabularies:(String,Set[String])*)
和客户端代码非常干净:
val terms=taxonomy("topics"->Set("economic","politic")
,"tag"->Set("Libya","evolution")
)
但我想知道当我有一个变量(而不是变量序列)时,我如何使用这个案例类,如下所示:
val notFormattedTerms = Map("topics"->Set("economic","politic")
,"tag"->Set("Libya","evolution"))
我为我的对象定义了一个可变属性
object myobject{
val myMap = mutable.Map[String,mutable.Set[String]]
def clear {// I don't know what code I must write here for remove all key Values on myMap}
def add(keyValue:(String,String)){//some code for add a keyValue to mymap}
}
class foo(val x:Int){
def convertToInt(z:string) = {do somthing to convert a string to an integer}
def this(y:string) = this(convertToInt(y))
}
在辅助构造函数中调用convertToInt(this(y:string))会导致此错误:
error: not found: value convertToInt
我知道我可以使用单例对象并将所有静态函数(如convertToInt)打包到其中,但这是一个很好的解决方案吗？
object foo{
def convertToInt(z:string) = {do somthing to convert a string to an integer}
}
class foo(val x:Int){
def this(y:string) = this(foo.convertToInt(y))
}
我试图测试我的缓存是用redis集群实现的(集群服务器不是客户端).每次运行单元测试时我都必须刷新redis.当我尝试运行flushdb命令时出现此错误:无法使用带有redis-cluster的"FLUSHDB".似乎我只能在设置插槽时才能在集群模式下运行flushdb命令,但我不知道该怎么做.(我已经覆盖了laravel的redis包装器,所以laravel不是这样的情况如果你了解我如何使用predis我可以采用laravel)
val input=Set(Set("a","b"),Set("b","c"))
我要这个:
Map("a"->1,"b"->2,"c"->1)
实现此类功能的最佳功能方法是什么？在嵌套的Iterables中使用yield关键字结果:
output = for(firstlevel<-input) yield for(item<-firstlevel) yield item
我对filter,tokenizer vs query的使用有点困惑.我可以在索引期间选择ngram过滤器或标记器(通过分析器)我也可以使用multi_field存储相同字段的不同变体以用于查询的不同用法,所以我不应该担心这种方法的灵活性,如下所述:http:/ /jontai.me/blog/2013/02/adding-autocomplete-to-an-elasticsearch-search-application/
当我在分析文本时使用ngram过滤器时,我给出了与使用模糊查询时相同的结果(更好的结果,因为edgeNGram选项不适用于模糊查询.)
所以什么时候我应该使用模糊查询(通过模糊选项或fuzzy_like_this查询...)如果使用过滤器(在索引期间)和简单匹配查询获得更好的结果,并且因为我读它更具可扩展性？
什么时候应该使用ngram tokenizer而不是ngram过滤器？
假设我们有一个包含 3 个子案例类的特征。当我们将此特征与其中两个匹配而忘记检查第三个时，我们可能在编译时没有注意到它，然后我们会收到运行时错误，尤其是在相互递归函数中使用此模式匹配的情况下。
是否有任何语言构造（可能是某种特定的模式匹配）可以确保处理所有子类？如果是这样，更复杂的模式匹配呢？（比仅仅匹配特征的子类更复杂）是否有任何机制可以让我们确保这些模式匹配是完整的功能？