小编Rik*_*son的帖子

我希望有人可以解释为什么我unauthenticated已经执行了成功的Oauth 2身份验证过程.

我已经Passport像Laravel的文档中那样设置了包,我成功地进行了身份验证,获得了令牌值,等等.但是,当我尝试做一个get请求时,比方说/api/user,我得到一个Unauthenticated错误作为回应.我使用令牌值作为带有键名的标题Authorization,正如文档中所述.

Route::get('/user', function (Request $request) {
    return $request->user();
})->middleware("auth:api");

这个函数假设让我自己作为经过身份验证的用户,但我只是得到了Unauthenticated.同样,如果我只是返回第一个用户,我会再次获得Unauthenticated.

Route::get('/test', function(Request $request) {
    return App\User::whereId(1)->first();
})->middleware("auth:api");

在从一个教程Laracast,通过设置导向Passport,导向器不具备->middleware("auth:api")在他的路线.但如果不存在,那么就根本不需要身份验证!

请,任何建议或答案都欢迎!

在现实世界的问题中,我有一些箱子,套装和物品.目标是用正好类型的一个项目(T1-T3)填充每个强制仓,并用任何正确类型的数量项(T4-T5)填充可选仓.这些集合可以包括任何类型的项目.因此,集合可以包括相同强制类型的项目,这是一个问题.我正在尝试建模,以便遍历图表对应于有效地拾取集合和项目.但是(如第一张图片中所示)只要一组碰巧包含两个相同类型的强制项,它就会失败.

这些集合强制选择其中一个相同类型的强制项目以及其他项目.

一个直接的解决方案是将每个集合包括相同类型的强制项目,并为每个冲突项目创建一个新集合,包括所有其他没有冲突的项目.但是,集合的数量随着冲突的数量呈指数增长.

欢迎任何建模建议,想法或评论!

所有 Numpy 专家，这对你们来说可能非常简单。这个问题应该存在，但我没有找到确切的解决方案。类似的事情是按 NumPy 中的出现情况按行比较两个矩阵，并且Numpy 将数组一次与多个标量进行比较，但不完全在那里。

我需要计算numpy.array_equal多维数组，但我很确定我不需要使用双 for 循环。但是，如果我使用双 for 循环进行计算，它将如下所示：

M = numpy.array(
     [
         [
            [1,2,3],
            [1,3,4]
         ],
         [
            [3,4,5],
            [1,2,3]
         ],
         [
            [1,2,3],
            [1,3,4]
         ]
     ])

result = np.zeros((M.shape[0], M.shape[0]))
for i in range(M.shape[0]):
    for j in range(M.shape[0]):
        result[i,j] = numpy.array_equal(M[i], M[j])

我最终应该得到一个M.shape[0]^2大的真值表，其中至少对角线是正确的。

假设存在两个节点(:USER {name: "John"})和(:AGE {name: "28"})。现在，Neo4j 可以执行以下查询

MATCH (u:USER {name: "John"})
MATCH (a:AGE {name: "28"})
MERGE (u)-[:IS]->(a)

并创建IS两个节点之间的关系。在 Redis Graph 上运行相同的查询时，出现以下错误： Syntax error at offset 22 near 'MERGE'。有谁知道如何在 Redis Graph 上运行相同的查询？

我应该补充一点CREATE，MERGE因为它会创建一个（可能）已经存在的边缘的副本，而不是它不起作用。

在 Kubernetes 中，人们通过X向http://X:9999. X这是应用程序名称。我想知道，可以添加它将指向的多个名称或别名吗http://X:9999？即我可以转发/指向http://Y:9999吗http://X:9999？

我创建了一个简单的 c 函数（使用此处的指南Create Numpy ufunc），现在尝试在 pypi 上分发我的包。为了让它工作，需要将 c 文件编译成 .so 文件，然后可以从 python 导入该文件，一切都很好。编译它需要numpy/ndarraytypes.hNumpy 的头文件。

在本地构建和安装时，它工作得很好。这是因为我知道头文件位于哪里。但是在分发时，我们在哪里可以找到 Numpy 文件夹呢？从日志中可以明显看出，numpy 在我的包构建和安装之前就已安装，因此我只需要包含正确的 Numpy 文件夹即可。

from setuptools import setup
from setuptools import Extension

if __name__ == "__main__":
    setup(
        name="myPack",
        install_requires=[
            "numpy>=1.22.3", # <- where is this one located after it gets installed?
        ],
        ext_modules=[
            Extension(
                'npufunc',
                sources=['npufunc.c'],
                include_dirs=[
                    # what to put here for it to find the "numpy/ndarraytypes.h" header file when installing?
                    "/usr/local/Cellar/numpy/1.22.3_1/lib/python3.9/site-packages/numpy/core/include/" # <- this one I …