小编Val*_*the的帖子

在C#:如果我想创建这样的消息:"嗨我们有这些航班:航班A,B,C,D.你想要哪一个"

只有粗体部分是动态的,我在运行时传递它的值,但它的左右部分是固定的.我可以创建像LeftMessage +那些变量+ RightMessage来创建它.但我想知道是否有一种方法可以同时完成所有操作而无需创建两条单独的左右消息？

出于翻译目的,我将这些左右消息放在字符串资源中,所以现在我有两个单独的字符串资源.有没有办法一次完成所有操作？

我pipenv用来处理Python包依赖项.

Python包使用两个包(命名pckg1和pckg2),这些包依赖于相同的包命名pckg3,但是来自两个不同的版本.显示依赖项树:

$ pipenv graph
  pckg1==3.0.0
    - pckg3 [required: >=4.1.0]
  pckg2==1.0.2
    - pckg3 [required: ==4.0.11]

尝试安装依赖项:

$ pipenv install

Warning: Your dependencies could not be resolved. You likely have a mismatch in your sub-dependencies.
You can use $ pipenv install --skip-lock to bypass this mechanism, then run $ pipenv graph to inspect the situation.
Hint: try $ pipenv lock --pre if it is a pre-release dependency.
Could not find a …

I\xe2\x80\x99m 试图使 dbt 中的一个模型依赖于另一个模型（尝试在第一个模型完全完成后运行第二个模型），但我\xe2\x80\x99m 感到困惑，何时使用ref()or source()？

它们之间有什么区别？

我可以在同一个字段上有多种类型的索引吗？会影响性能吗？

例子 ：

db.users.createIndex({"username":"text"})
db.users.createIndex({"username":1})

我想将我的 Gitlab 帐户的活动导出到 Github。

有没有什么方法可以链接这两个帐户，而无需迁移存储库？

当我尝试 import 时pandas，它会引发错误。我无法导入pandas。我重新安装了熊猫，但它一直在抛出同样的错误。

我尝试在本地提示和 jupyter 笔记本中运行它。我认为它可能与 pip 版本冲突，所以我从 pip 中删除了包。目前我只有 conda 版本，但仍然是同样的错误。我能做什么？

 Traceback (most recent call last):
  File "havatahmin.py", line 1, in <module>
    import pandas as pd
  File "C:\Anaconda\envs\ED\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 144, in <module>
    from pandas.io.api import (
  File "C:\Anaconda\envs\ED\lib\site-packages\pandas\io\api.py", line 8, in <module>
    from pandas.io.excel import ExcelFile, ExcelWriter, read_excel
  File "C:\Anaconda\envs\ED\lib\site-packages\pandas\io\excel\__init__.py", line 1, in <module>
    from pandas.io.excel._base import ExcelFile, ExcelWriter, read_excel
  File "C:\Anaconda\envs\ED\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 33, in <module>
    from pandas.io.parsers import TextParser
  File "C:\Anaconda\envs\ED\lib\site-packages\pandas\io\parsers\__init__.py", line 1, in …

我是使用Tensorflow的新手.

我按照教程介绍了如何为MNIST数据集创建CNN到分类器.我想知道是否有一种方法可以使用Estimator类提取特征,即第一个FC层的值.

这是我的代码.

from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

def cnn_model_fn(features, labels, mode):
    # Input Layer
    input_layer = tf.reshape(features["x"], [-1, 28, 28, 1])

    # Convolutional Layer #1
    conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=input_layer, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)

    # Pooling Layer #1
    pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

    # Convolutional Layer #2 and Pooling Layer #2
    conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu)
    pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)

    # Dense Layer
    pool2_flat …

我目前正在使用Terraform设置 AWS CloudWatch Alarm 来检测服务器的运行状况。使用 AWS Route 53 运行状况检查检查运行状况。我的.tf文件是：

resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "val1-alarm" {
  alarm_name = "val-alarm"
  comparison_operator = "LessThanOrEqualToThreshold"
  evaluation_periods = "2"
  metric_name = "HealthCheckStatus"
  namespace = "AWS/Route53"
  period = "60"
  statistic = "Minimum"
  threshold = "0"
  dimensions {
    HealthCheckId = "${aws_route53_health_check.val1-hc.id}"
  }
  alarm_description = "This metric monitor whether the server is down or not."
  insufficient_data_actions = []
}

resource "aws_route53_health_check" "val1-hc" {
  fqdn = "${aws_route53_record.val1-record.name}"
  port = 27017
  type = "TCP"
  failure_threshold = "3"
  request_interval = …