小编Abi*_*Fox的帖子

我的组织正在从Bitbucket切换到Github进行项目管理.今天,我试图通过使用SourceTree将我们最近的项目从Bitbucket转移到Github.我在项目中添加了第二个远程存储库(使用Github上目标存储库的URL),使所有内容保持最新,然后尝试将代码推送到存储库.弹出一个框,询问我的Github帐户的密码.我输入了(正确的)密码,然后单击"确定",再次弹出对话框.我再次输入了密码(正确),它做了同样的事情.

我的用户名被正确识别,我的密码是正确的,我尝试更新SourceTree,因为我听说这是以前版本的问题.问题依然存在.

我正在使用SourceTree 2.3.1

我正在尝试使用TensorFlow编写一个简单的深度机器学习模型.我正在使用我在Excel中制作的玩具数据集,只是为了让模型正常工作并接受数据.我的代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf

raw_data = np.genfromtxt('ai/mock-data.csv', delimiter=',', dtype=str)
my_data = np.delete(raw_data, (0), axis=0) #deletes the first row, axis=0 indicates row, axis=1 indicates column
my_data = np.delete(my_data, (0), axis=1) #deletes the first column

policy_state = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('policy_state', [
    'AL', 'CA', 'MI'
])

modern_classic_ind = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('modern_classic_ind', [
    '0', '1'
])

h_plus_ind = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('h_plus_ind', [
    '0', '1'
])

retention_ind = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('retention_ind', [
    '0', '1'
])

feature_columns = [
    tf.feature_column.indicator_column(policy_state),
    tf.feature_column.indicator_column(modern_classic_ind),
    tf.feature_column.indicator_column(h_plus_ind)
]
classifier = …

Set<Object> removedObjs = new HashSet<>();
List<? extends MyEntity> delObjs = (List<? extends MyEntity>) new ArrayList<>(removedObjs);

MyEntity 是标记界面.

上面的代码在java-7(java版本"1.7.0_91",准确)中工作正常,但在java-8(java版本"1.8.0_77")中没有

在Java8中,我收到以下异常:

incompatible types: ArrayList<Object> cannot be converted to List< ? extends MyEntity>

我正在尝试设置 Apache Kafka，以便在同一网络上运行 CentOS 的两个虚拟机之间进行通信。我最初在一台机器上设置了 Kafka 生产者和消费者，一切运行顺利。然后我在另一台机器上设置了 Kafka，在尝试让它们连接的过程中，我收到错误“bootstrap-server 不是一个可识别的选项”（我正在运行最新版本的 Kafka，2.2）。

这是我用来尝试生产者连接的方法：

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 10.0.0.11:9092 --topic test

而在消费者方面：

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 10.0.0.11:9092 --topic test

该10.0.0.11机器正在运行服务器本身。

我有一个传单,用L.map('mapelement')调用.问题是,如果我单击"隐藏"传单地图的按钮,然后再次单击该按钮以显示,传单地图不会显示.但是,当我在创建地图之前在链接函数中放入setTimeout并将其设置为2秒时,每次都会显示地图(尽管我必须等待2秒).有没有更好的替代方法在我的自定义"leaflet-map"指令中使用$ timeout来显示和隐藏？

我构建了一个Tensorflow模型,该模型使用a DNNClassifier将输入分为两类.

我的问题是,结果1发生在90-95%以上的时间.因此,Tensorflow为我的所有预测提供了相同的概率.

我试图预测其他结果(例如,结果2的假阳性优于错过可能出现的结果2).我知道在一般的机器学习中,在这种情况下,尝试增加结果2是值得的.

但是,我不知道如何在Tensorflow中执行此操作.该文件提到了它是可能的,但我找不到它实际上看起来像任何例子.有没有人成功地完成了这个,或者有谁知道我在哪里可以找到一些示例代码或彻底的解释(我正在使用python)？

注意:当有人使用Tensorflow的更基本部分而不是估算器时,我看到暴露的权重被操纵.出于维护原因,我需要使用估算器来完成此操作.