我正在使用 python 测试与 mysql 服务器的连接。我需要 ssh 进入服务器并建立 mysql 连接。以下代码有效：

from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
import pymysql
import mysql.connector
    
with SSHTunnelForwarder((ssh_host, 22), ssh_username=ssh_user, ssh_password=ssh_password,
            remote_bind_address=("127.0.0.1", 3306)) as tunnel:

    config = {
                    'user': user,
                    'password': password,
                    'host': tunnel.local_bind_host,
                    'port': tunnel.local_bind_port,
                    'database': db
                }
    
    conn = pymysql.connect(**config)
    query = '''SELECT VERSION();'''
    data = pd.read_sql_query(query, conn)
    print(data)
    connection.close()

但是，当使用mysql.connector而不是pymysql如下所示时：

with SSHTunnelForwarder((ssh_host, 22), ssh_username=ssh_user, ssh_password=ssh_password,
                remote_bind_address=("127.0.0.1", 3306)) as tunnel:

        config = {
                        'user': user,
                        'password': password,
                        'host': tunnel.local_bind_host,
                        'port': tunnel.local_bind_port,
                        'database': db …

该displs从参数MPI_Scatterv()函数被认为是一个“整数阵列（的长度组大小）。加入我指定位移（相对于sendbuf从中取传出数据处理I”。比方说，然后我有sendcounts争论

int sendcounts[7] = {3, 3, 3, 3, 4, 4, 4};

我对此进行推理的方式是，displs数组应始终以0开头，因为第一个条目的位移相对于sendbuf，所以在上面的示例中displs应类似于：

int displs[7] = {0, 3, 6, 9, 13, 17, 21};

那是对的吗？我知道这是一个微不足道的问题，但是由于某种原因，网络根本没有帮助。那里没有很好的例子，因此是我的问题。

我想给a textView内部的动画，recyclerView以便在调用时向上过渡notifyItemChanged(position)。这是我的onBindViewholder()，当适配器发生更改时，它会自动被调用：

@Override
    public void onBindViewHolder(@NonNull ViewHolder holder, int position) {
    if (unfoldedIndexes.contains(position)) { // if already unfolded
        bindUnfoldedState(holder, holder.getLayoutPosition());
    }else{ // show the folded state}
}

public void bindUnfoldedState(ViewHolder holder, int position){


    if(lc.isBtnEnabled()){
            holder.Price.setText("text");
            holder.Price.animate().alpha(1.0f).setDuration(500);
            holder.Price.animate().translationY(-38).setDuration(500);
            holder.checkText.animate().translationY(38).setDuration(500);
        }else {
            holder.Price.animate().alpha(0.0f).setDuration(500);
            holder.Price.animate().translationY(0).setDuration(500);
            holder.checkText.animate().translationY(0).setDuration(500);
        }

}

我notifyItemChanged()被这样称呼fragment onClick：

 ok.setOnClickListener(new View.OnClickListener(){
            @Override
            public void onClick(View view) {
            // some changes to the data
            adapter.getLcns().get(Position).setBtnEnabled(true);
            adapter.notifyItemChanged(Position);
            }
}

isBtnEnabled()如果etBtnEnabled(true)调用s …

我使用elasticsearch实例作为 nosql 数据库。这是brew在 mac os 上安装的。

我就是这样开始的elasticsearch。

brew services start elasticsearch

我想知道是否有一个brew 命令（或其他命令）可以让我知道实例elasticsearch是否打开。

最终我想运行一个执行以下操作的bash 脚本：

If elasticsearch is off:
    Turn on elastiscearch
    Proceed
Else:
    Proceed

我正在使用 djangorest-auth来allauth验证用户身份。成功注册和电子邮件验证后，我实现了一个登录视图，其子类rest-auth.views.LoginView如下所示：

class ThLoginView(LoginView):

    def get(self, request):
        form = CustomUserLoginForm()
        return render(request, "users/login.html", context={"form": form})

用我自己的形式：

class CustomUserLoginForm(AuthenticationForm):
  
    class Meta:
        model = CustomUser
        fields = ('email',)

问题是当我登录时出现以下错误：

DoesNotExist at /users/login/
EmailAddress matching query does not exist.

我改变的另一件重要的事情是我使用电子邮件作为注册/登录而不是用户名：

设置.py

ACCOUNT_AUTHENTICATION_METHOD = 'email'
ACCOUNT_EMAIL_REQUIRED = True
ACCOUNT_USERNAME_REQUIRED = False
ACCOUNT_EMAIL_VERIFICATION = "mandatory"
ACCOUNT_UNIQUE_EMAIL = True

我的user模型AbstractBaseUser像这样覆盖：

class CustomUser(AbstractBaseUser, PermissionsMixin):

    email = models.EmailField(max_length=254, unique=True)
    name = models.CharField(max_length=254, null=True, blank=True)
    username = models.CharField(max_length=254, blank=True) …

我正在使用python requests模块,我正在获取一个URL.

response = requests.get(url)

此网址有一组标题,其中有时会出现一个特定标题,有时则不存在.如果它在那里我想得到这个标题的值.我在用

retry_after = response.headers['Retry-After']

但是当标题不存在时会抛出异常.我想要的是这样的

If this header exists ( if header is not None)
    retry_after = response.header['Retry_After']

如何用python实现这一目标 requests

我有一个超过 13 列的竖线分隔数据文件。总文件大小超过 100 MB。我正在阅读每一行，将字符串拆分为 astd::vector<std::string>以便我可以进行计算。我对文件中的所有行重复此过程，如下所示：

    string filename = "file.dat";
    fstream infile(filename);
    string line;
    while (getline(infile, line)) {
        string item;
        stringstream ss(line);
        vector<string> splittedString;
        while (getline(ss, item, '|')) {
            splittedString.push_back(item);
        }
        int a = stoi(splittedString[0]); 
        // I do some processing like this before some manipulation and calculations with the data
    }

然而，这非常耗时，而且我很确定这不是读取 CSV 类型文件的最优化方式。如何改进？

更新

我尝试使用该boost::split函数而不是 while 循环，但实际上它更慢。

我正在使用具有自定义损失函数的 keras，如下所示：

def custom_fn(y_true, y_pred):
   # changing y_true, y_pred values systematically
   return mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
   

然后，我打电话model.compile(loss=custom_fn)和model.fit(X, y,..validation_data=(X_val, y_val)..)

Keras 然后保存loss并保存val_loss在模型历史中。作为健全性检查，当模型完成训练时，我正在使用，model.predict(X_val)因此我可以custom_fn使用经过训练的模型手动计算验证损失。

我正在使用此回调保存具有最佳时代的模型：

callbacks.append(ModelCheckpoint(path, save_best_only=True, monitor='val_loss', mode='min'))

所以在计算这个之后，验证损失应该与 kerasval_loss的最佳时期的值相匹配。但这并没有发生。

作为解决这个问题的另一种尝试，我也在这样做：

    model.compile(loss=custom_fn, metrics=[custom_fn])

令我惊讶的是，val_loss并val_custom_fn没有匹配（无论是loss或loss_custom_fn就此而言）。

这真的很奇怪，我custom_fn的本质上是 keras 内置mape的y_true并且y_pred稍微被操纵。这里发生了什么？

PS：我使用的LSTM层是层和最后Dense一层。但我认为这些信息与问题无关。我也使用正则化作为超参数，但不使用 dropout。

更新

甚至删除custom_fn和使用 keras 内置mape的损失函数和度量，如下所示：

model.compile(loss='mape', metrics=['mape'])

为简单起见，删除 …

我有一个elasticsearch索引（仅 150kb），我想在 kibana 中可视化。在进入堆栈管理 > 索引模式 > 生成新索引模式后，会抛出 429（请求过多）错误。这是来自浏览器：

Failed to load resource: http://localhost:5601/api/saved_objects/index-pattern the server responded with a status of 429 (Too Many Requests)

为什么会这样？我关闭了 elasticsearch 和 kibana 并重新打开，但错误仍然存​​在。

我有一个numpy.ndarray类似于此的大型数据集：

array([[ -4,   5,   9,  30,  50,  80],
       [  2,  -6,   9,  34,  12,   7],
       [ -4,   5,   9,  98, -21,  80],
       [  5,  -9,   0,  32,  18,   0]])

我想删除重复的行，其中第 0、1、2 和 5 列相等。即在上述矩阵上，响应将是：

-4, 5, 9, 30, 50, 80
2, -6, 9, 34, 12, 7
5, -9, 0, 32, 18, 0

numpy.unique做了一些非常相似的事情，但它只在所有列（轴）上找到重复项。我只想要特定的列。如何解决这个问题numpy？我找不到任何像样的numpy算法来做到这一点。有没有更好的模块？