小编rod*_*ira的帖子

使用Node的EventEmitter时,您订阅了一个事件.您的回调仅在该特定事件被触发时执行:

eventBus.on('some-event', function(data){
   // data is specific to 'some-event'
});

在Flux中,您使用调度程序注册商店,然后在调度每个事件时调用您的商店.商店的工作是过滤它获得的每个事件,并确定事件对于商店是否重要:

eventBus.register(function(data){
   switch(data.type){
      case 'some-event':
            // now data is specific to 'some-event'
         break;
   }
});

在此视频中,演示者说:

"商店订阅行动.实际上,所有商店都接收所有行动,这就是保持其可扩展性的因素."

题

为什么以及如何将每个操作发送到每个商店[可能]比仅向特定商店发送操作更具可扩展性？

Python新手在这里......

如果我只导入TensorFlow的根包,则自动完成似乎不起作用,tf.contrib因为该模块通过LazyLoader以下方式加载:

但是,如果我导入tensorflow.contrib.learn,那么PyCharm知道如何从那里自动完成它:

我怎么能只import tensorflow as tf让PyCharm知道如何自动完成它的属性而不必单独导入每个东西？

我正在使用PyCharm 2017.2.3(社区版)

通常的做法是,以增加在两个训练和测试集,或者只是在训练数据集的数据(添加样品编程,诸如随机作物等在由图像数据集的情况下)？

最近我一直在使用谷歌浏览器阅读大量PDF书籍.要转到特定页面,您只需将#page = 23附加到网址(如文件:/// C:/my_book.pdf#page=23).这是为当前页码添加书签以便以后继续阅读本书的简便方法.

我的问题:

有什么方法可以找出你目前在书中的哪个页面？

要么

什么是Chrome插件,可以在文件系统中为PDF文件添加书签？

我尝试了一些扩展,但除非本书在服务器中(如http:// localhost/my_book.pdf),否则它们不起作用,这在我的案例中是不可取的.

谢谢!

我正在Google App Engine上编写应用程序,以帮助我更好地学习它.我将数据保存在数据存储区中.

该应用程序是类似于StackOverflow的模型:您有一个Story实体,它有一组Comment实体,而这些实体又可以被许多用户所喜欢/讨厌.我现在建模的方式如下:

class Story {
    Comment[] comments;
    ...
}

class Comment {
    User[] likes;
    User[] hates;
    ...
}

因此,当您加载给定的故事时,您可以列出所有评论,以及每个评论的喜欢和讨厌的百分比.您还可以跟踪给定用户是否已投票评论.

我假设我可以延迟加载Comment实体中的所有实际用户,但即便如此,我还是认为有更好的方法可以做到这一点.

这将如何处理一个有数百条评论的故事,每条评论都有数十万票？!

在NoSQL中建模这种概念的常用方法是什么？

我的开发环境由单线程内置PHP服务器组成.效果很好:

APP_ENV=dev php -S localhost:8080 -c php.ini web/index.php

这个问题的一个问题是内置服务器是单线程的.这使得许多并行XHR顺序解析.最糟糕的是,它并不能很好地模仿我们的生产环境.在此设置中,并不存在一些并发的前端问题.

我的问题:

我可以利用哪种现有解决方案将请求异步代理到同一PHP内置服务器的多个实例？

例如,我有几个终端会话在不同的端口上运行内置服务器,然后每个请求被路由到这些实例中的另一个.换句话说,我希望我的应用程序的多个实例使用最简单的设置并行运行(如果可能,不使用Apache或Nginx).

有没有办法知道(使用一些开发工具:chrome,Firefox,Opera等)什么是激活AJAX调用的最后一个函数？

调试Web应用程序会很有趣.

谢谢

如何从a中选择一个图层tf.estimator.Estimator并访问该图层中每个单元的权重向量？具体来说,我正在尝试可视化密集层的权重.

看看https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/python/layers/core.py看起来权重被称为内核,但是在使用时我无法访问权限Estimator抽象.

Ps:有关Estimator实现的示例,请参考https://www.tensorflow.org/get_started/estimator

给定一个像这样的数据框

   ImageId | Width | Height | lb0 | x0 | y0 | lb1 | x1 | y1 | lb2 | x2 | y2
0  abc     | 200   | 500    | ijk | 115| 8  | zyx | 15 | 16 | www | 23 | 42
1  def     | 300   | 800    | ijk | 91 | 23 | zyx | 16 | 15 | www | 8  | 4
2  ghi     | 700   | 400    | ijk | …

我一定是做错了什么……我的 gRPC 服务器是在 node.js 中实现的：

function handler(call, callback) {
   console.log('Received request at ' + Date.now());
   setTimeout(() => {
      callback({ message: 'Done and done' });
   }, 100);
}

如果我在 Node 中调用它 1,000，我会在大约 100 毫秒内收到 1,000 个响应：

const resps = [];
for (let i = 0; i < 1000; i += 1) {
    client.doit({ data }, (err, resp) => {
      resps.push(resp);
      if (resps.length === 1000) {
        onDone();
      }
    });
}

但是，使用service.future从 Python 调用服务器我可以看到服务器仅在前一个返回后接收请求：

for _ in range(1000):
    message = Message(data=data) …