小编Xel*_*eli的帖子

在java中使用map函数时,我可以执行以下操作:

import com.example.MyClass;

someStream.map(MyClass::myStaticMethod)

但是在我的项目中我们有时会使用静态导入,当导入是静态的时候如何引用myStaticMethod呢？

我认为这会起作用,但它不会:

import static com.example.MyClass.myStaticMethod;

someStream.map(myStaticMethod); //does not compile

为什么这不起作用？我是否仍然坚持使用第一个例子或是否有其他解决方案.

我们正在处理从apache hbase迁移到bigquery的过程.

目前我们有端到端测试(使用黄瓜),它与运行hbase的docker容器一起使用.

似乎没有任何大型的docker容器或模拟器(https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/beta/emulators/)

我们如何能够为使用bigquery的应用程序创建端到端测试？

我有一个带有深入钻取模块的图表，它工作正常。在某些时候，我想用一组新数据更新图表。我用

chart.options.drilldown.series = drilldownSeries;

//This forces the chart to go back to level one     
chart.series[0].setData(brandsData);

并使用更新后的数据给出了很好的动画。但是，当我被“向下钻取”并使用setData时，图表会回到第一级，就好像我没有被向下钻取一样。

请参阅：http：//jsfiddle.net/n0y4vu24/1/

第一：按更新数据-您会看到第一个栏移动到20，这很好。再次运行jsfiddle，但是在按更新数据之前，请单击第一栏。现在，当您按更新数据时，它将返回到“品牌”图表，不再停留并更新向下钻取图表

有没有办法保持当前图表/向下钻取的当前水平？

我想在kubernetes上运行一个flink作业，使用（持久）状态后端，看来崩溃的任务管理器似乎没有问题，因为如果我理解正确的话，他们可以询问作业管理器他们需要从哪个检查点恢复。

崩溃的工作经理似乎更加困难。在这个翻转的6页上，我阅读了Zookeeper，以便能够知道工作经理需要使用哪些检查点进行恢复和领导选举。

看到kubernetes会在崩溃时重新启动jobmanager，是否有办法让新的jobmanager恢复作业而不需要设置Zookeeper集群？

我们正在查看的当前解决方案是：当kubernetes想杀死jobmanager时（例如，因为它想将其移动到另一个vm），然后创建一个保存点，但这仅适用于正常关机。

编辑：http : //apache-flink-user-mailing-list-archive.2336050.n4.nabble.com/Flink-HA-with-Kubernetes-without-Zookeeper-td15033.html似乎很有趣，但没有关注-上

查看tensorflow页面：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception

他们展示了其架构的图像，特别是其“inception”模块，其中并行包含：

• 1x1 的卷积层
• 3x3 的卷积层
• 5x5 的卷积层
• ave 池化 + 1x1 转换

接下来是“concat”层。

我怎样才能在张量流中创建这个？

我想我可以按照这个思路做一些事情来创建并行操作：

start_layer = input_data

filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1,channels,filter_count], stddev=0.1)
one_by_one = tf.nn.conv2d(start_layer, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,3,channels,filter_count], stddev=0.1)
three_by_three = tf.nn.conv2d(start_layer, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,channels,filter_count], stddev=0.1)
five_by_five = tf.nn.conv2d(start_layer, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1,channels,filter_count], stddev=0.1)
pooling = tf.nn.avg_pool(start_layer, filter, strides=[1,2,2,1], padding='SAME')

filter = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1,channels,filter_count], stddev=0.1)
pooling = tf.nn.conv2d(pooling, filter, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

#connect one_by_one, three_by_three, five_by_five, pooling into an concat layer

但是如何将这 …

我在批处理中使用 apache flink 一段时间了，但现在我们想将此批处理作业转换为流作业。我遇到的问题是如何运行端到端测试。

它如何在批处理作业中工作

使用批处理时，我们使用 Cucumber 创建端到端测试。

• 我们将填充我们读取的 hbase 表
• 运行批处理作业
• 等待它完成
• 验证结果

流作业中的问题

我们希望对流作业执行类似的操作，但流作业并未真正完成。

所以：

• 填充我们读取的消息队列
• 运行流作业。
• 等待它完成（如何？）
• 验证结果

我们可以在每次测试后等待 5 秒，并假设所有内容都已处理完毕，但这会大大减慢一切速度。

问题：

有哪些方法或最佳实践可以在流式 Flink 作业上运行端到端测试，而不会在 x 秒后强制终止 Flink 作业

我试图通过移动ajax调用来加速我的一些网站

情况如下:

我有一个页面,里面有一些画布+其他数据.

请求页面时,会加载"其他数据".在$(document).ready(); 我有一个获取画布数据的函数.这是使用ajax完成的.

我想知道我是否可以在$(document).ready()之前进行ajax调用,但是只有当dom准备好时才能成功调用ajax(即呈现画布).

所以:

$(document).ready(function(){
    $.ajax({
        url: '/someurl'
        dataType: 'json',
        success: function(response){
            startDrawOnCanvas(stage, response.data);
        }
    });
}

这有效,但我喜欢这样的东西

$(document).ready(function(){
}

$.ajax({
    url: '/someurl'
    dataType: 'json',
    success: function(response){
        //only fire once dom is ready for it
        startDrawOnCanvas(stage, response.data);
    }
});

我在编写符号时混淆纯函数和monadic函数时遇到了麻烦.我有一种感觉,我错过了一些明显的东西.

例如,假设我有这些功能

fa :: a -> IO b
fb :: b -> c
fc :: c -> IO d

z :: a -> IO c
z a = do x <- fa a
         y <- fb x
         z <- fc y
         return z

这不起作用,因为

y <- fb x

在z中行,但是将纯fb函数与monadic fa和fc函数结合起来的优雅方法是什么？

我们有一个数据流，其中每个元素都是这种类型：

id: String
type: Type
amount: Integer

amount我们想要聚合这个流并输出每周一次的总和。

目前的解决方案：

Flink 管道示例如下所示：

stream.keyBy(type)
      .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(7)))
      .reduce(sumAmount())
      .addSink(someOutput())

用于输入

| id | type | amount |
| 1  | CAT  | 10     |
| 2  | DOG  | 20     |
| 3  | CAT  | 5      |
| 4  | DOG  | 15     |
| 5  | DOG  | 50     |

如果窗口在记录之间结束3，4我们的输出将是：

| TYPE | sumAmount |
| CAT  | 15        | (id 1 and id 3 added …

我们正在使用 Apache Flink(1.4.2) 进行批处理，出于性能原因，我们希望在输出之前对 100 个项目进行分组，而不是直接输出每个项目。

如果我们要使用 DataStream API，我们将能够使用诸如翻滚窗口之类的东西（https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/dev/stream/operators/windows.html #翻滚窗口）

但这在进行批处理时不可用。

是否可以使用 DataSet Api 或许通过某些 group/reduce 函数来做到这一点？

我正在buildbot和phantomjs的帮助下实现代码.

这一切都很好,buildbot在提交时会激活代码,并且我在后台运行了phantomjs,接受来自de WebDriver的codeception连接.

然而问题是phantomjs正在保存cookie,所以我的第一个登录测试总是失败,因为用户已经登录了.

在每次测试运行后,如何让phantomjs重置它的cookie？

我尝试重新启动phantomjs,这解决了问题,但我不知道如何使用buildbot.此外,对于这个特定的问题,它似乎有些过分.