小编Ziz*_*i96的帖子

为嵌套 json 定义输出模式的推荐方法是什么，我使用的方法感觉不太理想。

# adding to planner -> from langchain.experimental.plan_and_execute import load_chat_planner

refinement_response_schemas = [
        ResponseSchema(name="plan", description="""{'1': {'step': '','tools': [],'data_sources': [],'sub_steps_needed': bool},
 '2': {'step': '','tools': [<empty list>],'data_sources': [<>], 'sub_steps_needed': bool},}"""),] #define json schema in description, works but doesn't feel proper
    
refinement_output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(refinement_response_schemas)
refinement_format_instructions = refinement_output_parser.get_format_instructions()

refinement_output_parser.parse(output)

给出：

{'plan': {'1': {'step': 'Identify the top 5 strikers in La Liga',
   'tools': [],
   'data_sources': ['sports websites', 'official league statistics'],
   'sub_steps_needed': False},
  '2': {'step': 'Identify the top 5 strikers in the Premier League', …

conda 安装仅适用于 tf 2.2.0，因为 anaconda 上似乎没有 cudnn 8.0。

https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu

有谁知道在 anaconda 环境中运行 tf 2.4>= 的方法？

所以我试图将 jar 文件添加到 java 项目中。

我被告知以下内容：

如果您想要一种更适合初学者的添加库的方式，您还可以使用Java 扩展项目管理器，该扩展包含在 Java 扩展包中。使用它，您可以单击“JAVA PROJECTS”视图中“Referenced Libraries”上的 + 图标，如本例所示。如果您需要从文件夹添加多个库，一个快速提示是按住 Shift 或 Alt 键并单击 + 图标，这样您就可以选择包含多个 .jar 文件的整个文件夹。

安装项目管理器扩展并在 VS 代码中创建一个新的 Java 项目后，我进入此屏幕。

正如 VS code 中提到的，创建 java 项目后我应该能够看到项目视图选项卡。问题是我没有看到项目视图选项卡，如上图所示。VS code 说我应该看到资源管理器副标题旁的 3 个点才能启用它，但同样，我没有第一个图像中所示的这 3 个点。

我安装了项目管理器和扩展包，所以我真的不明白为什么我看不到或启用项目视图。

关于启用项目视图有什么建议吗？

我创建了以下函数，它从标量场创建标量剖面图。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_squared_error



dummy_data_A = {'A': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501)), 
                'B': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501)), 'C': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501))}
dummy_data_B = {'A': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501)), 
                'B': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501)), 'C': np.random.uniform(low=-3.5, high=3.5, size=(98,501))}


def plot_scalar_profiles(true_var, pred_var,  
                         coordinates = ['x','y'], 
                         x_position = None, 
                         bounds_var = None, 
                         norm = False ):
    
    fig = plt.figure(figsize=(12,10))
    st = plt.suptitle("Scalar fields", fontsize="x-large")
 
    nr_plots = len(list(true_var.keys())) # not plotting x or y
    plot_index = 1
   
    for key in …

我正在尝试在 HPC 集群上启动奇点容器。我一直在本地运行projectNetv2.sif 和沙箱，没有任何问题。将它们导出到 HPC 后，出现以下错误。

(singularity) [me@hpc Project]$ ls
examples  projectnet_image_v2.tar.gz  projectnet_sandboxv2  projectNetv2.sif
(singularity) [me@hpc Project]$ singularity run projectNetv2.sif
INFO:    Converting SIF file to temporary sandbox...
FATAL:   while extracting SimNetv21.sif: root filesystem extraction failed: extract command failed: ERROR  : Failed to create user namespace: user namespace disabled
: exit status 1

##Attempting to run sandbox
(singularity) [me@hpc Project]$ singularity run projectnet_sandboxv2/
ERROR  : Failed to create user namespace: user namespace disabled

谁能建议我如何启用用户命名空间？或者在没有用户名空间的情况下运行 sif，因为我没有 sudo 权限。