小编Avi*_*Avi的帖子

我正在分析一个程序Pandas来处理一些CSV。我psutil's Process.memory_info用来报告虚拟内存大小（vms）和常驻集大小（rss）值。我还使用Pandas DataFrame.memory_usage (df.memory_usage().sum())报告dataframes内存中的大小。

报告值vms与df.memory_usage值之间存在冲突，在该报告中，Pandas仅报告的内存dataframe大于Process.memory_info调用报告的整个（单线程）流程的内存。

例如：

• rss：334671872 B
• vms：663515136 B
• df.memory_usage（）。sum（）：670244208 B

该Process.memory_info呼叫在后立即memory_usage调用。我的预期结果是df.memory_usage < vms始终如此，但这并没有成立。我以为我误解了vms价值的含义？

我正在使用RabbitMQ版本3.7.17

由于我的AWS硬盘已被完全占用（100％已满）。由于这些原因，所有服务都停止工作
解决此问题的方法：我扩展了AWS服务器内存，然后尝试启动所有API服务，之后它开始引发错误。（发布此消息后开始出现错误）

Connection.open：（541）INTERNAL_ERROR-用户'XYZ'对虚拟主机'/'的访问被拒绝：虚拟主机'/'已关闭

使用以下代码重新启动RabbitmMQ服务器，但仍出现错误：

sudo service rabbitmq-server restart

如果我使用以下方法检查了我的用户的权限：

sudo rabbitmqctl list_permissions --vhost /

响应显示用户拥有所有访问权限。

Listing permissions for vhost "/" ...
user    configure   write   read
XYZ .*  .*  .*

谢谢。

我有一个安装了nodejs 和npm 的docker。以前它工作得很好，但从今天开始，它开始崩溃并出现以下错误。

------\n > [assets 4/9] RUN curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_16.x | bash -     && apt-get install -y         nodejs     && npm i npm@latest -g:\n#8 67.38 Setting up nodejs (16.20.2-deb-1nodesource1) ...\n#8 67.82 npm ERR! code EBADENGINE\n#8 67.82 npm ERR! engine Unsupported engine\n#8 67.82 npm ERR! engine Not compatible with your version of node/npm: npm@10.0.0\n#8 67.82 npm ERR! notsup Not compatible with your version of node/npm: npm@10.0.0\n#8 67.82 npm ERR! notsup Required: {"node":"^18.17.0 || >=20.5.0"}\n#8 67.82 npm ERR! notsup Actual:   {"npm":"8.19.4","node":"v16.20.2"} …

我试图创建一个在预提交上运行的Mercurial预提交钩子pylint。我的项目使用虚拟环境。

我已经设置了挂钩来调用pylint更改的文件，但出现错误：

Traceback (most recent call last):
    File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/bin/pylint", line 10, in <module>
        sys.exit(run_pylint())
      File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/lib/python3.6/site-packages/pylint/__init__.py", line 20, in run_pylint
        Run(sys.argv[1:])
      File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/lib/python3.6/site-packages/pylint/lint.py", line 1583, in __init__
        linter.load_plugin_modules(plugins)
      File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/lib/python3.6/site-packages/pylint/lint.py", line 636, in load_plugin_modules
        module = modutils.load_module_from_name(modname)
      File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/lib/python3.6/site-packages/astroid/modutils.py", line 202, in load_module_from_name
        return load_module_from_modpath(dotted_name.split("."), path, use_sys)
      File "/home/barmstrong/.virtualenvs/amp/lib/python3.6/site-packages/astroid/modutils.py", line 244, in load_module_from_modpath
        mp_file, mp_filename, mp_desc = imp.find_module(part, path)
      File "/usr/lib/python3.6/imp.py", line 297, in find_module
        raise ImportError(_ERR_MSG.format(name), name=name)
    ImportError: No module named 'common'

我相信这是由于.pylintrc尝试从我的项目目录中加载的文件中的自定义插件所致： …

为了能够运行TensorFlow支持本机TensorFlow操作的精简模型，libtensorflow-lite必须重新编译静态库。C++可以在此处找到执行此操作的说明。

它指出

使用 bazel 管道构建 TensorFlow Lite 库时，可以包含和启用额外的 TensorFlow ops 库，如下所示：

• 如有必要，通过添加 --config=monolithic 构建标志来启用单体构建。

• 将 TensorFlow ops 委托库依赖添加到构建依赖中：tensorflow/lite/delegates/flex:delegate。

请注意，只要委托链接到客户端库，在运行时创建解释器时将自动安装必要的 TfLiteDelegate。没有必要像其他委托类型通常需要的那样显式安装委托实例。

问题是构建静态库的标准方法是通过 shell 脚本/make（请参阅此处的文档；这是用于arm64，但也有脚本可用于x86_64）。我没有明显的方法可以tensorflow-lite通过bazel那里的构建命令进行构建和修改。

有没有人在尝试构建arm64/x86_64架构模型时成功构建了这个并且可以分享这个？我是新手，bazel找不到详细的演练。

编辑

在@jdehesa 提出的故障排除步骤之后，我能够构建libtensorflowlite.so，但遇到了另一个问题。我的应用程序构建成功，但在执行应用程序时，.so找不到该文件：

./myapp: error while loading shared libraries: libtensorflowlite.so: cannot open shared object file: No such file or directory

由于其他.so文件位于可以找到的同一目录中，因此路径是正确的。此外，如果使用静态库，该应用程序也能正常工作。

为了重现该问题，我使用了tensorflow/tensorflow:devel-gpu-py3docker 构建映像（此处提供了 …

在R中，我与此数据库具有SQL Server连接：

从这个答案，我知道这些水平是catalogs (=databases), schemas, and tables。如下代码：

library(odbc)
library(DBI)
library(RSQlite)
library(dbi)
confull <- odbc::dbConnect(odbc(), 
                           Driver = "SQL Server", 
                           Server = "XXX")
odbcListObjects(confull, schema="schema")

产量：

         name    type
1     DBAInfo catalog
2 InBluePrism catalog
3      master catalog
4        msdb catalog
5      tempdb catalog

问题：

1. 我如何提取此数据库的完整结构树，而不仅是catalogs？
2. 如何通过编程方式将整个数据库（包括所有表，模式和目录）保存（克隆）到本地SQLite表中？

对于第一个问题，我尝试了以下方法：

> all_schemas <- DBI::dbGetQuery(confull, "SELECT SCHEMA_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA")
> all_schemas
                SCHEMA_NAME
1                       dbo
2                     guest
3        INFORMATION_SCHEMA
4                       sys
5              CCAutomation
6      XXXXXX\\xxxAdmin
7      XXXXXX\\z_swmon
8      NT …

我的 API Url 被硬编码到localhost:4300我的开发环境中（在 中utilities.ts）

这些是下面的代码

实用程序.ts

const hostToApiUrlMap = { 
localhost: 'http://localhost:4300'
};

环境.prod.ts

export const environment {
production: true
};

环境.ts

export const environment {
production: false
};

我知道当我们进入生产环境时，API Url 会发生变化。我的问题是“如何使用环境变量在前端配置 API Url，使其不被硬编码为localhost:4300？

这样每当 API Url 发生变化时，开发环境都会自动更新到新的 API Url

最近，我在一次挑战练习中发现：

let array = [1, 2, 3, 4, 5]

let x = array
let y = [...array]

console.log(x, y);

x而y在理论上看起来是一样的，但显然引擎盖下，因为一个通过测试和其他没有，他们是不一样的。

我在这里想念什么吗？到目前为止，分配和传播对我来说几乎是同一件事。

谢谢

我有使用 Celery 版本 4.4.2 的 Django 应用程序，它运行良好。

from celery import task
import logging


@task(ignore_result=True)
def log_user_activity(user_id):
    try:
        logging.info(user_id)
    except Exception as e:
        logging.error(str(e))

当我尝试将 Celery 版本更新到 v5.2.2 时，出现以下错误：

ImportError：无法从“celery”导入名称“task”

有人可以帮忙任务被替换成什么吗？他们这里还有同样的例子。 https://github.com/celery/celery/blob/v5.2.2/examples/celery_http_gateway/tasks.py