默认情况下,passport.js只接受其中间件中的用户名和密码.
http://passportjs.org/guide/username-password/
如何添加第三个字段？就我而言,我需要用户名,电子邮件和密码.
我正在使用node.js Twit模块; 在用户进行身份验证后,如何获取该用户的推文？文档没有解释如何做到这一点.
以下返回null:
var Twit=require('twit');
var T = new Twit({
consumer_key: nconf.get('twitterAuth:consumerKey')
, consumer_secret: nconf.get('twitterAuth:consumerSecret')
, access_token: user.token
, access_token_secret: user.tokenSecret
});
var username=user.profile.username;
T.get('search/tweets', {screen_name: username, count:100 }, function(err, data, response) {
//q: 'banana since:2011-11-11', count: 100
res.send(data);
})
感谢您的帮助 - 必须是显而易见的事情.(我已确认代码有效).
我正在尝试动态更新页面标题.
考虑一个如此定义的状态:
$stateProvider.state('login', {
url: '/login',
templateUrl: '/templates/views/login.html',
controller: 'AuthCtrl',
data: {title: 'Log in'}
}
在页面HEAD部分:
<title page-title></title>
app.directive("pageTitle", function ($state) {
return {
restrict: 'A',
template: "{{title}}",
scope: {},
link: function (scope, elem, attr) {
scope.title=$state.current.data.title; //wrap this in $watch
console.log('page state',$state.current.data.title);
}
}
});
但这会回来undefined.有任何想法吗？谢谢!
我有同样的问题我遇到了与How can I load and use a PyTorch (.pth.tar) model该模型没有公认的答案，或者我可以弄清楚如何遵循给出的建议。
我是 PyTorch 的新手。我正在尝试加载此处引用的预训练 PyTorch 模型： https: //github.com/macaodha/inat_comp_2018
我很确定我缺少一些胶水。
# load the model
import torch
model=torch.load("iNat_2018_InceptionV3.pth.tar",map_location='cpu')
# try to get it to classify an image
imsize = 256
loader = transforms.Compose([transforms.Scale(imsize), transforms.ToTensor()])
def image_loader(image_name):
"""load image, returns cuda tensor"""
image = Image.open(image_name)
image = loader(image).float()
image = Variable(image, requires_grad=True)
image = image.unsqueeze(0)
return image.cpu() #assumes that you're using CPU
image = image_loader("test-image.jpg")
产生错误：
in () ----> 1 model.predict(image)
AttributeError：“dict”对象没有属性“predict”
在 EBS 与本地运行 docker 容器时出现莫名其妙的错误。容器运行裸 uWSGI 进程，该进程加载运行长时间（超过 5 秒）请求的应用程序。docker 容器在本地运行良好；当通过盒子上的 ssh 运行时，整个代码路径在 EBS 主机上运行良好（通过以编程方式向入口函数提交请求，模拟来自客户端的 POST 参数）。但是当通过 API 路由通过 http 调用代码路径时，它会出错：
Fri May 7 03:01:40 2021 - SIGPIPE: writing to a closed pipe/socket/fd (probably the client disconnected) on request /preview-map (ip 172.17.0.1) !!!
2021-05-07 03:01:40] log_exception 1761 - Exception on /preview-map [POST]
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/flask/app.py", line 2292, in wsgi_app
response = self.full_dispatch_request()
...
File "./scene.py", line 135, in scenePreview
quality=10) # quality=1 => no shadow/reflection, quality=10 is …我继承了一些css,我在网上到处搜索,以了解一块css表达的内容,如下所示:
[class*=wrapper] .logo {
padding-top: 32px !important;
}
什么是星号和方括号？
很难在谷歌上搜索[和*...如果问题是愚蠢的话,很抱歉.
这更多的是一个算法问题 - 我不太懂数学，所以正在寻找一个工程解决方案......如果这与主题无关，请告诉我，我将删除该问题。
我创建了一个开源软件的混搭，可以在困难的背景上进行光学字符识别：https://github.com/metalaureate/tesseract-docker-ocr
我想用它来扫描带有预定义ID代码的标签，例如2826672。数字的准确度约为70%。
问题：如何以编程方式向代码中添加冗余以将准确度提高到 99%，以及如何对其进行解码？我可以想象一些非常笨拙的方法，比如将数字加倍和反转，但我不知道如何以尊重信息论的方式做到这一点，而无需翻译大量数学。
如何添加和解码数字以纠正 OCR 错误？
我想返回一个数组,它有一组根据自定义频率随机分布的独特元素.我的真实世界用例是基于对这些图像的受欢迎程度的定性权重来重复轮播图像.
例如,假设我有5个带权重的元素:
A,20%B,50%C,80%D,10%
我想编写一个函数,给定一个长度,试图近似一个序列,使C出现的频率是D的八倍; D的出现次数比B少5次; A的出现频率是C的三倍.
我发出这样的维基数据搜索请求（自动完成用例）：
https://www.wikidata.org/w/api.php?action=wbsearchentities&format=json&language=en&type=item&continue=0&search=photog
服务返回 JSON 响应
{
id: "Q11633",
url: "//www.wikidata.org/wiki/Q11633",
description: "art, science and practice of creating durable images by recording light or other electromagnetic radiation",
label: "photography"
}
但我如何查找以检索内容呢？
我只能找到一个title不识别Q参数的搜索。它只识别标题。
https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&prop=revisions&rvprop=content&format=json&titles=Photography
我正在从一个旧的存储库运行 Python 代码，该代码似乎不再工作，但我不知道为什么或如何修复它。
设置代码（Google Colab 笔记本）
#@title Setup
import pkg_resources
print(pkg_resources.get_distribution("torch").version)
from IPython.utils import io
with io.capture_output() as captured:
!git clone https://github.com/openai/CLIP
# !pip install taming-transformers
!git clone https://github.com/CompVis/taming-transformers.git
!rm -Rf clipit
!git clone https://github.com/mfrashad/clipit.git
!pip install ftfy regex tqdm omegaconf pytorch-lightning
!pip install kornia
!pip install imageio-ffmpeg
!pip install einops
!pip install torch-optimizer
!pip install easydict
!pip install braceexpand
!pip install git+https://github.com/pvigier/perlin-numpy
# ClipDraw deps
!pip install svgwrite
!pip install svgpathtools
!pip install cssutils
!pip install numba
!pip …