小编nic*_*ine的帖子

我正在尝试将简单的工作流程转换为oozie.我试过了oozie的例子,但是他们有点过分了.实际上我想运行查询并将结果输出到文本文件.

hive -e 'select * from tables' > output.txt

如何将其翻译成oozie让它每小时运行一次？

我正在使用angular获取一些JSON:

$http({
    url: 'https://www.somemachine.com/getdata', 
    method: "GET",
    params: {}
}).success(function(data, status, headers, config) {
    console.log(data);
}

它收到的数据非常大,我很高兴gzip源代码,但是当我的$http方法取出它时,有没有办法对它进行gunzip ？

我有大量的航拍图像。其中一些镜头部分被遮挡。例如：

和

我正在尝试使用 OpenCV 自动检测哪些图像具有此功能。我最初的目的是检查多张图像中有多少图像是黑色的。但希望有一种聪明的方法可以单独处理图像。

var W = 100;
var H = 200;

var data = [{v:4}, {v:8}, {v:15}, {v:16}, {v:23}, {v:42}];

var x = d3.scale.linear().domain([0, max_x]).range([0, W]);
var y = d3.scale.ordinal().domain([0, 1, 2, 3, 4, 5]).rangeBands([0, H]);

如何自动枚举数据域,而无需键入它例如0,1,2,3我都试过domain(data),和domain([0, data.length]),但我需要在两者之间的所有值.

我的网站有一个Python/Flask后端和一个Angular前端.在后端有一个进程偶尔检查SQS的消息,我希望它向客户端发送通知,然后客户端可以更新Angular控制器.我现有技术的最佳方法是什么？

我有一堂课：

class A:
    __init__(self):
        self.b = B()

   def is_authorized(self)
      name = self.b.get_name()

      if name == 'admin':
          return True
      else:
          return False

我想编写一个单元测试来测试该is_authorized方法。问题是它需要一个B类的实例，因为它需要网络连接和其他东西，所以孤立地构造它是非常复杂的。我如何模拟这个类并提供一些只有该get_name方法的东西。这样我就可以创建A类并测试方法。

我有一个 3D 模型 (.obj) 纹理，可以在其他软件中正确加载：

但使用 Open3D 时，纹理都会被显示出来：

这是我正在使用的代码：

import open3d as o3d

def visualize(mesh):
    vis = o3d.visualization.Visualizer()
    vis.create_window()
    vis.add_geometry(mesh)
    vis.run()
    vis.destroy_window()

def main():
    mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("scene_mesh_decimated_textured.obj")
    visualize(mesh)

main()

这是模型和纹理： https://www.dropbox.com/s/xm0sun3hoijwbjf/Archive.zip ?dl=0

我想在开发中使用本地 mongo 服务器，然后在生产中切换到 mongolab db。在 node.js express 应用程序中执行此操作的推荐方法是什么？我所知道的是 NODE_ENV 存在但不确定根据其值切换数据库的最佳方法。拥有：

if (process.env.NODE_ENV == "production") 
{
  //
}
else if ((process.env.NODE_ENV == "development") 
{

}

我查询数据库的所有地方似乎都不是很优雅。有没有办法做到类似于铁路应用程序，您可以在其中指定用于生产和开发的适配器？

我在DataFrames中有两组库存数据:

> GOOG.head()
           Open   High    Low 
Date                                                                            
2011-01-03  21.01  21.05  20.78 
2011-01-04  21.12  21.20  21.05 
2011-01-05  21.19  21.21  20.90 
2011-01-06  20.67  20.82  20.55 
2011-01-07  20.71  20.77  20.27

AAPL.head()
              Open    High     Low
Date                              
2011-01-03  596.48  605.59  596.48
2011-01-04  605.62  606.18  600.12
2011-01-05  600.07  610.33  600.05
2011-01-06  610.68  618.43  610.05
2011-01-07  615.91  618.25  610.13

我想在一个DataFrame中将它们相互堆叠在一起,这样我就可以访问和比较各股票(例如High)(GOOG与AAPL)？在Pandas中执行此操作的最佳方法是什么,并访问后续列(例如GOOG的High列和AAPL的High列).谢谢!

我正在尝试在我使用 OpenCV 检测到的两个图像之间匹配 SIFT 特征：

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, desc = sift.detectAndCompute(img, None)

这两个图像似乎都包含许多特征，每个大约 15,000 个，用绿点显示。

但是在匹配它们之后，我只保留了 87 个，有些是异常值。

我试图弄清楚我是否做错了什么。我匹配两个图像的代码是：

def match(this_filename, this_desc, this_kp, othr_filename, othr_desc, othr_kp):

    E_RANSAC_PROB = 0.999
    F_RANSAC_PROB = 0.999
    E_PROJ_ERROR = 15.0
    F_PROJ_ERROR = 15.0
    LOWE_RATIO = 0.9
    # FLANN Matcher
    # FLANN_INDEX_KDTREE = 1 # 1? https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_matcher/py_matcher.html#basics-of-brute-force-matcher
    # index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
    # search_params = dict(checks=50)   # or pass empty dictionary
    # flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
    # matcherij = flann.knnMatch(this_desc, othr_desc, …