小编rol*_*rer的帖子

我使用Delphi XE2和Indy 10来访问Ubuntu One API.到现在为止还挺好.我能够为从云获得OAuth令牌描述.现在我想开始使用API​​(如描述):

function TUbuntuOneApi.DoRequest(const URL: String): String;
var
  RequestParams: TStringList;
  HeaderIndex: Integer;
const
  OAuthAuthorisationHeader = 'OAuth realm="", oauth_version="%s", oauth_nonce="%s", oauth_timestamp="%s", oauth_consumer_key="%s", oauth_token="%s", oauth_signature_method="%s", oauth_signature="%s"';

begin
  RequestParams := SignOAuthRequestParams(URL, fOAuthAppToken, fOAuthAccessToken);

{  OAuth realm="", oauth_version="1.0",
  oauth_nonce="$nonce", oauth_timestamp="$timestamp",
  oauth_consumer_key="$consumer_key", oauth_token="$token",
  oauth_signature_method="PLAINTEXT",
  oauth_signature="$consumer_secret%26$token_secret"
  }

  HeaderIndex := IdHTTP.Request.CustomHeaders.IndexOfName('Authorization');
  if HeaderIndex >= 0 then
  begin
    IdHTTP.Request.CustomHeaders.Delete(HeaderIndex);
  end;

  // Solving: http://stackoverflow.com/questions/7323036/twitter-could-not-authenticate-with-oauth-401-error
  IdHTTP.Request.CustomHeaders.FoldLines := false;

  IdHTTP.Request.CustomHeaders.AddValue('Authorization', Format(OAuthAuthorisationHeader, [
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_version']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_nonce']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_timestamp']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_consumer_key']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_token']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_signature_method']),
      TIdURI.URLDecode(RequestParams.Values['oauth_signature'])
    ]));

  // Execute
  Result := …

我有一条LINQ语句，如下所示：

var playedBanDataList =
    from bannedPlayers in query
    select new PlayerBanData
    {
        Admin = bannedPlayers.Admin,
        BannedUntil = bannedPlayers.BannedUntil,
        IsPermanentBan = bannedPlayers.IsPermanentBan,
        PlayerName = bannedPlayers.PlayerName,
        Reason = bannedPlayers.Reason,
        IpAddresses = bannedPlayers.IpAddresses.Split(new [] {","}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries).ToList()
    };

    return playedBanDataList.ToList();

这将失败，因为拆分功能失败，IpAddresses因为LINQ to Entities无法将此查询转换为SQL。

这是有道理的，但是然后又有什么等效的方法可以优雅地完成此任务呢？我想到的唯一方法是在检索到的字符串上手动运行一个循环，然后将其拆分，但我想一次获得它。

我正在尝试在spring boot REST项目中添加gzip压缩。我已经在中设置了以下属性 application.properties

server.compression.enabled=true
server.compression.min-response-size=2048
server.compression.mime-types=text/html,text/css,application/javascript,application/json

但这行不通。邮递员节目中的回应标题

Content-Type: application/json
Transfer-Encoding: chunked
Content-Encoding: gzip
Vary: Accept-Encoding

数据仍未压缩。

我有一个应用程序,它使用places API来帮助查找目的地附近的地方(如伦敦).我更喜欢在附近使用,因为它可以让我专注于一个区域,而且与文本搜索相比也更便宜.

不幸的是,我得到的答案没有多大意义.例如,如果我搜索:

name=London Eye

我得到零结果(有或没有引号).

但如果我按关键字搜索:

keyword=ferris wheel

伦敦眼归来.以下是相关查询:

• https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?key=[API_KEY]&sensor=false&location=51.52864165,-0.10179430&radius=47022&name=%22london%20eye%22
• https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?key=[API_KEY]&sensor=false&location=51.52864165,-0.10179430&radius=47022&keyword=ferris%20wheel

这有什么押韵或理由吗？

我更改了我的应用程序图标，但由于某种原因我无法更新图标（目前有一个电子图标）。

我使用的相关模块：

 "electron-builder": "5.7.0",
 "electron-prebuilt": "^ 1.4.13"

我的package.json：

    "build": {
        "appId": "com.siemens.dmv",
        "asar": true,
        "win": {
          "target": "squirrel",
          "icon": "./build/icon.ico",
          "title": "DigitalManufacturingViewer",
          "msi": true,
          "IconUrl": "data: image / png; base64, 
          AAABAyUAJSshACMLBAAeJRAAAw0VAAYPEQAFJzsAE // (long string)
}

我尝试了几个命令都没有成功，有谁知道我必须运行什么命令？

我正在使用Recycle Adapter类，并使用它来用博客图像和描述填充片段。但是，当我关闭 BlogActivity并移至“下一个活动”时，有时应用突然崩溃，并出现以下错误：

java.lang.IllegalArgumentException:You cannot start a load for a destryoed activity at com.bumptech.glide.manager.RequestManagerRetriever.asseertNotDestroyed(RequestManagerRetriver.java:312)

我的回收适配器类代码是

package com.nepalpolice.cdp;

import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.Intent;
import android.net.ConnectivityManager;
import android.net.NetworkInfo;
import android.os.Build;
import android.support.annotation.NonNull;
import android.support.v7.widget.RecyclerView;
import android.text.format.DateFormat;
import android.util.Log;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.Button;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.PopupWindow;
import android.widget.TextView;
import android.widget.Toast;

import com.bumptech.glide.Glide;
import com.bumptech.glide.request.RequestOptions;
import com.google.android.gms.tasks.OnCompleteListener;
import com.google.android.gms.tasks.Task;
import com.google.firebase.auth.FirebaseAuth;
import com.google.firebase.firestore.DocumentSnapshot;
import com.google.firebase.firestore.EventListener;
import com.google.firebase.firestore.FieldValue;
import com.google.firebase.firestore.FirebaseFirestore;
import com.google.firebase.firestore.FirebaseFirestoreException;
import com.google.firebase.firestore.QuerySnapshot;

import …

筏共识算法是拜占庭容错算法吗？

达成共识/共识需要多少个节点（百分比）？

我有一个AVPlayer设置但是当手机被锁定或在主屏幕上时,我似乎无法继续播放视频音频.我已经编辑了info.plist并启用了音频后台模式,但我认为需要添加一些代码.请你救我.谢谢

这是我的代码:

import UIKit
import AVFoundation
import AVKit

class ViewController: UIViewController {

    @IBAction func WarmUp(sender: UIButton)
    {
        WarmUpVideo()
    }

    func WarmUpVideo()
    {
        let filePath = NSBundle.mainBundle().pathForResource("132", ofType: "MOV")
        let videoURL = NSURL(fileURLWithPath: filePath!)

        let player = AVPlayer(URL: videoURL)
        let playerViewController = AVPlayerViewController()

        playerViewController.player = player

        self.presentViewController(playerViewController, animated: true) { () -> Void in playerViewController.player!.play()
        }

    }

    func playExternalVideo()
    {

}


    @IBAction func CoolDown(sender: UIButton)
    {
        CoolDownVideo()
    }

    func CoolDownVideo()
    {
        let filePath = NSBundle.mainBundle().pathForResource("132", ofType: "mp4")
        let videoURL = NSURL(fileURLWithPath: …

在opencart版本3中，有一条通知：

将存储目录移出Web目录（例如public_html，www或htdocs）非常重要

屏幕截图

我通过单击图片中的“移动”按钮进行了尝试，但也尝试了手动，但是尝试后出现了奇怪的错误。

我想对这个聚合数据（与集合 2 和集合 3 匹配并投影的所有文档）应用分页。我尝试了多个查询，我通过了 25 个限制，但它只会得到 20 个文档，在此查询中需要更改以进行分页

var pipeline = [{
        $match: query
    }, {
        $limit: limit
    }, {
        $skip: skip
    }, {
        $lookup: {
            from: "collection2",
            localField: "collection1Field",
            foreignField: "collection2Field",
            as: "combined1"
        }
    }, {
        "$unwind": "$combined1"
    }, {
        $lookup: {
            from: "collection3",
            localField: "collection1Field",
            foreignField: "collection3Field",
            as: "combined2"
        }
    }, {
        "$unwind": "$combined2"
    }, {
        $project: {
            "collection1Field1": 1,
            "collection1Field2": 1,
            "collection1Field3": 1,
            "collection2Field.field1": 1,
            "collection2Field.field2": 1,
            "collection3Field.field1": 1,
            "collection3Field.field2": 1,
        }
    }
];

我正在编写一个代码,用于在tensorflow中从光盘读取图像和标签,然后尝试调用tf.estimator.inputs.numpy_input_fn.如何传递整个数据集而不是单个图像.我的代码看起来像:

filenames = tf.constant(filenames)
labels = tf.constant(labels)

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
dataset = dataset.map(_parse_function)
dataset_batched = dataset.batch(10)
iterator = dataset_batched.make_one_shot_iterator()
features, labels = iterator.get_next()

with tf.Session() as sess:

  print(dataset_batched)
  print(np.shape(sess.run(features)))
  print(np.shape(sess.run(labels)))

  mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(model_fn=cnn_model_mk, model_dir=dir)
  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"x": np.array(sess.run(features))},
                                                  y=np.array(sess.run(labels)),
                                                  batch_size=1,
                                                  num_epochs=None,
                                                  shuffle=False)
  mnist_classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1)

我的问题是如何在这里传递数据集 x={"x": np.array(sess.run(features))}

假设我有一个像这样的创建表脚本:

CREATE TABLE Person (
    id INT PRIMARY KEY,
    age INT DEFAULT 18,
    iq INT DEFAULT 100
);

所以我连续有两个DEFAULT约束.现在我像这样插入:

INSERT INTO Person VALUES(1,85);

我们如何知道我们是否跳过属性age或属性iq？

谢谢您的帮助.