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Martin Hope
Akash Kinwad
Asked: 2024-08-06 14:36:09 +0800 CST
  • 8

我正在为 Cube.js Cube Store 工作者在 Kubernetes 中部署 StatefulSet。

我需要根据 pod 名称和特定端口号动态设置 CUBESTORE_SERVER_NAME 环境变量。

以下是我当前的 StatefulSet 配置：

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: cubestore-worker
spec:
  serviceName: cubestore-worker
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: cubestore-worker
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cubestore-worker
    spec:
      dnsPolicy: ClusterFirst
      containers:
      - name: cubestore
        image: cubejs/cubestore:latest
        ports:
        - containerPort: 9001
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: CUBESTORE_SERVER_NAME
          value: ${POD_NAME}:9001
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: cubestore-worker-configmap
        volumeMounts:
        - name: cubestore-storage
          mountPath: /cube/data
      volumes:
      - name: cubestore-storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: cubestore-pvc-shared

我正在尝试将 CUBESTORE_SERVER_NAME 设置为 pod 名称和端口的组合，例如cubestore-worker-0:9001。但是，我当前的方法似乎不起作用，并且变量设置不正确。

如何正确设置 CUBESTORE_SERVER_NAME 环境变量以在 StatefulSet 中动态包含 pod 名称和端口？

kubernetes
Martin Hope
Aryan Khanna
Asked: 2024-08-06 00:25:23 +0800 CST
  • 8

我已经生成了 ALT 文本，只需要以某种方式将其添加到图像的图形标签下。背景介绍 - 我希望我的 pdf 符合 WCAG 2.1 AA 标准，我正在使用 adobe autotag 功能来标记 pdf。它将图像标记为 /figure。我可以完全提取图形并生成替代文本，但我找不到将替代文本嵌入或添加到图像并使其符合 WCAG 2.1 AA 的方法。我最终还想将其添加到 AWS 中的 lambda 函数中。有什么办法吗？谢谢！

我尝试使用多个开源库 pikepdf、pymupdf 和其他一些库，还尝试将 pdf 转换为 html 或 xml，但问题是 pdf 无法完全转换回原来的状态。我还尝试直接在代码中添加它，但文件损坏了。

python
Martin Hope
Vlad
Asked: 2024-08-05 14:57:01 +0800 CST
  • 8

我有一个文本标记和两个垂直连接的区域标记（基于此处的示例）。每个区域标记都有一个参数画笔，区域 2 画笔控制区域 1 的域。

文本和区域标记

通过文本标记，我想显示以这种方式过滤的日期范围：

  if area 1 is brushed use it as the only filter
    else if area 2 is brushed use it as the only filter
     else show full date range with no filter

现在它显示整个日期范围（以毫秒为单位）。

因为它是一个文本标记，所以使用的方法"scale": {"domain": {"param": "brush2"}},不像区域标记 1 那样有效。我猜是以某种方式设置过滤器？

这是没有文本标记过滤器的代码：

{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
  "data": {"url": "data/sp500.csv"},
  "vconcat": [
    {
    "title": "text mark:",
    "width": 480,
    "mark": "text",
    "transform": [
      {
        "joinaggregate": [
          {
            "op": "min",
            "field": "date",
            "as": "min_date"
          },
          {
            "op": "max",
            "field": "date",
            "as": "max_date"
          }
        ]
      },
      {
        "calculate": "datum.min_date + ' to ' + datum.max_date",
        "as": "date_range"
      }
    ],
    "encoding": {
      "text": {
        "field": "date_range",
        "type": "nominal"
        }
    }
    },
    {
    "title": "area mark 1:",
    "width": 480,
    "mark": "area",
    "params": [{
      "name": "brush1",
      "select": {"type": "interval", "encodings": ["x"]}
    }],
    "encoding": {
      "x": {
        "field": "date",
        "type": "temporal",
        "scale": {"domain": {"param": "brush2"}},
        "axis": {"title": ""}
      },
      "y": {"field": "price", "type": "quantitative"}
    }
  }, {
    "title": "area mark 2:",
    "width": 480,
    "height": 60,
    "mark": "area",
    "params": [{
      "name": "brush2",
      "select": {"type": "interval", "encodings": ["x"]}
    }],
    "encoding": {
      "x": {
        "field": "date",
        "type": "temporal"
      },
      "y": {
        "field": "price",
        "type": "quantitative",
        "axis": {"tickCount": 3, "grid": false}
      }
    }
  }]
}

我没有将日期格式从毫秒更改为简化代码 - 如果有一种简单的方法来格式化它，那将不胜感激，但这不是问题的关键部分。

powerbi
Martin Hope
Boogaloo
Asked: 2024-08-03 13:21:23 +0800 CST
  • 8

我在进行网络分析时遇到了麻烦。我有一个数据集，其中包含数百个人在不同位置的数千个检测结果。我试图获取每个个人的关键网络统计数据，包括每个个人的节点数和边数以及每个个人的网络直径（定义为该个人访问的任何两个节点之间的最大距离）。

我尝试了 igraph，但是我有限的 R 技能不允许我将找到的在线示例转换为适合我的数据。

下面是我的数据的一个简化示例（距离以公里为单位）：

df <- data.frame(id = c("3811","3811","3832","3832","3832","3832"),
             Program = c("P1","P1","P1","P1","P1","P1"),
             from = c("hill","town","hill","wood","wood","lake"),
             from_lon = c(130.2,130.5,130.2,131.3,131.3,129.6),
             from_lat = c(-30.2,-30.5,-30.2,-31.3,-31.3,-29.6),
             to = c("town","lake","wood","wood","lake","town"),
             to_lon = c(130.5,129.6,131.3,131.3,129.6,130.5),
             to_lat = c(-30.5,-29.6,-31.3,-31.3,-29.6,-30.5),
             dist = c(44.111,132.506,161.456,0,249.847,132.506))

这将给出以下数据框：

id Program from from_lon from_lat   to to_lon to_lat    dist
3811      P1 hill    130.2    -30.2 town  130.5  -30.5  44.111
3811      P1 town    130.5    -30.5 lake  129.6  -29.6 132.506
3832      P1 hill    130.2    -30.2 wood  131.3  -31.3 161.456
3832      P1 wood    131.3    -31.3 wood  131.3  -31.3   0.000
3832      P1 wood    131.3    -31.3 lake  129.6  -29.6 249.847
3832      P1 lake    129.6    -29.6 town  130.5  -30.5 132.506

由于我的 igraph 失败，我提出了这个过于复杂的代码（我认为它的作用相同）：

indiv_nodes <- df %>% 
  filter(id == "3811"& dist > 0) %>% #exclude repeat detections originating at same site
  summarise(
    id = dplyr::first(id),
    prog = first(Program),
    nodes = n_distinct(to)+1, #+1 to include start location
    netdiam = max(dist))
indiv_edges <- df %>% 
  filter(id == "3811" & dist > 0) %>% #Include only edges between nodes, exclude repeat detections at same site
  group_by(from, to) %>%
  summarise( 
    from = dplyr::first(from),
    to = dplyr::first(to),
    weight = n())
net <- transform(indiv_nodes, edges = sum(indiv_edges$weight))
#-  
indiv_nodes_n <- df %>% 
  filter(id == "3832" & dist > 0) %>% 
  summarise(
    id = dplyr::first(id),
    prog = first(Program),
    nodes = n_distinct(to)+1, 
    netdiam = max(dist))
indiv_edges_n <- df %>% 
  filter(id == "3832" & dist > 0) %>% 
  group_by(from, to) %>%
  summarise( 
    from = dplyr::first(from),
    to = dplyr::first(to),
    weight = n())
indiv_net <- transform(indiv_nodes_n, edges = sum(indiv_edges_n$weight))
net <- rbind(net, indiv_net)
#-  
net

结果是这样的：

id   prog  nodes   netdiam edges
3811   P1     3    132.506    2
3832   P1     4    249.847    3

我的问题是我必须对数据集中的数百个个体（而不仅仅是两个）重复此操作，然后将它们重新绑定在一起。

我尝试创建一个循环函数但失败了。

如果有人能用 igraph 解决方案或循环函数帮助我上述代码运行数据集中的所有 id，那就太棒了！

Martin Hope
Nietzsche
Asked: 2024-08-03 12:36:17 +0800 CST
  • 8

我目前正在将俱乐部应用程序从 Angular 9 重新设计到 18，因为它的维护不太好。我试图尽可能多地保留前端，因此也希望保持设计大致相同。

我发现以下代码在此代码中定义了我们的应用程序的主题：

@import '~@angular/material/theming';
@include mat-core();
$my-app-primary: mat-palette($material-primary);
$my-app-accent:  mat-palette($mat-pink, 500, 900, A100);
$my-app-warn:    mat-palette($mat-red);
$my-app-theme: mat-light-theme($my-app-primary, $my-app-accent, $my-app-warn);
@include angular-material-theme($my-app-theme);

这可以在 colours.scss 中找到，它在我们的旧应用程序的 style.scss 中引用。我想保留所有内容，但从 Angular 17 开始，@importist 不再可用，我应该使用@use（就像这张票一样：https://github.com/angular/components/issues/28204）

我曾尝试自己更改代码，并在 ChatGPT 的帮助下得出了以下结论：

@use '@angular/material' as mat;

@include mat.core();

$my-app-primary: mat.define-palette(mat.$indigo-palette);
$my-app-accent: mat.define-palette(mat.$pink-palette, 500, 900, 'A100');
$my-app-warn: mat.define-palette(mat.$red-palette);

$my-app-theme: mat.define-light-theme((
        color: (
                primary: $my-app-primary,
                accent: $my-app-accent,
                warn: $my-app-warn,
        )
));

@include mat.all-component-themes($my-app-theme);

不幸的是，它不起作用，我收到以下错误：“未知函数：'define-palete'”等等。

有人知道正确的语法是什么吗？即使是 Angular 提供的教程仍然引用旧系统：https://v7.material.angular.io/guide/theming

css
Martin Hope
Enlico
Asked: 2024-08-02 23:47:14 +0800 CST
  • 8

我倾向于坚持“推荐”版本：

┌──────────────────────────────────GHCup──────────────────────────────────┐
│    Tool  Version         Tags                          Notes            │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│✔✔  GHCup 0.1.30.0   latest,recommended                                  │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│✗   Stack 2.15.7     latest                                              │
│✗   Stack 2.15.5     recommended                                         │
│✗   Stack 2.15.3                                                         │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│✗   HLS   2.9.0.1    latest                                              │
│✗   HLS   2.9.0.0                                                        │
│✗   HLS   2.8.0.0                                                        │
│✔✔  HLS   2.7.0.0    recommended                                         │
│✗   HLS   2.6.0.0                                                        │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│✗   cabal 3.12.1.0   latest                                              │
│✔✔  cabal 3.10.3.0   recommended                                         │
│✗   cabal 3.6.2.0-p1                                                     │
│─────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│✗   GHC   9.10.1     latest,base-4.20.0.0                                │
│✗   GHC   9.8.2      base-4.19.1.0                 hls-powered,2024-02-23│
│✗   GHC   9.6.6      base-4.18.2.1                                       │
│✗   GHC   9.6.5      base-4.18.2.1                                       │
│✔✔  GHC   9.4.8      recommended,base-4.17.2.1     hls-powered           │
│✗   GHC   9.2.8      base-4.16.4.0                 hls-powered           │
│✗   GHC   9.0.2      base-4.15.1.0                                       │
│✗   GHC   8.10.7     base-4.14.3.0                                       │
│✗   GHC   8.8.4      base-4.13.0.0                                       │
│✗   GHC   8.6.5      base-4.12.0.0                                       │
│✗   GHC   8.4.4      base-4.11.1.0                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

然而，我似乎在 Hackage 上构建时遇到了麻烦，也许是因为Hackage 使用的 GHC比 GHCup 告诉我的推荐版本要新。

那么“推荐”的意义何在？它从何而来？

haskell
Martin Hope
Shtole
Asked: 2024-08-02 23:05:48 +0800 CST
  • 8

我有以下代码：

let visiblePart = $(this).data('visible-part');

if (visiblePart === undefined)
    visiblePart = 0.5;

我想将请求data-visible-part值与检查其存在性合并，以使代码更紧凑。不幸的是，没有.data()带defaultValue参数的重载。如何实现？

javascript
Martin Hope
Kazdegotepu
Asked: 2024-08-02 18:22:24 +0800 CST
  • 8

尽管此方法类型的文档提示参数如下，但我无法使用pl.exclude()选择器作为索引。pl.DataFrame.unpivotindex

index: 'ColumnNameOrSelector | Sequence[ColumnNameOrSelector] | None' = None

以下代码可用于重现该错误。

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'foo' : ['one', 'two', 'three'],
    'bar' : ['four', 'five', 'six'],
    'baz' : [10, 20, 30],
    'qux' : [50, 60, 70]
})

column_list = ['baz', 'qux']
df.unpivot(column_list, index=pl.exclude(column_list))

TypeError: argument 'index': 'Expr' object cannot be converted to 'PyString'

此外，明确使用列也可以正常工作。

df.unpivot(column_list, index=['foo', 'bar'])

那么，如何使用列选择器pl.DataFrame.unpivot？

python
Martin Hope
5xum
Asked: 2024-08-02 17:54:30 +0800 CST
  • 8

我尝试用 C# 打开一个文件，然后向其中写入一些文本，最后将压缩的字节数组转储到同一个文件中。因此，我想要创建的文件类似于

sometextinascii
somemoretextinascii
BUNCHOFNONHUMANREADABLEBYTES

我做了以下事情：


// Code where we get values of the following variables:
// string filename
// Byte[] buffer
using (FileStream file = new(filename, FileMode.Create, FileAccess.Write))
{
    using (StreamWriter writer = new(file))
    {
        writer.WriteLine("sometext");
        writer.WriteLine("somemoretext");
    }
    using (GZipStream zipStream = new(file, CompressionMode.Compress))
    {
        zipStream.Write(buffer, 0, buffer.Length);
    }
}

但这不起作用。当我运行此代码时，我收到错误

System.ArgumentException: 'Stream does not support writing. (Parameter 'stream')'

当变量zipStream被创建时。

我不明白的是，如果我删除StreamWriter代码的一部分，那么代码就可以正常工作。所以，我有两个问题：

  1. 一旦它自行关闭，是否会以StreamWriter某种方式关闭file？
  2. 如果是，我该如何防止这种情况发生？如果不是，我的错误原因是什么？
c#
Martin Hope
AmirX
Asked: 2024-08-02 17:10:10 +0800 CST
  • 8

我的数据框是：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [-3, -1, -2, -5, 10, -3, -13, -3, -2, 1, 2, -100],
    }
)

预期输出：

      a
0    -3
1    -1
2    -2
3    -5

逻辑：

我想返回最大的负数序列。如果有多个最大的序列，我想返回第一个序列。有df两个大小为 4 的负数序列，因此返回第一个。

这是我的尝试，但每当我idxmax()在代码中使用时，我都想仔细检查，因为在某些情况下有时会变得棘手。

import numpy as np 
df['sign'] = np.sign(df.a)
df['sign_streak'] = df.sign.ne(df.sign.shift(1)).cumsum()
m = df.sign.eq(-1)

group_sizes = df.groupby('sign_streak').size()
largest_group = group_sizes.idxmax()
largest_group_df = df[df['sign_streak'] == largest_group]
python
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