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Eu tenho um column Aque parece com:

11

11 11
5 6
5 5
5 6 6 5
11 11 11 11

6 7 8
3
3 2 3

e buscando uma maneira alternativa e mais inteligente de produzir TRUE/ FALSEconforme mostrado aqui:

A lógica é:

• FALSEse

  • a célula está vazia
  • não há números duplicados por célula

• TRUEse

  • a célula tem apenas um número
  • a célula tem dois ou mais números duplicados, independentemente da ordem

Mais notas:

• os números são separados por espaço
• os números podem variar de 1 a 80
• cada célula pode conter no máximo 40 números separados por espaço
• cada célula pode conter no mínimo 1 número ou estar vazia

Como posso resolver isso:

Posso somar (de várias maneiras - LAMBDA, QUERY(SUBSTITUTE(, SUM(SPLIT(, ...) e dividir por contagem. Se o resultado for um número inteiro TRUE, é , se o resultado tiver casas decimais, é , FALSEmas isso não funcionará para 3 2 3, 6 7 8.

Outra maneira seria dividi-lo e usar QUERYe contar números por linha, agrupar por row_numbers e pivotar por all_numbers, e LETentão envolvê-lo em IFe remover números menores que 2. Em seguida, combiná-lo com TRIM(TOCOL(QUERY(TRANSPOSE(e LEN. Então IF, como >0está, TRUEe adicionar o restante da lógica para casos não cobertos por QUERY.

A fórmula seria enorme de qualquer maneira, então estou procurando uma maneira "mais inteligente/curta" (se houver). Talvez haja algum padrão mágico de expressão regular com o qual eu não esteja familiarizado?

No código a seguir:

struct copy_only
{
    copy_only() = default;
    copy_only(const copy_only&)            = default;
    copy_only& operator=(const copy_only&) = default;
    copy_only(copy_only&&)                 = delete;
    copy_only& operator=(copy_only&&)      = delete;
    ~copy_only()                           = default;
};


std::vector<copy_only> v;
copy_only c{};
v.push_back(c);

No MSVC obtemos o erro:

erro C2280: 'copy_only::copy_only(copy_only &&)': tentativa de referenciar uma função excluída

Isso vem de dentro da implementação do vetor, onde push_back(const&)chama emplace_backa implementação:

nota: ao compilar a função de membro do modelo de classe 'void std::vector<copy_only,std::allocator<copy_only>>::push_back(const _Ty &)'

nota: veja a referência à instanciação do modelo de função '_Ty &std::vector<_Ty,std::allocator<_Ty>>::_Emplace_one_at_back<const _Ty&>(const _Ty &)' sendo compilado

Isso compila com gcc e clang. Será que isso é apenas um bug enorme do compilador MSVC no exemplo de vetor mais simples? Ou existe algum padrão que impeça esse uso, algo que o gcc e o clang estão apenas ignorando?

Exemplo vivo.

Aqui está um script que criei com a ajuda de alguns LLMs. Tudo funciona, exceto a última parte, que é injetar o arquivo env no meu processo nodejs.

FROM node:20.17-bullseye-slim AS dependencies

WORKDIR /usr/src/app/test
COPY package.json ./
RUN npm install --only=production

ARG APP_NAME
ENV APP_NAME=${APP_NAME}

RUN PKG_VERSION=$(node -p "require('./package.json').version") && echo "PKG_VERSION=\"$PKG_VERSION\"\nAPP_NAME=\"$APP_NAME\"" > docker.env

# Production image
FROM node:20.17-bullseye-slim AS runner


ENV NODE_ENV=production
WORKDIR /usr/src/app/test

# Copy dependencies and version.env from the previous stage
COPY --from=dependencies /usr/src/app/test/node_modules ./node_modules
COPY --from=dependencies /usr/src/app/test/docker.env ./

# Copy the rest of the app
COPY ./ ./

# Set permissions
RUN chown -R node:node .
USER node

RUN cat docker.env

# Load version into environment and start the app
CMD ["/bin/sh", "-c", ". ./docker.env && exec node main.js"]

Estou recebendo APP_NAME dos meus build-args e quero incluir a versão do meu arquivo de pacote. Isso está correto?

id        timestamp              value
--------+---------------------+-----------
225     |2018-07-24 13:00:00  |0
226     |2018-07-24 18:33:32  |196
227     |2018-07-25 5:59:14   |290
173     |2018-07-05 8:16:14   |258
228     |2018-07-25 7:00:00   |469
175     |2018-07-07 6:00:00   |0
176     |2018-07-07 9:25:35   |236
177     |2018-07-07 17:19:13  |300
178     |2018-07-08 5:47:13   |323
179     |2018-07-08 6:49:14   |230
180     |2018-07-08 17:45:36  |270
181     |2018-07-09 5:41:13   |250
182     |2018-07-09 9:43:13   |213
183     |2018-07-09 18:37:44  |226
184     |2018-07-10 5:22:44   |380
185     |2018-07-10 7:37:14   |200
186     |2018-07-10 15:54:44  |260

SELECT max(value)  
  FROM table 
 WHERE timestamp BETWEEN '2018-07-22 00:00:00' 
                     AND '2025-04-22 23:59:59'

Esta é minha consulta para um período específico. Preciso obter o maior valor por dia ou o maior valor por dia de todos os dados na tabela.

Esta é minha consulta para um período específico. Preciso obter o maior valor por dia ou o maior valor por dia de todos os dados na tabela.

Meu objetivo é traçar um gráfico de contorno de fluxo, mas em vez de curvas de contorno fechadas, plt.contour()retorna uma série de linhas com a mesma altura.

Psi é definido como np.arraye tem um formato de 320 por 200.

fig, ax = plt.subplots()
r_end = grid_start[0] + grid_step[0] * grid_size[0]
z_end = grid_start[1] + grid_step[1] * grid_size[1]

X = np.arange(grid_start[0], r_end, grid_step[0]) # shape (200,)
Y = np.arange(grid_start[1], z_end, grid_step[1]) # shape (320,)

x, y = np.meshgrid(X, Y)
CS = ax.contour(x, y, Psi)
ax.clabel(CS, fontsize=10)

O resultado parece muito estranho:

imagem de todos os contornos

Também criei gráficos de contorno com algum nivelamento para melhor visibilidade.

gráfico de contorno, nível 0

gráfico de contorno, nível 25

O resultado desejado é algo como isto: Contornos Psi desejados

Se eu remodelar o array fornecido para (3200,20), a periodicidade será perdida, mas ainda é estranho.

resultado remodelado

Como posso resolver esse problema? Obrigado pela ajuda.

Tenho várias listas que preciso combinar. Cada uma dessas listas tem uma ordem, e cada ordem é consistente com a ordem da lista original. (Por consistente, quero dizer que cada lista pode ser reproduzida removendo itens da lista original, sem reorganizar nenhum item .)

Meu problema é que não tenho a lista original e tenho que reproduzi-la o mais fielmente possível usando as listas parciais que tenho.

Por exemplo, considere as seguintes listas ordenadas:

a = ["first", "fourth", "fifth", "sixth", "eighth", "sophomore", "junior"]
b = ["second", "third", "fourth", "sixth", "seventh", "eighth", "freshman", "sophomore", "senior"]
c = ["first", "second", "freshman", "sophomore", "junior", "senior"]
...
partial_lists = [a, b, c, ...]

A partir dessas três listas, é possível recuperar a lista original. Em alguns casos, porém, isso pode não ser possível. De qualquer forma, quero criar uma lista merged_listque merged_listpreserve a ordem de cada uma das listas parciais. (Ou seja, qualquer lista parcial especificada poderia, teoricamente, ser reconstruída merged_listusando apenas merged_list.remove()operações.) É seguro assumir que cada lista parcial não contém duplicatas e merged_listtambém não deve conter nenhuma duplicata.

Para este exemplo, merged_listseria["first", "second", "third", "fourth", "fifth", "sixth", "seventh", "eighth", "freshman", "sophomore", "junior", "senior"]

Existe um algoritmo eficiente que pode lidar com isso para um número arbitrário de listas parciais?

Tenho um programa muito grande que grava muitas coisas em STDOUT, e gostaria de poder enviar toda essa saída para STDOUTe para um FILE. Decidi usar IO::Teepara criar o identificador gravável compartilhado:

use IO::Tee;

pipe(my $reader, my $writer);
my $new_stdout = IO::Tee->new(\*STDOUT, $writer);

*{STDOUT} = $new_stdout;

print "foo";

print(do { local $\; <$reader> }); 

No entanto, isso causa uma recursão profunda e trava o programa. Então, em vez disso, não consigo referenciar *STDOUT, e ele cria:

use IO::Tee;

pipe(my $reader, my $writer);
my $new_stdout = IO::Tee->new(*STDOUT, $writer);

*{STDOUT} = $new_stdout;

print "foo";

print(do { local $\; <$reader> });

Isso cria o aviso: Undefined value assigned to typeglob at ... line 42, e quando eu uso Data::Printerpara descrever $new_stdout, é undef. Como posso fazer isso?

Importei mais de 40 planilhas do Excel para o R. Gostaria de escrever uma função para retornar os nomes de quadros de dados que não possuem dados (com 0 observações). Sei que poderia usar nrow(dataframe) para verificar se um quadro de dados específico possui dados, mas como faço para percorrer automaticamente todos os quadros de dados do ambiente para verificar?

No Excel, tenho uma tabela para a qual estou criando uma tabela de resumo.

Minha tabela de dados principal tem muitos nomes de clientes e datas. Não consigo alterar a ordem da tabela de dados principal, mas onde há um valor na coluna C, quero retornar o Nome do Cliente, mas na ordem da data de vigência. Eu apenas verifico a Coluna C ( Checked?abaixo) para ver se há um valor e, em caso afirmativo, pego o nome desse cliente.

Dados:

Client Name   Effective Date    Checked?
Client A      01/01/20          Yes
Client B      05/01/20          Yes
Client C      01/01/19          Yes
Client D      01/01/25  

Então posso obter os nomes dos clientes que verifiquei: =FILTER(A2:A5,C2:C5<>"","")que retorna (SPILL):

Client A
Client B
Client C

Existe uma maneira de retornar essa lista, mas usando a Data Efetiva? Então, a ordem seria:

Client C
Client A
Client B

Sei que posso obter todos os meus dados, colocá-los em uma tabela e classificá-los por data. No entanto, estou apenas procurando uma maneira rápida de ver se consigo classificá-los por data, sem etapas extras. (Não é necessário usar FILTER()se houver outra opção).

Tentei:

=SORT(FILTER(A2:A5,C2:C5<>"",""),B2:B5,1,FALSE)

mas ele simplesmente retorna #VALUE!.

Quando faço uma solicitação de busca e, em seguida, extraio o JSON, uma promessa é salva como uma variável com o JSON correto. Não consigo descobrir como extrair os dados da promessa na variável para realmente usá-los.

Quando testo a URL usando o Postman ou apenas a coloco no meu navegador, ele retorna JSON, então acredito que essa formatação seja um problema no meu código.

A função da chamada é a seguinte:

  var responseData = await fetch('https://api.sampleapis.com/wines/reds')
  .then((response) => {
    if (!response.ok) {
      throw new Error('Network response was not ok');
    }
    var jsonData = response.json();
    console.log(jsonData);
    return jsonData
  })
}

O json registrado no console se parece com isso:

Promise {<pending>}
[[Prototype]]
: 
Promise
[[PromiseState]]
: 
"fulfilled"
[[PromiseResult]]
: 
Array(718)

O Array(718) contém a carga útil desejada, semelhante a esta:

[0 … 99]
[100 … 199]
[200 … 299]
[300 … 399]
[400 … 499]
[500 … 599]
[600 … 699]
[700 … 717]
length
: 
718

O interior desses 8 arrays se parece com isso (o JSON finalmente está presente):

[0 … 99]
0: 
{winery: 'Maselva', wine: 'Emporda 2012', rating: {…}, location: 'Spain\n·\nEmpordà', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/ApnIiXjcT5Kc33OHgNb9dA_375x500.jpg', …}
1: 
{winery: 'Ernesto Ruffo', wine: 'Amarone della Valpolicella Riserva N.V.', rating: {…}, location: 'Italy\n·\nAmarone della Valpolicella', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/nC9V6L2mQQSq0s-wZLcaxw_pb_x300.png', …}
2: 
{winery: 'Cartuxa', wine: 'Pêra-Manca Tinto 1990', rating: {…}, location: 'Portugal\n·\nAlentejo', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/L33jsYUuTMWTMy3KoqQyXg_pb_x300.png', …}
3: 
{winery: 'Schrader', wine: 'Cabernet Sauvignon RBS Beckstoffer To Kalon Vineyard 2015', rating: {…}, location: 'United States\n·\nOakville', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/GpcSXs2ERS6niDxoAsvESA_pb_x300.png', …}
4: 
{winery: 'Hundred Acre', wine: 'Wraith Cabernet Sauvignon 2013', rating: {…}, location: 'United States\n·\nNapa Valley', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/PBhGMcRNQ7aVnVNr7VgnWA_pb_x300.png', …}
5: 
{winery: 'Sine Qua Non', wine: 'Ratsel Syrah N.V.', rating: {…}, location: 'United States\n·\nCalifornia', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/ZzMKzqFqRO-6oI3ys3gGgQ_pb_x300.png', …}
6: 
{winery: 'Del Dotto', wine: 'The Beast Cabernet Sauvignon 2012', rating: {…}, location: 'United States\n·\nRutherford', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/easjTPIcS-mCQ99XoYOMgQ_pb_x300.png', …}
7: 
{winery: 'Darioush', wine: 'Darius II Cabernet Sauvignon 2016', rating: {…}, location: 'United States\n·\nNapa Valley', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/U19RXtSdRMmoAesl2CBygA_pb_x300.png', …}
8: 
{winery: 'Garbole', wine: 'Hurlo 2009', rating: {…}, location: 'Italy\n·\nVeneto', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/f_G1SS0eT_C6hZGGwdEZqA_pb_x300.png', …}
9: 
{winery: 'Scarecrow', wine: 'Cabernet Sauvignon 2016', rating: {…}, location: 'United States\n·\nRutherford', image: 'https://images.vivino.com/thumbs/pU7uFKR-TAKAOQaf3Hpn2A_pb_x300.png', …}