我理解return和resolve之间的区别,但我觉得我在用return乱丢代码,因为我需要基于逻辑立即解决或拒绝的承诺。
下面是我的实际代码:
function bridge_component_start_in_batch_test() {
let fake_batching_counter = 0;
function bridge_component_start_recursive_callback() {
console.log('Running a batch...');
return new Promise((resolve, rej
我正在尝试为plone安装getpaid,但我的buidout返回了:
Error: Couldn't find a distribution for 'yoma.batching==0.2.2-getpaid'.
我的构建包括:
find-links =
http://getpaid.googlecode.com/files/yoma.batching-0.2.2-getpaid.zip
...and链接起作用了。
如何解决这类问题?
我试着在木星笔记本的应用程序中执行这一行。
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets
我得到以下错误:
.conda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py in <module>()
23
24 # Add projects here, they will show up under tf.contrib.
---> 25 from ten
我们正在将一些使用的脚本升级到最新版本(5.0)。我主要遵循标题为Publish events to an Event Hub的文档中的示例。当我第一次阅读代码时,我觉得这很有趣,因为它依赖于命中ValueError异常。看起来不是最好的设计。但不管怎样,我还是照做了。我将把示例代码放在这里,以限制读者的制表符切换:
# THIS IS THE EXAMPLE CODE FROM MICROSOFT
event_data_batch = client.create_batch()
can_add = True
while can_add:
try:
event_data
我正在使用并定义一个来使用cosmos db插入文档。
问题是调用是可迭代的,对于大型容器,无法将所有条目保存在内存中。
我相信我的问题可以归结为:
given an iterator, how can I create batches to be processed (mapped) in a prefect flow?
示例:
def big_iterable_function_i_cannot_change():
yield from range(1000000) # some large amount of work
@task
def some_prefect_
这似乎是一个微不足道的问题,但我还没有找到一个优雅的解决方案。
我有一个分配给环境变量A的单词列表。我有另一个变量b,它的字符串值应该与A的单词列表中的每个单词连接,以获得分配给环境变量C的新单词列表。
这是我到目前为止掌握的代码:
@echo off
set A=test batch
set b=ing
for %%a in (%A%) do (
set C=%%a%b%
)
echo %C%
Pause
命令行echo %C%应该输出testing batching,但这段代码的输出只是batching。
如何将变量b的字符串值附加到变量A的单词列表中的每个单词中,以获得分配给
当我尝试import tensorflow_probability时,我会得到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "PATH", line 1, in <module>
import tensorflow_probability
File "PATH", line 75, in <module>
from tensorflow_probability.python import * # pylint: disable=wildcard-import
Fi