当我将代码推送到OpenShift时，它似乎正在安装我的devDependencies，这需要forever。我真的很想设置它，所以它只会安装dependencies(通过运行--production标志)。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 您可以通过将NPM_CONFIG_PRODUCTION环境变量设置为“true”来告诉npm使用--production标志进行安装。这是一个适用于现有应用程序的示例:rhcenvsetNPM_CONFIG_PRODUCTION="true"或者，您可以将此变量设置为初始应用创建步骤的一部分:r
在binding.gyp我想这样设置:"libraries":["-Wl,-rpath,/build/Release/"]我正在使用以下配置来做同样的事情:"libraries":["-Wl,-rpath,这行得通，但问题是，它在Windows或任何地方都行不通pwd不可用，这也不是最好的选择，因为已经有一个预定义的变量PRODUCT_DIR可用node-gyp为达到这个。奇怪的是我不能使用这个变量PRODUCT_DIR.我尝试了以下选项，但没有运气。错误说Librarynotloaded:@rpath/.dylib(rpath未设置):"libraries":["-Wl,-rpath
我们如何告诉iisnode在生产/开发/测试中运行我们的Node.js应用程序环境？我们已经成功让我们的Node.js应用程序在iisnode上运行，但process.env.NODE_ENV显示为“未定义”。目前，我们的web.config文件是这样写的: 最佳答案 Joachim就在上面加上到web.config允许控制NODE_ENV值。另一种方法是添加iisnode.ymlweb.config旁边的文件，并在其中将NODE_ENV值指定为node_env:production.在https://github.com/tjan
我正在尝试为LaravelMix运行npmrundev，但出现此错误:>@devD:\projects\ptcs>cross-envNODE_ENV=developmentwebpack--progress--hide-modules--config=node_modules/laravel-mix/setup/webpack.config.js'cross-env'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,operableprogramorbatchfile.npmERR!codeELIFECYCLEnpmERR!errno1npmER
也许我的问题与this重复但我觉得它增加了一些使其有所不同的细节。我目前有一个基于node:0.10镜像的MeteorDocker设置，它首先捆绑应用程序并运行“nodemain.js”作为其CMD。该镜像还安装Meteor并使用其命令引导环境并安装必要的软件包。我突然想到，如果不使用node:0.10，我可以使用更小的Linux镜像并简单地安装curl/git/meteor，那么该镜像将大大简化。删除构建步骤将进一步简化事情，因为根据我的理解，“meteor构建”如果已配置但不需要，则无法不构建移动应用程序(即，如果我通常构建Android/IOS应用程序，我不能轻易不如果我只想要一
我有一个托管NodeJSWeb应用程序的Docker容器。这个docker容器有环境变量NODE_ENV=production当我运行容器时，npminstall会跳过package.json文件中的所有devDependencies。我想到了3种不同的解决方案，但没有一个看起来不错将build存储在我的CVS上在docker之外构建将所有devDependencies移至依赖项选择1在CVS上存储，看起来很愚蠢选择2需要安装NodeJS、npm、gulp和许多其他库选择3看起来最好但我对任何其他建议感兴趣 最佳答案 这种情况的另一
cross_val_predict(参见doc，v0.18)是否使用如下代码所示的k-fold方法计算每个折叠的准确度并最终平均它们或不？cv=KFold(len(labels),n_folds=20)clf=SVC()ypred=cross_val_predict(clf,td,labels,cv=cv)accuracy=accuracy_score(labels,ypred)printaccuracy 最佳答案 不，它没有!根据crossvalidationdoc页面，cross_val_predict不返回任何分数，而只返回基
我在PyCharm社区版中安装了Flask插件，我的Flask应用程序中只有这个简单的代码:fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route('/')defindex():return'Hello!'if__name__=="__main__":app.run(debug=True)我收到这条消息:WARNING:Thisisadevelopmentserver.Donotuseitinaproductiondeployment.UseaproductionWSGIserverinstead*Restartingwithstat*Deb
我正在尝试将我的数据集拆分为训练和测试数据集，但出现此错误:X_train,X_test,Y_train,Y_test=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,df1['ENTRIESn_hourly'])AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1X_train,X_test,Y_train,Y_test=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,df1['ENTRIESn_hourly'])AttributeError:modu
我正在尝试使用sklearn评估多个机器学习算法的几个指标(准确度、召回率、精度等)。对于我从文档here中了解的内容从源代码(我使用的是sklearn0.17)，cross_val_score函数每次执行只接收一个记分员。所以为了计算多个分数，我必须:多次执行实现我的(耗时且容易出错的)记分器我已经用这段代码执行了多次:fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.cross_validatio
