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python - 喀拉斯 LSTM : a time-series multi-step multi-features forecasting - poor results

我有一个包含全年数据的时间序列数据集(日期是索引)。每15分钟(全年)测量一次数据,这导致每天有96个时间步长。数据已经标准化。变量是相关的。除VAR外的所有变量都是天气指标。VAR在一天和一周内是季节性的(因为它在周末看起来有点不同,但每个周末都差不多)。VAR值是固定的。我想预测接下来两天(提前192步)和接下来7天(提前672步)的VAR值。这是数据集的样本:DateIdxVARdewpthumpresstemp2017-04-1700:00:000.3693970.1550390.3867920.1967210.2388892017-04-1700:15:000.3632140

python - 将 yield 与多个 ndb.get_multi_async 一起使用

我正在尝试提高我当前从应用引擎数据存储区查询的效率。目前,我使用的是同步方法:classHospital(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()buildings=ndb.KeyProperty(kind=Building,repeated=True)classBuilding(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()rooms=ndb.KeyProperty(kind=Room,repeated=True)classRoom(ndb.Model):name=ndb.StringProperty()beds=ndb.Ke

python - App Engine memcache/ndb.get_multi 的性能问题

在AppEngine(Python)中使用ndb.get_multi()从Memcache获取多个键时,我发现性能非常差。我正在获取约500个小对象,所有这些对象都在内存缓存中。如果我使用ndb.get_multi(keys)执行此操作,则需要1500毫秒或更多时间。以下是AppStats的典型输出:和如您所见,所有数据均由内存缓存提供。大多数时间被报告为在RPC调用之外。但是,我的代码尽可能少,所以如果时间花在CPU上,它必须在ndb中的某个地方:#Getsetofkeysforitems.Thisrunsveryquickly.item_keys=memcache.get(item

Python/Django Multi-Tenancy 解决方案

我需要一些帮助来为我正在从事的项目制定攻击计划。想象一下,该站点是为监督分布在世界各地的区域销售办事处的团队服务的。这个项目的目的是让super用户快速启动一个特定于每个办公室的新子站点——站点被频繁添加。办公室子站点应完全包含特定于该子站点的“管理员”用户,并且应该是用户友好的CMS。super用户应该能够介入并管理所有这些办公室子站点。除了独立的办公室子站点实例之外,每个子站点还需要管理联系人、线索等并将其存储在一个中心区域以供super用户使用。我用Django做过几个网站,但从来没有做过Multi-Tenancy的。我想要有关使用技术的建议或可能有用的教程/文档。要求:每个子网

android - 基于 Android Gradle 中多 flavor 库的多 flavor 应用

我的应用针对多个市场的应用内计费系统具有多种风格。我有一个共享我所有项目的基本代码的库。所以我决定将这些支付系统作为产品flavor添加到这个库中。问题是android库可以有产品flavor吗?如果是这样,我如何在应用的各个flavor中包含不同的flavor?我搜索了很多,但我找不到关于这个场景的任何信息。我发现的唯一接近的东西是http://tools.android.com/tech-docs/new-build-system/user-guide:dependencies{flavor1Compileproject(path:':lib1',configuration:'fl

android - 基于 Android Gradle 中多 flavor 库的多 flavor 应用

我的应用针对多个市场的应用内计费系统具有多种风格。我有一个共享我所有项目的基本代码的库。所以我决定将这些支付系统作为产品flavor添加到这个库中。问题是android库可以有产品flavor吗?如果是这样,我如何在应用的各个flavor中包含不同的flavor?我搜索了很多,但我找不到关于这个场景的任何信息。我发现的唯一接近的东西是http://tools.android.com/tech-docs/new-build-system/user-guide:dependencies{flavor1Compileproject(path:':lib1',configuration:'fl

python Pandas : rename single column label in multi-index dataframe

我有一个看起来像这样的df:df=pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))df.columns=pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])printdf12ABAB00.0306260.4949120.3647420.32008810.1783680.8574690.6286770.70522620.8862960.8331300.4951350.24642730.3913520.1284980.1622110.011254如何将列“1”和“2”重命名为“一”和“二”?我以为df.rename()

android - 为什么构建类型与产品 flavor 不同?

前言:这不是关于如何在Android应用中使用构建类型和产品风格的问题。我了解所涉及的基本概念。这个问题更多是关于尝试了解应该在构建类型中指定哪些配置,应该在产品风格中指定哪些配置,以及是否真的需要任何区别。本周,我一直在学习有关Android应用的gradle配置的更多信息。我最初认为我对构建类型和产品风格有很好的处理,但我越深入文档,我就越意识到两者之间的区别对我来说根本不清楚。由于存在明确定义的层次结构(在某种意义上,构建类型中指定的属性优先于产品风格中指定的属性),我不明白为什么需要区分构建类型和产品风格全部。将所有属性和方法合并到产品flavorDSL对象中,然后将构建类型视

android - 为什么构建类型与产品 flavor 不同?

前言:这不是关于如何在Android应用中使用构建类型和产品风格的问题。我了解所涉及的基本概念。这个问题更多是关于尝试了解应该在构建类型中指定哪些配置,应该在产品风格中指定哪些配置,以及是否真的需要任何区别。本周,我一直在学习有关Android应用的gradle配置的更多信息。我最初认为我对构建类型和产品风格有很好的处理,但我越深入文档,我就越意识到两者之间的区别对我来说根本不清楚。由于存在明确定义的层次结构(在某种意义上,构建类型中指定的属性优先于产品风格中指定的属性),我不明白为什么需要区分构建类型和产品风格全部。将所有属性和方法合并到产品flavorDSL对象中,然后将构建类型视

android - 使用 Build Flavors - 正确构建源文件夹和 build.gradle

请注意:答案在Xavier的回答之后编辑我正在尝试使用不同的BuildFlavors对于AndroidStudio中的一个相同的应用程序项目。但是,我似乎很难将其配置为正常工作。步骤:创建一个名为“Test”的新AndroidStudio项目。打开build.gradle*并添加以下行:productFlavors{flavor1{packageName'com.android.studio.test.flavor1'}flavor2{packageName'com.android.studio.test.flavor2'}}重新启动AndroidStudio后,我现在在BuildVa