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
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
我对一组文本文档(大约100个)应用了聚类。我使用TfIdfVectorizer将它们转换为Tfidf向量，并将向量作为输入提供给scikitlearn.cluster.KMeans(n_clusters=2,init='k-means++',max_iter=100,n_init=10)。现在当我model.fit()printmodel.score()在我的向量上，如果所有文本文档都非常相似，我会得到一个非常小的值，如果文档非常不同，我会得到一个非常大的负值。我的基本目的是查找哪一组文档相似，但有人可以帮我理解这个model.score()值究竟意味着什么适合吗？我如何使用这个值来
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
我很难理解scikit-learn中roc_auc_score()和auc()之间的区别(如果有的话)。我想预测具有不平衡类的二进制输出(Y=1约为1.5%)。分类器model_logit=LogisticRegression(class_weight='auto')model_logit.fit(X_train_ridge,Y_train)Roc曲线false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(Y_test,clf.predict_proba(xtest)[:,1])AUC的auc(false_positive
这个问题在这里已经有了答案:Getthecartesianproductofaseriesoflists?(17个回答)Expandingtuplesintoarguments(6个回答)关闭5个月前。我有一个数组列表，我想获得数组中元素的笛卡尔积。我会用一个例子来使这个更具体...itertools.product似乎可以解决问题，但我被困在一个小细节上。arrays=[(-1,+1),(-2,+2),(-3,+3)];如果我这样做cp=list(itertools.product(arrays));我明白了cp=cp0=[((-1,1),),((-2,2),),((-3,3),)]
我收到了这个奇怪的错误:classification.py:1113:UndefinedMetricWarning:F-scoreisill-definedandbeingsetto0.0inlabelswithnopredictedsamples.'precision','predicted',average,warn_for)`但它也会在我第一次运行时打印f分数:metrics.f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')我第二次运行时，它提供的分数没有错误。这是为什么呢？>>>y_pred=test.predict(X_test)>>>y_
这个问题在这里已经有了答案:What'sthefunctionlikesum()butformultiplication?product()?(9个回答)关闭6年前。我一直在浏览教程和书籍，但我找不到内置产品函数的提及，即与sum()类型相同，但我找不到诸如prod()。只有通过导入mul()运算符，我才能在列表中找到项目的乘积吗？ 最佳答案 发音是的，没错。圭多rejectedtheidea内置prod()函数，因为他认为它很少需要。Python3.8更新在Python3.8中，prod()被添加到数学模块中:>>>frommat
