我们正在围绕MongoDB构建应用程序，并且需要定期运行类似cron的作业。我用过Quartz之前，当项目基于带有JDBC的RDBMS时，这种事情发生了。由于我们已经在这个项目中将MongoDB用于我们的主要数据存储，我不希望引入RDBMS来简单地保留Quartz作业，但似乎没有任何类型的JobStoreMongoDB的实现。谁能推荐一种使用MongoDB支持Quartz的方法，或者是Quartz的简单替代方案？我的需求相当简单(使用某种配置方式运行各种java作业，àlacron)。 最佳答案 编辑:最新实现https://git
我们正在围绕MongoDB构建应用程序，并且需要定期运行类似cron的作业。我用过Quartz之前，当项目基于带有JDBC的RDBMS时，这种事情发生了。由于我们已经在这个项目中将MongoDB用于我们的主要数据存储，我不希望引入RDBMS来简单地保留Quartz作业，但似乎没有任何类型的JobStoreMongoDB的实现。谁能推荐一种使用MongoDB支持Quartz的方法，或者是Quartz的简单替代方案？我的需求相当简单(使用某种配置方式运行各种java作业，àlacron)。 最佳答案 编辑:最新实现https://git
我有以下代码:x=pd.DataFrame(np.zeros((4,1)),columns=['A'])y=np.random.randn(4,2)x['A']=y我希望它会因为形状不匹配而引发异常。但pandas默默接受了赋值:y的第一列赋值给x。这是有意设计的吗？如果有，背后的原理是什么？我尝试了pandas0.21和0.23。感谢那些试图提供帮助的人。但是，尽管赏金即将到期，但没有人给出满意的答案。让我强调一下预期的答案:这种设计是否是故意的？这是一个错误吗？这是一个错误的设计吗？以这种方式设计它的理由是什么？由于赏金即将到期，我接受了投票最多的答案。但它并没有提供上述问题的答案
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭2年前。Improvethisquestion我想在Python上创建一个具有繁重用户界面的2D游戏:窗口、按钮、文本输入等。到目前为止，我一直在使用PyGame进行一些简单的游戏。游戏是一个2DMUD，使用标准渲染循环在屏幕上绘制内容。我需要用户界面来与销售、铁匠等游戏实体进行交互。我正在寻找Pygame和wxPython/pyQT/pyGTK的混合体。我可以使用哪些库？
在numpy中，结果数组的维度在运行时会有所不同。1d数组和1列的2d数组之间经常存在混淆。在一种情况下，我可以遍历列，在另一种情况下，我不能。你如何优雅地解决这个问题？为了避免使用检查维度的if语句乱扔我的代码，我使用了这个函数:defreshape_to_vect(ar):iflen(ar.shape)==1:returnar.reshape(ar.shape[0],1)returnar但是，这感觉不优雅且成本高昂。有没有更好的解决方案？ 最佳答案 最简单的方法:ar.reshape(-1,1)
我正在尝试使用一些简单的代码来运行blob检测:img=cv2.imread(args["image"])height,width,channels=img.shapeparams=cv2.SimpleBlobDetector_Params()params.filterByColor=Trueparams.blobColor=0blob_detector=cv2.SimpleBlobDetector(params)keypoints=blob_detector.detect(img)但是我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test2
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我需要进行快速查询以查找某个点的特定GPS半径内的所有文档。半径会很小，精度也不是那么重要，所以我不需要考虑球面几何。会有很多写。使用2d索引会比2dsphere获得更好的性能吗？ 最佳答案 如果您在复合地理索引中绝对不需要球面几何或多个字段(请参阅MongoDB手册中关于GeospatialIndexes的注释)，则2d索引会更合适.将坐标保存为传统对(经度、纬度)而不是GeoJSON点也会有轻微的存储优势。这可能不足以显着影响您的写入性能，但这取决于您所说的“大量写入”是什么意思以及这些是否会插入您的I/O限制。我不确定不同地理
我正在尝试使用OpenCV和Python计算图像(ndarray)中的CannyEdges。slice1=slices[15,:,:]slice1=slice1[40:80,60:100]printslice1.shapeprintslice1.dtypeslicecanny=cv2.Canny(slice1,1,100)输出:(40,40)float64...error:/Users/jmerkow/code/opencv-2.4.6.1/modules/imgproc/src/canny.cpp:49:error:(-215)src.depth()==CV_8Uinfunction
我试图通过取元素的平均值将一个numpy数组分组为更小的大小。比如对一个100x100数组中的每个5x5子数组取平均，以创建一个20x20大小的数组。由于我需要处理大量数据，这是一种有效的方法吗？ 最佳答案 我已经为较小的数组尝试过这个，所以用你的来测试一下:importnumpyasnpnbig=100nsmall=20big=np.arange(nbig*nbig).reshape([nbig,nbig])#100x100small=big.reshape([nsmall,nbig//nsmall,nsmall,nbig//ns
