如何修复一个已经损坏的HDFS？ 我查看了Apache / Hadoop网站，并说它的fsck命令不能解决这个问题。 希望之前遇到这个问题的人可以告诉我如何解决这个问题。 与传统的本地文件系统的fsck实用程序不同，此命令不会更正它检测到的错误。 通常NameNode会自动纠正大部分可恢复的故障。 当我运行bin/hadoop fsck / -delete ，它列出了损坏或丢失块的文件。 我如何使它不腐败？ 这是在一台练习机上，所以我可以吹走所有的东西，但是当我们活着的时候，我将无法通过吹走所有东西来“修复”它，所以我现在想弄明白。

香草形容词出现在许多地方：普通香草java，香草javascript：这到底意味着什么？ 从上下文来看，似乎代表了一些“简单”的东西。 什么时候是特定的代码考虑香草 ，什么时候不是？ 平原，就像没有包装在一个框架？

我想查找字段的累积或运行量，并将其从登台插入到表中。 我的分期结构是这样的： ea_month id amount ea_year circle_id April 92570 1000 2014 1 April 92571 3000 2014 2 April 92572 2000 2014 3 March 92573 3000 2014 1 March 92574 2500 2014 2 March 92575 3750 2014 3 February 92576 2000 2014 1 February 92577 2500 2014 2 February 92578 1450 2014 3 我希望我的目标表看起来像这样： ea_month id […]

我刚刚收到一个咕噜包的副本工作，但我是新来的咕噜，并无法find答案的几件事情。 最大的问题是不知道下面的错误来自哪里 – 有人可以告诉我这是从哪里来的？ 这两个文件都在同一个目录中。 $ grunt >> Local Npm module "grunt-contrib-clean" not found. Is it installed? >> Local Npm module "grunt-contrib-concat" not found. Is it installed? >> Local Npm module "grunt-contrib-copy" not found. Is it installed? >> Local Npm module "grunt-contrib-cssmin" not found. Is it installed? >> Local Npm module "grunt-contrib-handlebars" not found. Is […]

我试图使用jackson写一个类的值为JSON，可选的字段： public class Test { Optional<String> field = Optional.of("hello, world!"); public Optional<String> getField() { return field; } public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); System.out.println(mapper.writeValueAsString(new Test())); } } 执行时，这个类将生成以下输出： {"field":{"present":true}} 我明白当前/不存在的领域被包括在内，并且可以在阅读JSON数据时解决它，但是我无法解决这个事实，即可选的实际内容从不写入输出。 🙁 任何解决方法在这里，除了根本不使用ObjectMapper？

我是一个numpy初学者，我试图从一个长长的numpy数组中提取一些数据。 我需要做的是从我的数组中定义的位置开始，然后从该位置对每个第n个数据点进行子采样，直到数组的末尾。 基本上如果我有 a = [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4….] 我想对这个子样本从a[1] ，然后从那里对每个第四个点进行采样，得到类似的结果 b = [2,2,2…..]

我试图实施敌对neural network ，它需要在交替训练minibatches期间“冻结”图中的一个或另一个部分。 即有两个子networking：G和D. G( Z ) -> Xz D( X ) -> Y G损失函数依赖于D[G(Z)], D[X] 。 首先，我需要在所有G参数固定的情况下对D中的参数进行训练，然后使用D中的参数固定G中的参数。 第一种情况下的损失函数将是第二种情况下的负损失函数，并且更新将必须应用于第一或第二子networking的参数。 我看到tensorflow有tf.stop_gradient函数。 为了训练D（下游）子networking，我可以使用这个function来阻止梯度stream向 Z -> [ G ] -> tf.stop_gradient(Xz) -> [ D ] -> Y tf.stop_gradient非常简洁，没有内联示例（例如seq2seq.py太长而且不容易阅读），但看起来像在图创build期间必须调用它。 这是否意味着，如果我想要交替批量阻止/取消阻止梯度stream，我需要重新创build并重新初始化图模型？ 此外，似乎tf.stop_gradient阻止stream经G（上游）networking的tf.stop_gradient ，对吧？ 作为替代scheme，我看到可以将优化器调用的variables列表作为opt_op = opt.minimize(cost, <list of variables>)如果可以获得每个variables的范围中的所有variables子网。 一个人可以得到一个<list of variables>为一个tf.scope？

docker run和docker create命令有什么区别？ 我通常使用run但有时在我看到create文档。 Docker的–help告诉 create Create a new container run Run a command in a new container 这是否意味着当我们需要传递一个命令到一个新的容器时使用run ？ 那么create的目的是什么？

任何人都可以请澄清我怎么应用.forRoot（）调用结构多个嵌套的function模块层次结构？ 例如，如果我有这样的模块： – MainModule – SharedModule – FeatureModuleA – FeatureModuleA1 – FeatureModuleA2 – FeatureModuleB 所有function模块都有一个.forRoot（）静态函数。 我应该如何定义FeatureModuleA以“传递”.forRoot（）函数？ @NgModule({ imports: [ //- I can use .forRoot() calls here but this module not the root module //- I don't need to import sub-modules here, FeatureA only a wrapper //FeatureModuleA1.forRoot(), //WRONG! //FeatureModuleA2.forRoot(), //WRONG! ], exports: [ //I cannot use […]

我最近安装了目前使用Android Gradle插件3.0.0-alpha4的Android Studio的最新Canary版本。 我现在得到一个错误： Error:Failed to resolve: Could not resolve project :MyLib. Required by: project :app 我读过： 迁移本地模块的依赖configuration dependencies { // This is the old method and no longer works for local // library modules: // debugCompile project(path: ':foo', configuration: 'debug') // releaseCompile project(path: ':foo', configuration: 'release') // Instead, simply use the following to take […]