pipeline

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    ユーザーが注文を送信します。注文を受け取ると、いくつかのタスクを実行するパイプラインを実行します。いくつかのタスクにはコンピュータ時間がかかります。 # Example pipeline order -> task1 -> task2 -> task3 -> Complete Iそれが入ってくるよう各注文の処理を開始したいので、私たちの計算クラスタが複数の注文を処理され、パイプラインのそれに

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    より多くを返します 製品タイプに基づいてBALANCEを返す関数を記述しました。私は各製品の種類のために複数持っていると私は以下のようにパイプの行を使用している。 create or replace function GETACC_BAL(pi_CUS_MDB_IID in number, pi_EN_TYPE in varchar2,

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    私は開発用の自動化に取り組んでおり、sqoopジョブを使って各タイプの特定のサーバーにscpedする必要があります。これらのジョブでは、各sqoopジョブに関連付けられたスクリプトはdevとprodに基づいて変更する必要があります。現在のところ、devとprodフォルダを含むgit repoがあり、承認されたdevの変更はprodフォルダに置かれますが、変数(devデータベースとprodデータベー

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    (1)スピードと(2)効果的にデバッグするという観点から、R関数の中でmagrittrパイプを使用することは有利でない場合がありますか?

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    テキスト分類プロジェクトでは、フィーチャ選択と分類子のパイプラインを作成しました。私の質問は、パイプラインに特徴抽出モジュールを含めることが可能かどうかです。私はそれについていくつかのことを見ていましたが、私の現在のコードに適合していないようです。 これは私が今持っているものです。 # feature_extraction module. from sklearn.preprocessing i

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    サイトから/こすり画像をダウンロードするにはScrapyの画像パイプラインを使用している、私のコードの例のバージョンは、以下を参照してください。 import scrapy from scrapy_splash import SplashRequest from imageExtract.items import ImageextractItem class ExtractSpider(s

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    。 scriptPathのために具体的には、上記のような問題は、アクティビティのオプション"typeProperties"に存在することを思いついたプロジェクトと間違って何ができるかまで把握しようと 25/07/2017 18:51:59- Publishing Project 'Premium.DataFactory'.... 25/07/2017 18:51:59- Validating 6

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    sklearnパイプラインをスクリーニングし、sklearnのドキュメントから勉強するのは初めてです。私はmovie reviewデータの感情分析に使った。データには、最初にclassと2番目のtextの2つの列が含まれています。 input_file_df = pd.read_csv("movie-pang.csv") x_train = input_file_df["text"] #used

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    テーブルを返すパイプライン関数を作成しようとしていますが、正しい構文が得られないようです。私はいくつかの例に従っており、一貫性のないデータ型を取得していますが、理由を理解できません。私はそれがどこかで行が行の定義が一致しない方法で返されていると仮定します。どんな助けでも大歓迎です。前もって感謝します。すべての値が正しいデータ型を持っているかどうかを確認するために SYS.DBMS_OUTPUT.P