pipeline

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私はリアルタイムビデオ処理にIPカメラを使用しています。ビデオのストリーミングにGstreamerパイプライン（RTSPSRC）を使用する。ストリーミング中に電源/ネットワーク障害を検出する方法を知りたい。そのようなケースから回復するにはどうすればいいですか？

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PowerShellコマンドレット出力のプロパティを別のコマンドレットの入力にパイプするにはどうすればよいですか？

特定のユースケースは、次のとおり ???最初レットからの出力の OwningProcess特性である Get-NetTCPConnection -State Listen -LocalPort 6005 | Get-Process -PID ??? 。

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"git log --notes"をシェルパイプにダンプしますか？

私はgit logに機械消費のためのメモを生成するように見えません。 git logは、lessをポケットベルとして開き、ノートが表示されます。 git --no-pager log [--notes|--show-notes]は表示されません。 git --no-pager log --notes | lessが表示されます。 git --no-pager log --notes | less

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powershellの比較オブジェクト出力の問題

以下のスクリプトを実行して結果をテキストファイルに書き込むことで、2つの長いテキストファイルを比較します。期待される標準比較オブジェクト出力の代わりに、私はその一部を取得し、他のものは（最大文字数の制限やテンプレートの書式などにより）トリミングされます。ファイルに生の出力を書き込む方法や、正しい結果を得るために行の文字数を増やす方法はありますか？私が比較したファイルは、どのようにしても短縮また

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パイプラインでクラシファイアの後にメトリックを使用

パイプラインについて引き続き調査します。私の目的は、パイプラインだけで機械学習の各ステップを実行することです。他のユースケースで私のパイプラインを適応させる方がより柔軟で簡単になります。だから私は何をすべきか：ステップ1：数字にカテゴリ値を変換するステップ3：分類子ステップ4：GridSearch ステップ5：追加記入NaNがステップ2値メトリック（失敗）ここでは私のコードです： imp

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Chaos Engineeringはパイプラインの一部としてどのように見えますか？

Chaos engineering実践は非常に広く使用されている。 1つの一般的な例はNetflix自身のChaos Monkeyです。しかし、カオスモンキーは、しばしばランダムなターゲットに対してアドホックで実行されます。私は、特定のサービスの弾力性を高めるために、混乱の実験が典型的なCI/CD pipelineでどのように機能するのか不思議です。カオス実験（通常）は完全に機能的な環境を必要と

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beam dataflow pythonの名前 'PipelineOptions'が定義されていません

）これは私の最初の質問です。私は非常に単純なパイプラインを作成したいと思っており、すでに最初に立ち往生しています。ここに私のコードが来る： import apache_beam as beam options = PipelineOptions() google_cloud_options = options.view_as(GoogleCloudOptions) google_clou

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パイプライン/責任チェーンパターン

私のアプリケーションが持つフローを制御するための確立パターンがあるかどうかは疑問です。簡単に言えばが、それはそのようなことのはずだ：ユーザーがファイルが処理されているファイルを提供ユーザーはいくつか存在します処理されたファイルを受け取ります処理ステップは、 PreprocessingOne、PreprocessingTwo、PreprocessingThree、およびFinalProc

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CI入力をパイプラインへのフォルダとして

フォルダをパイプラインにカスタムコードで渡すにはどうすればよいですか？私はフォルダ内にいくつかのスクリプトを持っています（これはgitに行かなければならないことに気付いています）。このフォルダはスクリプトを実行するためにタスクに渡す必要があります [Current DIR Name 】はtasks.ymlの中で動作しています。しかし、このタスクをパイプラインに追加して、fly set-pipe

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クラウドMLでTensorflowのデキューが非常に遅い