pipeline

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我很難理解PowerShell管道是如何工作的，我意識到很多問題都是由於ForEach-Object造成的。在我用過的其他語言中，foreach對集合進行操作，並依次遍歷集合中的每個元素。我假設ForEach-Object在PowerShell管道中使用時，會執行相同的操作。但是，我讀到的關於管道的所有信息都表明，集合中的每個元素分別通過管道傳遞，並且下游的cmdlet被重複調用，分別在每個元素上

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傳遞一個額外的參數來GenericUnivariateSelect沒有範圍的招數

編輯：下面是完整的回溯，如果我申請了make_scorer解決辦法的答案建議... `File "________python/anaconda-2.7.11-64/lib/python2.7/site-packages/spyder/utils/site/sitecustomize.py", line 880, in runfile execfile(filename, namesp

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gitlab管道工作中的服務是什麼？

我正在使用CI和CD的gitlab管道爲我的項目構建圖像。在每一項工作中都有像image和stage這樣的配置，但我無法圍繞services。有人可以解釋它的功能嗎？由於這裏有一個代碼片段我使用，我發現 build-run: image: docker:latest stage: build services: - docker:dind sc

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適用於Windows的工具編排系統，python代碼

我是編排和DevOps系統的新手。我有一組python模塊，py1，py2，...，py10.py.我還將input1，input2，...，input10作爲文本文件形式的每個模塊的輸入。我還有10臺啓用GPU的PC用不同的用戶名和密碼連接到同一網絡（當然也包括ips）。如何使用主窗口機器的這些輸入來分發.py文件的計算？所有的機器都有Windows 10操作系統。我更喜歡將代碼駐留在主機上並傳

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着色器如何讀取頂點信息？

我最近學了一個着色器。正如我所知，簡單地說，首先，製作一個緩衝區，保存頂點信息。然後製作着色器文件並編譯。最後，設置着色器和繪圖。但是研究代碼，我猜想着色器和緩衝區之間沒有直接連接。所以我想知道着色器如何讀取頂點信息？只是做一個着色器讀取一個存在的緩衝區？我不確定我的打算是否會順利交付。因爲我不會說英語。我希望你們能理解我。

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爲圖像處理創建管道

我正在處理一些非常簡單的圖像處理步驟。步驟如下：從AWS S3 下載圖像的特定ID從GIF 格式化圖像或任何以可能的話JPG 檢查圖像尺寸調整圖像（只是在想它：上採樣/下采樣圖像 - 目前還不能確定，如果這一步來了）圖像分類和更新數據庫信息得到一張ID和重複1次。如果我不得不快速實現它，而不會想到我只需爲每個步驟編寫一個帶有子函數的簡單python腳本（並且在出現問題時拋出異常 - 某些

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sklearn RandomizedSearchCV與流水線KerasClassifier

我正在Keras模型上執行超參數調優優化任務與sklearn。我想一個管道內優化KerasClassifiers ... 代碼如下： import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.sci

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使用tf.py_func產生輸入數據

Python版本3.6.3 = Tensorflow版本= 1.3.0 我在Keras工作，但現在想直接在TensorFlow工作。我試圖實現Keras的fit_generator的等效性，從而我不必將所有訓練數據都在開始時加載到內存中，但可以根據需要將其加載到網絡中進行訓練。下面的代碼代表了我嘗試開始這樣的事情，但如果我正在討論這一切錯誤，我很想知道我應該看看文檔的位置以及我應該使用什麼關鍵字

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sklearn - 如何檢索PCA組件和從傳遞給GridSearchCV

我使用GridSearchCV與管道管線內部方差解釋如下： grid = GridSearchCV( Pipeline([ ('reduce_dim', PCA()), ('classify', RandomForestClassifier(n_jobs = -1)) ]), param_grid=[ { 'reduc

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jenkins管道獲得價值

我正在使用連續交付管道構建微軟服務。 stage('package')使serviceImage，但我怎麼得到並使用它在stage('deploy')？ main.groovy def call(body) { def config = [ : ] body.resolveStrategy = Closure.DELEGATE_FIRST body.delegate