pipeline

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我很难理解PowerShell管道是如何工作的，我意识到很多问题都是由于ForEach-Object造成的。在我用过的其他语言中，foreach对集合进行操作，并依次遍历集合中的每个元素。我假设ForEach-Object在PowerShell管道中使用时，会执行相同的操作。但是，我读到的关于管道的所有信息都表明，集合中的每个元素分别通过管道传递，并且下游的cmdlet被重复调用，分别在每个元素上

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传递一个额外的参数来GenericUnivariateSelect没有范围的招数

编辑：下面是完整的回溯，如果我申请了make_scorer解决办法的答案建议... `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管道工作中的服务是什么？

我正在使用CI和CD的gitlab管道为我的项目构建图像。在每一项工作中都有像image和stage这样的配置，但我无法围绕services。有人可以解释它的功能吗？由于这里有一个代码片段我使用，我发现 build-run: image: docker:latest stage: build services: - docker:dind sc

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适用于Windows的工具编排系统，python代码

我是编排和DevOps系统的新手。我有一组python模块，py1，py2，...，py10.py.我还将input1，input2，...，input10作为文本文件形式的每个模块的输入。我还有10台启用GPU的PC用不同的用户名和密码连接到同一网络（当然也包括ips）。如何使用主窗口机器的这些输入来分发.py文件的计算？所有的机器都有Windows 10操作系统。我更喜欢将代码驻留在主机上并传

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着色器如何读取顶点信息？

我最近学了一个着色器。正如我所知，简单地说，首先，制作一个缓冲区，保存顶点信息。然后制作着色器文件并编译。最后，设置着色器和绘图。但是研究代码，我猜想着色器和缓冲区之间没有直接连接。所以我想知道着色器如何读取顶点信息？只是做一个着色器读取一个存在的缓冲区？我不确定我的打算是否会顺利交付。因为我不会说英语。我希望你们能理解我。

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为图像处理创建管道

我正在处理一些非常简单的图像处理步骤。步骤如下：从AWS S3 下载图像的特定ID从GIF 格式化图像或任何以可能的话JPG 检查图像尺寸调整图像（只是在想它：上采样/下采样图像 - 目前还不能确定，如果这一步来了）图像分类和更新数据库信息得到一张ID和重复1次。如果我不得不快速实现它，而不会想到我只需为每个步骤编写一个带有子函数的简单python脚本（并且在出现问题时抛出异常 - 某些

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sklearn RandomizedSearchCV与流水线KerasClassifier

我正在Keras模型上执行超参数调优优化任务与sklearn。我想一个管道内优化KerasClassifiers ... 代码如下： 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产生输入数据

Python版本3.6.3 = Tensorflow版本= 1.3.0 我在Keras工作，但现在想直接在TensorFlow工作。我试图实现Keras的fit_generator的等效性，从而我不必将所有训练数据都在开始时加载到内存中，但可以根据需要将其加载到网络中进行训练。下面的代码代表了我尝试开始这样的事情，但如果我正在讨论这一切错误，我很想知道我应该看看文档的位置以及我应该使用什么关键字

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sklearn - 如何检索PCA组件和从传递给GridSearchCV

我使用GridSearchCV与管道管线内部方差解释如下： grid = GridSearchCV( Pipeline([ ('reduce_dim', PCA()), ('classify', RandomForestClassifier(n_jobs = -1)) ]), param_grid=[ { 'reduc

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jenkins管道获得价值

我正在使用连续交付管道构建微软服务。 stage('package')使serviceImage，但我怎么得到并使用它在stage('deploy')？ main.groovy def call(body) { def config = [ : ] body.resolveStrategy = Closure.DELEGATE_FIRST body.delegate