我最近注意到Camel现在有自己的Kafka组件,所以我决定给它一个旋转。 我决定尝试一个很好的简单文件->kafka主题如下...
我试着取一个数字列表,把它们分成>=n组,这样每组的和近似相等(但不一定完全相等),并且“离群值”可以在它们自己的一组中。 因此,对于一个由3个组组成的目标和一个类似于以下内容的输入: 输出可能是: 我想我已经把方法学弄清楚了,作为伪代码,它看起来像这样: 我搞不懂的是,如何将该逻辑转换为-之所以要这样做,是因为数字列表实际上来自一系列对象的属性,我希望以这种方式对这些对象进行分组。
在Jpa QueryDsl中,我似乎可以使用如下分页: 问题是: null
Kafka主题分区偏移位置始终从0或随机值开始,如何确保使用者记录是分区中的第一条记录?有没有办法找出答案?如果有的话,请让我知道。谢谢。
我正在我的aspnetcore2.2项目上尝试sonarqube。 该项目使用MSbuild版本-16.1.76.45076。 当我运行官方的dotnet-sonarscanner工具版本4.6.2时,只分析CSS代码,而不分析项目中的C#、Javascript和其他代码。 null 使用不同的Sonarscanner工具: 我还用不同的声呐扫描仪工具进行了检查 使用的Sonarscanner工具
我正试图用Java8编写FizzBuzz问题的代码。它运行良好,我得到了期望的输出。对于可被“3”整除的数字,它应该返回“Fizz”;对于可被“5”整除的数字,它应该返回“Buzz”;对于可被两者整除的数字,它应该返回“FizzBuzz”。 如果我将值传递为“15”,它将返回: 现在,我被困在一件事上。我想得到如下输出,如果我将值传递为“15”: 我想把数字按嘶嘶声、嗡嗡声和嘶嘶声进行分组。 这是
我有一个字符串列表的可能组列表。每个字符串由几个单词组成,这些单词是字符串元素。我想根据这些元素对字符串进行分组。 每个组都基于一个公共单词:组中的所有字符串都必须包含该单词——尽管我不要求所有包含该单词的字符串都在同一组中。包含N个单词的字符串可以属于N个不同的组中的任何一个。每个字符串只能在一个组中。每个组必须至少有两个字符串。 目标:形成组以最大化组中字符串的数量(最小化“孤立”字符串)。
有没有非终端版本的或其他一些简洁的方式来流式传输生成的Map条目/值? 我发现自己想在分组后流过值但我能想到的最好的方法并不漂亮:
谢谢
我一直得到以下错误 org.springframework.web.multipart.support.MissingServletRequestPartException:找不到请求部分“model”。 当向spring mvc控制器发送多部分请求时。 这是请求: 谢谢你,詹姆斯
无笔试 一面面试内容: 1.自我介绍 2.介绍上一段实习的项目 3.追问首页转化的计算方式 4.怎么判断用户是误触到结果页的 5.设计一个实验,在页面某个模块做直播标签的设置,点这个词搜完后出直播,问怎么设计方案,需要观察哪些指标,怎么评估实验效果,评估效果多大 6.excel、sql、python、bi掌握程度在1-10打分 7.sql计算次留率 8.可实习时长,是日常实习,问对转正有
9.20一面hr面 1.自我介绍 2.实习的收获 3.在校成绩以及相关情况 4.实习中有什么做的不足的地方 5.性格的优缺点 6.拉家常 7.反问 没想到一面竟然是hr面 #面经##4399##4399面经##数据分析师#
为什么要使用别名? 当你使用版本控制系统仓库时,你只能从那些看起来像版本的分支得到一个可比较的版本,例如 2.0 或 2.0.x 。对于 master 分支,你只能得到一个 dev-master 版本。对于 bugfix 分支,你将得到 dev-bugfix 版本。 如果你的 master 分支是用来标记 1.0 的开发流程,如 1.0.1 , 1.0.2 , 1.0.3 等,依赖于你的库的包可
Git 有几个实现大部的分支及合并功能的实用命令。 git branch git branch 命令实际上是某种程度上的分支管理工具。 它可以列出你所有的分支、创建新分支、删除分支及重命名分支。 Git 分支 一节主要是为 branch 命令来设计的,它贯穿了整个章节。 首先,我们在 分支创建 一节中介绍了它,然后我们在 分支管理 一节中介绍了它的其它大部分特性(列举及删除)。 在 跟踪分支 一节
这次我们不将数据直接写在Python代码中,而是放到两个文本文件里:athletesTrainingSet.txt和athletesTestSet.txt。 我会使用第一个文件中的数据来训练分类器,然后使用测试文件里的数据来进行评价。 文件格式大致如下: 文件中的每一行是一条完整的记录,字段使用制表符分隔。 我要使用运动员的身高体重数据来预测她所从事的运动项目,也就是用第三、四列的数据来预测第二列