所有问题

我已经尝试过了，但对我没有用：

我是一名学生，我必须学习很多东西/问题，所以我想出了一个想法，但我不知道如何实现它。

所以我所要求的只是有人向我展示如何编写 Excel 以通过按一下按钮来专门为选定的单元格着色，正如标题所暗示的那样。

我想进入一种特殊模式，其中：

1. 我可以用箭头键在单元格中移动
2. 通过按 1 或 2 或 3 或 4，所选单元格会被特定颜色着色。（每个数字代表不同的颜色）

问题是，我该怎么做？在 Excel 中是否有可能发生这样的事情？我有一些代码背景，但甚至不接近专业人士。我刚刚为我的 GCE A Level 计算课程做了 VB Stuff。

正如我所见，宏也是可能的，但真的不知道如何使用它们。

所以我在这里，问这个问题，希望有人能把它看作是一个挑战并帮助我实现它。我会花时间自己学习如何做到这一点，但在我现在有空闲时间的情况下，这样的事情可能需要几个月的时间，因为我很彻底，我想从绝对的基础知识中学习。

我需要帮助来定义使用地图和地理模块的 nginx 中的速率限制。

我已经定义了 4 个案例。这些情况中的每一个都应设置不同的速率限制：

我使用 map 模块将客户端的 ip 值传输到变量：

现在，我设置了 4 个限制区域。最后一个区域用于测试：

最后，我在 server{} 块中应用了限制：

配置测试如果ok，我重新加载nginx，也ok。使用 apache bench 工具 (ab) 锤击 nginx 服务器，看起来 zone3 总是匹配任何源 IP。为什么来自其他掩码的 IP 由 geo 模块匹配 zone3 定义？

日志 ：

我发现的所有结果都定义了大约 2 个区域，我找不到更多区域的示例。也许不可能这样做？

谢谢

我预计 PrimeNG AutoComplete 组件会在键盘选择上和上发出 (onSelect) 事件。但它只发出键盘选择。而“[下拉] =假”

示例非常简单：

...

使用：“primeng”：“^6.1.4”，“@angular/cli”：“^6.2.3”，

如何在自动完成建议中捕获点击的选择？

甚至更好：如何在“InputField-click”上实现“DropdownButton-click”行为？只是为了摆脱下拉按钮但保持行为。

编辑：

它类似于这种情况，但它对 Angular 方式没有帮助。

Primefaces Autocomplete - 如何在点击输入时显示下拉项目

我想知道如果将某些东西表示为 object.attribute 语法，它是否算作名称。动机来自于尝试从 Learning Python 中理解这段代码：

我想将每个名称/变量映射到它们存在的范围内。我不确定如何处理 builtins.open。builtins.open 是一个名字吗？在书中作者确实指出 object.attribute 查找遵循与普通查找完全不同的规则，这对我来说意味着 builtins.open 根本不是一个名称，因为执行模型文档说范围定义了名称可见的位置。由于 object.attribute 语法在任何范围内都是可见的，因此它不适合此分类并且不是名称。

然而，我遇到的概念问题是定义什么是 builtins.open ？它仍然是对对象的引用，并且可以重新绑定到任何其他对象。从这个意义上说，它是一个名称，即使它不遵循范围规则？

谢谢你。

你知道如何在函数 LAGn(variable) 中使用 n 来引用程序中的另一个宏变量-> 在我的例子中是 V1吗？

来自 user667489 的代码，适用于一列。现在 n 改变了 V1。 我预计：

我经历了多个有类似问题的线程（使用子进程发送密码）并尝试了很多东西，但我仍然无法让它工作。基本上我想将我的 ssh 密钥推送到一堆机器上，我正在尝试使用subprocess. 但不知何故subprocess.Popen无法获得密码，因此卡住了。

以下是我尝试过的一些事情。

我还尝试通过写入进程的标准输入通道来提供密码，如下所示

我在 python 2.7 和 python 中都试过了，但是没有用。我也尝试在密码后提供换行符，但即使这样也没有用。我不确定我在这里缺少什么。

我知道人们已经建议使用Pexpect这个，但我更想知道为什么subprocess不能处理这个。

我知道有多个库，例如Paramiko并且也fabric可以轻松处理远程连接，但我认为在这种情况下不能使用它，因为我不是直接连接ssh到机器，而是使用ssh-copy-id来自本地机器的命令

我正在 Asp.Net Core 2.1 Web 应用程序中迁移代码优先域（初始创建）。

add-migration 命令创建了以下代码（为简洁起见，删除了非错误部分）

这是表创建迁移的代码

第一次尝试更新数据库时，出现此错误

System.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904)：关键字“NOT”附近的语法不正确。在 System.Data.SqlClient.SqlConnection.OnError(SqlException exception, Boolean breakConnection, Action 1 wrapCloseInAction) at System.Data.SqlClient.SqlInternalConnection.OnError(SqlException exception, Boolean breakConnection, Action1 wrapCloseInAction) at System.Data.SqlClient.TdsParser.ThrowExceptionAndWarning(TdsParserStateObject stateObj, Boolean callerHasConnectionLock, Boolean asyncClose) 注意：我删除了“过滤器：” [NormalizedName] IS NOT NULL"" 部分代码，但我仍然收到相同的错误

CreateIndex 方法中加粗的 NOT 关键字（帖子中的第一个代码片段）是罪魁祸首。现在，我可以理解我是否编写了该代码，但这是从添加迁移生成的代码。我不明白为什么这是错误的。

我正在尝试创建一个动态 html td，如下所示：

当我点击上面 td（在 Firefox 中）时，我收到以下错误：

语法错误：预期的表达式，得到 '}'

功能是：

我怀疑 onclick 事件语法有问题，但无法识别问题。

有人有任何线索吗？

我是 servlet 的初学者，对于“hello world 风格”的 servlet，我安装了 apache tomcat 并在其webapps目录下创建了以下内容：

初始化所有内容，以便我可以在 localhost 上访问我的 servlet：

web.xml

并且 index.xhtml 包含一个具有action="/servleturl" method="get"

理论上，当我启动 tomcat 时，我现在应该能够访问 servlet 和 index.xhtml 文件localhost:8080/servletdir/index.xhtml并在那里提交表单。到达索引没有问题，但是当我提交表单时，我收到 servlet 的 404 错误，说它“源服务器没有找到目标资源的当前表示或不愿意透露存在的表示。” .

我的 servlet 类应该不是问题，它扩展HttpServlet并覆盖doGet以通过ServletResponse参数的getWriter().println(). servlet 类中的错误会导致 404 吗？我的目录结构或 web.xml 错误吗？

我尝试了多种目录结构和解决方案，包括：

• WEB-INF 中的平面目录结构和不在包中的类（没有“类”目录）
• 没有 WEB-INF，一切都在 servlet 目录中
• 将 WEB-INF 和 index.xhtml 包装在名为“WebContent”的目录中
• 保留“classes”目录但不使用包，将类文件直接放入类*

我已经关注了多种资源，包括一些教程和许多问题，这些与我的问题没有直接关系，但包含一些信息，但由于我是这项技术的新手，我无法推断出哪个资源好，哪个不好t，这不是我尝试几乎所有发现的原因。

顶部描述的目录结构是直接在磁盘上的结构，而不是在war文件中，但由于我可以访问某些部分，我想这不是问题。

*：请注意，每次代表包的目录结构发生变化时，我都会在文件的顶行使用相应的“包”重新编译 java 文件，这不是问题

我是 ES 的新手，我正在尝试弄清楚一些事情。

我用这种方式做了一个基本的查询

我得到了这个...

所以现在我想用 id 获取对象，asdfqwerzcxv我这样做了：

但当然不工作......我也试图让整个路线像：

但没有运气...

有没有办法做到这一点？有人可以帮助我吗？

谢谢

我正在通过 azure-functions-core-tools v2.2.70 在 mac High Sierra 上本地开发/调试我的 Function App。我的应用基于 Node.js 8.11.1。

当我的应用程序在 Azure 上发布时，我可以获得由 记录的日志context.log("sample message")，但是，在本地运行应用程序时func host start，我看不到任何海关日志。也就是说，如果我通过 context.log 或 console.log 记录某些内容，我将看不到它。

我什至尝试过NODE_OPTIONS=--inspect func host start，但即使那样也无济于事。

你能告诉我如何获得我的自定义日志吗？因为没有日志记录，调试会变得很困难。

仅供参考，在我的 host.json 中，我有以下内容：

需要从数组 productid[ ] 中删除元素，这是 mongodb 集合的一个元素 用户尝试了 $pull 但似乎没有在寻求帮助

如何在 Hugo 中生成不生成页面的内容？

在我的主页上，我有一个手风琴，其中列出了公司提供的服务，单击时会提供简短的摘要和图像。为此，我在content/目录中创建了以下内容：

里面index.md：

问题出在生成的站点地图中，它为所有部分生成路径：

其中许多页面我不需要accreditations，services因为此内容仅由我的自定义模板用于index.md从每个目录加载并将其显示在部分中。我使用叶子包来存储每个部分的图像，因此这种组织内容的方式是有意义的。

我有一种感觉，我做错了什么，但我无法弄清楚它是什么。有什么建议吗？

我有五个包含词汇数据的表。我想显示从语料库到给定冰岛语引理的句子（包括所有单词形式）。使用以下方法，找到 5 个句子需要 2 秒。我正在寻找一种可以显示所有可用句子的解决方案。

预期结果：

包含查询中指定的给定引理的所有单词形式的句子列表。

当前结果：

当前结果仅返回基本形式与关键字匹配的句子：

预期结果：

提出的带有更改的查询，但以错误结束。

注意： 关键字是一，基本形式——在本例中为“hestur”。在这种情况下，单词形式是“hest”、“hesti”、“hestar”（参见插入表）等。换句话说，查询应该采用给定引理的所有词形，并匹配出现词形的句子。

更新二。 很少观察。1.以下用于接收所有词形的 w_id 的简化查询返回第一个词形的 w_id 重复的行。2.表格中的单词表格可以有多行3_words。

行

表格和数据

表 - 词条，70000 行

表格 - 单词形式 - 700 000 行

表 - 从语料库中用 w_id（单词 id）标记的单词形式，100 万行

table - w_id(word id)连接到s_id(sentence id)，word可以在几个句子中找到，加上句子中的位置，2200万行

table - s_id (sentence id) 有句子，100 万行

过程

选择给定引理fe“hestur”的所有词形（英语中的马）

结果由 16 到 50 个结果组成，现在将结果循环为 fe，并带有“hestur”的宾格“hest”

结果可以包含多个 w_id, fe 和 '10138'

结果可以包含多个句子，以显示 fe 句子 '7201'

更新 INSERT INTO 2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) VALUES(42490, 'hestur', 0, 'hest'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42498, 'hestur', 0, 'hesta'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42501, 'hestur', 0, 'hestana'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42503, 'hestur', 0, 'hestanna'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42497, 'hestur', 0, 'hestar'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42500, 'hestur', 0, 'hestarnir');2_wordformidkeywordnum_keyword, word_form) VALUES(42491, 'hestur', 0, 'hesti'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42494, 'hestur', 0, 'hestinn'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42495, 'hestur', 0, 'hestinum'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42492, 'hestur', 0, 'hests'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42496, 'hestur', 0, 'hestsins'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42499, 'hestur', 0, 'hestum'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42502, ' hestur', 0, 'hestunum'); 2_wordform插入（id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42489, 'hestur', 0, 'hestur'); 插入2_wordform( id, keyword, num_keyword, word_form) 值(42493, 'hestur', 0, 'hesturnn');

插入3_words( w_id, word, gram, freq) 值 (11484, 'hestur', 'nken', 122), (60681, 'Hestur', 'nken', 15), (484318, 'HESTUR', 'nken', 1), （491111，'Hestur'，'nken-s'，1）；

插入3_words( w_id, word, gram, freq) 值 (10138, 'hest', 'nkeo', 141), (159967, 'Hest', 'nkeo', 4), (491114, 'Hest', 'ssm', 1);

插入4_inv_w( w_id, s_id,pos) 值 (11484, 2671, 4), (11484, 22522, 7), (11484, 30169, 8), (11484, 32487, 4), (11484, 33841, 9), (11484, 38116, 5), (11484, 40450, 6), (11484, 42741, 32), (11484, 45789, 10), (11484, 58998, 3), (11484, 74343, 4), (11484, 76001, 3), (11484) , 99014, 9), (11484, 99688, 6), (11484, 109849, 21), (11484, 119708, 21), (11484, 131353, 34), (11484, 147820, 6), (11484, 148326) , 25), (11484, 160475, 40), (11484, 167227, 2), (11484, 170401, 3), (11484, 178416, 18), (11484, 197295, 12), (11484, 197295, 6) ), (11484, 198420, 19), (11484, 203446, 28), (11484, 204448, 1), (11484, 215402, 1), (11484, 237323, 4), (11484, 249282, 4), (11484, 263949, 1), (11484, 263949, 22), (11484, 266489, 27), (11484, 270540, 5), (11484, 272543, 5), (11484, 272560, 1), (11484) , 272560, 8), (11484, 282170, 20), (11484, 284407, 26), (11484, 290524, 6), (11484, 291438, 10), (11484,293344, 6), (11484, 294034, 49), (11484, 317007, 7), (11484, 325049, 22), (11484, 328392, 14), (11484, 368188, 47), (11484, 391892, 14), (11484, 401157, 11), (11484, 412656, 24), (11484, 421635, 17), (11484, 439320, 3), (11484, 467063, 5), (11484, 469324, 23) , (11484, 477392, 2), (11484, 480318, 4), (11484, 487883, 1), (11484, 490577, 42), (11484, 499783, 9), (11484, 500405, 23), ( 11484, 501118, 15), (11484, 527227, 3), (11484, 539686, 25), (11484, 543056, 9), (11484, 544261, 3), (11484, 547700, 20), (11484, 555638, 19), (11484, 570234, 2), (11484, 592710, 2), (11484, 616662, 1), (11484, 619011, 16), (11484, 632123, 2), (11484, 633124, 2), (11484, 636792, 8), (11484, 636792, 3), (11484, 646603, 17), (11484, 664738, 4), (11484, 670017, 4), (11484, 685997, 4) , (11484, 686202, 1), (11484, 691794, 12), (11484, 698341, 2), (11484, 715281, 3), (11484,715984, 37), (11484, 716970, 10), (11484, 716970, 4), (11484, 752605, 36), (11484, 756660, 19), (11484, 760277, 3), (11484, 776593, 3), (11484, 785701, 24), (11484, 789099, 3), (11484, 794930, 1), (11484, 795623, 12), (11484, 802997, 6), (11484, 812806, 6) , (11484, 814046, 21), (11484, 820178, 6), (11484, 823173, 22), (11484, 843094, 3), (11484, 844156, 1), (11484, 844736, 24), ( 11484, 853350, 18), (11484, 869322, 3), (11484, 885176, 2), (11484, 899545, 22), (11484, 904086, 16), (11484, 907863, 9), (11484, 909396, 9), (11484, 912876, 3), (11484, 919994, 4), (11484, 927840, 24), (11484, 927840, 5), (11484, 934220, 40), (11484, 936941, 11), (11484, 952837, 13), (11484, 969201, 11), (11484, 970240, 1), (11484, 970836, 19), (11484, 972107, 1), (11484, 990474, 6) ;19), (11484, 760277, 3), (11484, 776593, 3), (11484, 785701, 24), (11484, 789099, 3), (11484, 794930, 1), (11484, 795623, 12) , (11484, 802997, 6), (11484, 812806, 6), (11484, 814046, 21), (11484, 820178, 6), (11484, 823173, 22), (11484, 843094, 3), ( 11484, 844156, 1), (11484, 844736, 24), (11484, 853350, 18), (11484, 869322, 3), (11484, 885176, 2), (11484, 899545, 22), (11484, 904086, 16), (11484, 907863, 9), (11484, 909396, 9), (11484, 912876, 3), (11484, 919994, 4), (11484, 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(11484, 853350, 18), (11484, 869322, 3), (11484, 885176, 2), (11484, 899545, 22), (11484, 904086, 16), (11484, 907863, 9), (11484, 909396, 9) , (11484, 912876, 3), (11484, 919994, 4), (11484, 927840, 24), (11484, 927840, 5), (11484, 934220, 40), (11484, 936941, 11), ( 11484、952837、13)、(11484、969201、11)、(11484、970240、1)、(11484、970836、19)、(11484、972107、1)、(11484、990474、6)；814046, 21), (11484, 820178, 6), (11484, 823173, 22), (11484, 843094, 3), (11484, 844156, 1), (11484, 844736, 24), (11484, 853350, 18), (11484, 869322, 3), (11484, 885176, 2), (11484, 899545, 22), (11484, 904086, 16), (11484, 907863, 9), (11484, 909396, 9) , (11484, 912876, 3), (11484, 919994, 4), (11484, 927840, 24), (11484, 927840, 5), (11484, 934220, 40), (11484, 936941, 11), ( 11484、952837、13)、(11484、969201、11)、(11484、970240、1)、(11484、970836、19)、(11484、972107、1)、(11484、990474、6)；(11484, 936941, 11), (11484, 952837, 13), (11484, 969201, 11), (11484, 970240, 1), (11484, 970836, 19), (11484, 972107, 1), (11484) , 990474, 6);(11484, 936941, 11), (11484, 952837, 13), (11484, 969201, 11), (11484, 970240, 1), (11484, 970836, 19), (11484, 972107, 1), (11484) , 990474, 6);

插入4_inv_w( w_id, s_id,pos) 值 (10138, 7201, 27), (10138, 18772, 3), (10138, 30001, 6), (10138, 42089, 4), (10138, 42089, 14), (10138, 42234, 4), (10138, 49383, 5), (10138, 54795, 18), (10138, 57564, 23), (10138, 88542, 7), (10138, 93027, 10), (10138, 101097, 21), (10138) , 134312, 12), (10138, 139116, 33), (10138, 139522, 6), (10138, 159109, 7), (10138, 159109, 16), (10138, 161497, 21), (10138, 16394) , 2), (10138, 165301, 20), (10138, 166478, 21), (10138, 183452, 6), (10138, 184390, 20), (10138, 189930, 25), (10138, 201629, 9 ), (10138, 204590, 4), (10138, 211374, 5), (10138, 216483, 14), (10138, 223617, 5), (10138, 233652, 12), (10138, 236571, 11), (10138, 241302, 8), (10138, 246485, 10), (10138, 256910, 16), (10138, 262349, 3), (10138, 262925, 5), (10138, 267047, 28), (10138) , 291988, 18), (10138, 292680, 22), (10138, 294814, 32), (10138, 326917, 6), (10138, 330019, 12),(10138, 333411, 35), (10138, 337880, 5), (10138, 342003, 13), (10138, 355325, 12), (10138, 356409, 13), (10138, 363795, 5), (10138) , 365735, 26), (10138, 376570, 25), (10138, 378214, 10), (10138, 379159, 11), (10138, 379236, 4), (10138, 379533, 2), (10138, 388753 , 8), (10138, 420633, 18), (10138, 433121, 5), (10138, 434645, 10), (10138, 435895, 3), (10138, 455575, 5), (10138, 461900, 23) ), (10138, 464040, 6), (10138, 466657, 6), (10138, 469848, 11), (10138, 475569, 17), (10138, 482701, 41), (10138, 527708, 29), (10138, 527708, 16), (10138, 529426, 7), (10138, 530753, 10), (10138, 538071, 27), (10138, 542685, 10), (10138, 553742, 22), (10138) , 553742, 13), (10138, 557216, 4), (10138, 563747, 9), (10138, 564716, 4), (10138, 569146, 7), (10138, 578368, 3), (10138, 581713 , 9), (10138, 595890, 9), (10138, 599015, 5), (10138, 608570, 30), (10138, 610218,11), (10138, 610218, 2), (10138, 612099, 9), (10138, 612568, 14), (10138, 612894, 9), (10138, 615361, 19), (10138, 618001, 14) , (10138, 624969, 7), (10138, 628252, 16), (10138, 628635, 12), (10138, 635977, 10), (10138, 643675, 8), (10138, 650487, 9), ( 10138, 651489, 3), (10138, 657552, 18), (10138, 672884, 12), (10138, 677130, 2), (10138, 678841, 7), (10138, 678841, 26), (10138, 682904, 4), (10138, 691251, 19), (10138, 706325, 9), (10138, 714680, 45), (10138, 717460, 5), (10138, 717489, 11), (10138, 722393, 5), (10138, 729972, 12), (10138, 735745, 12), (10138, 738334, 7), (10138, 740791, 21), (10138, 775696, 8), (10138, 776984, 16) , (10138, 786073, 31), (10138, 793185, 17), (10138, 821475, 4), (10138, 835234, 7), (10138, 842713, 3), (10138, 842730, 8), ( 10138, 847372, 9), (10138, 849612, 20), (10138, 861768, 26), (10138, 864231, 6), (10138,865927, 7), (10138, 873939, 7), (10138, 883591, 29), (10138, 884260, 19), (10138, 894952, 17), (10138, 898453, 19), (10138, 899290, 4), (10138, 909225, 29), (10138, 910173, 4), (10138, 922447, 2), (10138, 939319, 2), (10138, 956278, 4), (10138, 967342, 18) , (10138, 977090, 3), (10138, 991346, 31), (10138, 991346, 40);

插入5_sentences( s_id, sentence) 值 (2671, 'Hrímnir|nken-s frá|aþ Hrafnagili|nkeþ-s Glasilegasti|lkenve hestur|nken aldar|nvee !|!');

插入5_sentences( s_id, sentence) 值 (7201, 'Hann|fpken heilsar|sfg3en öllum|fokfþ nema|c Braga|nkeþ-s sem|ct nú|aa dregur|sfg3en í|ao land|nheo og|c vill|sfg3en friðmælast| snm við|ao Loka|nkeo-s með|aþ loforði|nheþ um|ao góðar|lvfosf gjafir|nvfo ,|, sverð|nhfo ,|, hest|nkeo og|c hring|nkeo en|c hann|fpken svarar| sfg3en bara|aa með|aþ illu|lheþsf .|.');

我做了一个新功能：

当我测试该功能时，它运行良好。但是当我将它应用于数据框时，它不起作用：

我希望得到“列表 A”、“列表 A”、“其他列表”、“其他列表” - 但我没有这样的运气，剩下的是“其他列表”、“其他列表”、“其他列表” , “其他列表”

更复杂的 Cypher 查询的结果是节点列表和关系列表，其中一个列表的每个位置/行在内容方面与另一个列表的相同位置/行相关。该关系仅由两个列表中的位置组成，相应元素之间没有图表。

因为我需要通过节点的属性过滤两个列表，所以我将两个列表组合在一个地图中，并尝试通过列表理解来实现我的意图。

可以理解的是，这会导致第 5 行出现以下错误。

Neo.ClientError.Statement.TypeError：类型不匹配：预期地图但为 List{(4538063)、(4538063)、(4538063)}

从技术角度来看，当我x.nodes在一行中展开该部分时，它会起作用，但是我正在失去对第二个表的依赖关系。那么如何通过第一个列表的节点属性同步过滤两个列表呢？

我想返回延迟启动的协程的映射并在另一个函数中使用它们（启动/取消）。

问题是下面的 getMap() 函数挂起。为什么会这样，是否可以从函数中返回这样的地图？

我正在运行 WebRTC Native Video Recorder 演示应用程序，但未生成 webrtcrecorder.mp4 文件。因为我已经经历了一些问题和答案，但无法找到答案。我收到一些错误

这是cmake的命令

这是webrtcrecorder的日志：

错误：

如何解决此错误？

清单 3.15。如果未正确发布，课程将面临失败风险。

如果清单 3.15 中的 Holder 使用清单 3.14 中的不安全发布习惯进行发布，并且发布线程以外 的线程要调用 assertSanity，它可能会抛出 AssertionError！[15]

清单 3.14。在没有充分同步的情况下发布对象。不要这样做。

a) 第一个查询与发布线程本身有关，与其他线程无关。如果发布线程执行以下操作 -

按程序顺序规则。线程中的每个动作都发生在该线程中的每个动作之前，这些动作在程序顺序的后面出现。

由于1 hb 2上述规则，2 将能够看到 obj 正确分配给 holder。

但是是否可以保证 2 也能够看到持有者对象的安全构造，而没有以 n 声明为前缀的 final 修饰符？

public Holder(int n) { this.n = n; }HB吗1？

我无法访问命令：rails credentials:edit使用 Codeanywhere 环境。我正在运行 Rails 5.2.1 和 Ruby 2.5.1。

我从终端收到以下回复：

我似乎无法让这个工作。

有人可以帮忙吗？

谢谢你。

我有一个令人困惑的问题。首先，这是一个最小的代码示例：

当我尝试使用 javac 或 Intellij 或 Maven 进行编译时，出现错误：

C 不是抽象的，并且不会覆盖 I 中的抽象方法 getValue()

如果我在 Eclipse 中编译程序，它编译成功。

任何人都可以解释我为什么 eclipse 可以处理这个而其他所有的不能吗？

这是我的软件版本：

• 日食 2018-09 (4.9.0)
• Intellij 2018.1.3
• Maven 3.3.1
• 甲骨文 JDK 8u181

更新：

我将此问题报告给 Oracle，他们可以重现此问题。这是 Oracle 编译器中的一个错误（Java 错误数据库）

我是 Android 开发新手，我计划将我当前的 Android 移动应用程序升级到 Sdk 版本 26。

影响是有几个依赖库也在同一个旧版本中。

我需要一些建议如何进行升级，我还应该更改 gradle 版本吗？

我有一个想法只是升级 TargetSdkVersion 而不是 CompileSdkVersion，这会解决问题吗？

请指教

在诸如 Google Cloud Dataflow（或者甚至 Apache Spark 或 Kubernetes 集群等）之类的集群高性能计算框架中，我认为拥有更少的真正 BIG 机器类型而不是许多小型机器类型的性能要高得多，对吧? 例如，拥有 10 个 n1-highcpu-96 而不是说 120 个 n1-highcpu-8 机器类型的性能更高，因为

• cpu 可以使用共享内存，这比网络通信快得多
• 如果单个线程需要访问大量内存以进行单线程操作（例如排序），则它可以访问 BIG 机器中更大的内存，而不是较小的机器

既然价格相同（例如 10 个 n1-highcpu-96 的成本与 120 个 n1-highcpu-8 机器类型相同），为什么会有人选择更小的机器类型？

同样，我有一种预感，对于 n1-highcpu-96 机器类型，我们会占用整个主机，所以我们不需要担心来自另一个谷歌云客户的另一个虚拟机对主机的竞争需求（例如CPU缓存或主板带宽等的争用），对吧？

最后，虽然我不认为 google 计算 VM 正确报告主机系统的“真实”CPU 拓扑，但如果我们选择 n1-highcpu-96 机器类型，报告的 CPU 拓扑可能更接近“真相”，因为据推测 VM 正在用完整个主机，因此报告的 CPU 拓扑更接近真相，因此在该 VM 上运行的任何程序（例如 Java 中的“NUMA”感知选项？）都可能试图占用拓扑的优势有更好的机会做出“正确的决定”。

我想用来PreferenceDataStore获取保存在 Firebase 数据库中的用户设置。

set- 函数就像一个魅力，因为没有监听器：

get- 函数更复杂，因为您可能知道，firebase 数据库为我们提供了一个回调方法，用于返回数据。还有办法获取价值吗？你有什么想法？