Добрый вечер! Использую в своем проекте два файла исходников из чужого проекта под gpl, в readme которого есть копирайт с именем автора.
Теперь, при публикации своего проекта, я должен добавить автора в копирайт readme, или достаточно упоминания в конкретных файлах?
Спасибо.
Добрый день, необходим трехмерный график с одной плоскостью,покрытую изображением с картой. Когда использую такой код
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.cbook import get_sample_data
from matplotlib._png import read_png
import numpy as np
img = read_png("foo.png")
x, y = np.mgrid[0:img.shape[0], 0:img.shape[1]]
ax = plt.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, np.sin(0.02*x)*np.sin(0.02*y), rstride=2, cstride=2,facecolors=img)
plt.show()
Но стоит использовать плоскость:ax.plot_surface(x, y, 1, rstride=2, cstride=2,facecolors=img)
Цвета не не, просиходит замемнение:
http://rgho.st/7W57HBX94/image.png
В чем может быть проблема?
День добрый! Разрабатываю систему с несколькими микросервисами и использую докер, который подкупил легким развертыванием. Но теперь не понимаю, как реализовать такую структуру:
docker-compose.yml
service1/
- Dockerfile
service2/
- Dockerfile
shared_src/
- library
shared_src, в докерфайлах просто запускать разные скрипты через RUN или переносить весь код, относящийся к сервису в его папку? Плюс, как добавить общий код к каждому контейнеру, ведь:
The <src> path must be inside the context of the build; you cannot COPY ../something /something, because the first step of a docker build is to send the context directory (and subdirectories) to the docker daemon.
Ребята, понадобилась очередь сообщений и драйвер для работы с ней по PEP 492. Казалось бы, требований мало: 1) Стандартный интерфейс для очереди: push, get 2) Отсутствие направленности на working queue: никаких воркеров или таксов, просто обмен сообщениями. 3) Живой репозиторий.
Но не выходит найти решение подходящее по всем пунктам. Например, клиенты для rabbitmq тянут за собой логику с Consume и callback.
Ребята из мейлрушки рекомендуют использовать tarantool queue, но решение не выглядит живым.
Что посоветуете?
Добрый день!
Мне необходимо удалить большую часть таблицы с четырьмя миллионами строк, delete from tbl where работает бесконечность, поэтому, по всей видимости, нужно использовать промежуточные таблицы. Ситуацию осложняют несколько других таблиц, c Foreign-key constraints: ON DELETE SET NULL. И это правило должно выполняться во время удаления.
Если делать
BEGIN;
CREATE TABLE tbl_new AS SELECT * FROM tbl where a is b;
ALTER TABLE tbl RENAME TO tbl_old;
ALTER TABLE tbl_new RENAME TO tbl;
COMMIT;
drop table tbl_old cascade;
REFERENCES tbl_old(id)Если делать
BEGIN;
CREATE TABLE tbl_tmp AS SELECT * FROM tbl where a is b
TRUNCATE tbl;
INSERT INTO cart SELECT * FROM tbl_tmp;
COMMIT;
Как быть?
Добрый день!
Вопрос глуповат, но у меня есть коллекция вида
{
"date" : 1456327297,
"comments" : {
"nodes" : [
{"username" : "victor", "text": "foo"},
{"username" : "vica", "text": "foo"},
{"username" : "semen", "text": "foo"}
],
"count" : 3
}
}
И хочется выполнить find запрос в самой монге со следующим результатом:
{"date" : 1, "comment_usernames" : ["victor", "vica", "semen"]}
Подскажите, пожалуйста, что использовать.
Добрый день!
Переносим медиафайлы на сервер, отличный от основного, с возможностью загружать на него новые файлы. Самым простым вариантом видится просто смонтировать папку с media-сервера на prod-server через SSHFS.
Нормальная ли это практика, что можете посоветовать?
Добрый день!
Я работаю со следующей sqlalchemy моделью:
class CartProduct(Base):
cart_id = Column(
Integer,
ForeignKey('cart.id', ondelete='CASCADE'))
store_id = Column(
Integer,
ForeignKey('store.id', ondelete='SETNULL'), nullable=True)
cart = relationship('Cart', backref=backref('products'))
Проблема в том, что в поле cart.products значения появляются и исчезают в разных точках программы.
Пусть у нас есть закоммиченый CartProduct, тогда:
В чем может быть дело?
Ребята, ситуация такая. На данный момент используем в проекте несколько virtualenv, в окружении которых запускаются bash скрипты, которые запускают python скрипты. Мне необходимо добавить python скрипт, работающий с новой версией сторонней библиотеки, без изменения текущего окружения. Казалось, что достаточно создать дополнительный virtualenv, и запускать в виде
venv/bin/python some_script.py
Но я не уверен, что это будет работать нормально. Как быть? Может переопределить в самом python скрипте path для конкретной библиотеки?
Добрый вечер! У меня есть объемный массив (около 30 тысяч элементов), и метрика между любыми элементами. Мне необходимо посчитать матрицу расстояний (достаточно треугольной), даже если это займет много памяти.
Сейчас используется следующий код:
distance_matrix = np.ndarray((len(foo),len(foo)))
for i, bar1 in enumerate(foo):
for j, bar2 in enumerate(foo[i+1:]):
distance_matrix[i,j] = hight_level_python_function(bar1, bar2)
И работает он очень долго, даже если разбивать матрицу на несколько, и считать каждую в отдельном процессе. На низкоуровневых языках переписать метрику необоснованно трудозатратно. Кеш на hight_level_python_function уже есть.
Как быть?
Добрый день!
Я разрабатывал в одной ветке, в которую делал git pull и git commit. И теперь мне необходимо объеденить все изменения, которые внес именно я, в один коммит.
$ git log
commit a341a8..
Merge: 95d89a0 1101a10
Author: Me
Date: Sat Jul 9 10:46:42 2016 +0500
Merge branch 'master' of ssh://stash.fi into my_branch
commit 95d89..
Author: Me
Date: Sat Jul 9 10:46:02 2016 +0500
some of my changes
commit 1101a10..
Author: Other developer
Date: Fri Jul 8 19:22:11 2016 +0500
refs #noissue Fobarbar
commit d95a3..
Author: Me
Date: Fri Jul 8 17:04:35 2016 +0500
another changes
Если я выполню
git rebase -i HEAD~3Как быть?
Добрый день!
Мне нужно в кратчайшие сроки решить задачу классификации на таких данных:
1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 8
1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 2
Все атрибуты бинарны.
Не вдаваясь в тонкости машинного обучения, какой посоветуете классификатор из коробки sklearn'а?
Спасибо.
Добрый вечер!
В данный момент использую следующий код:
p = Popen(cmd,stdout=PIPE,stderr=PIPE)
try:
outs, errs = p.communicate(timeout=100)
except TimeoutExpired:
pass
Он работает замечательно, но stdout и stderr возвращаются только после завершения процесса. Сейчас возникла потребность в выводе промежуточных значений c такой же функциональностью, а предложенные варианты чтения не содержат поддержки таймаутов.
Как быть?
Добрый день! Который час бьюсь с проблемой, варианты решения иссякли. Есть конфиг nginx
upstream hello_app_server {
server unix:/webapps/app/run/gunicorn.sock fail_timeout=0;
}
server {
listen 8001;
server_name blabla.com;
client_max_body_size 4G;
access_log /webapps/app/logs/nginx-access.log;
error_log /webapps/app/logs/nginx-error.log;
location /static/ {
alias /webapps/app/prototype/staticfiles/;
}
location /media/ {
alias /webapps/app/prototype/media/;
}
location / {
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
if (!-f $request_filename) {
proxy_pass http://hello_app_server;
break;
}
}
}И settings.py приложения
STATIC_ROOT = '/webapps/app/prototype/staticfiles/'
STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = (
os.path.join(BASE_DIR, 'static'),
)
$ ls /webapps/app/prototype/staticfiles/
admin css djcelery js rest_framework
Доброго времени суток.
Вопрос наверняка глупейший. У меня есть docker container с установленным ffmpeg внутри, и из моего приложения ему надо передать бинарные данные на вход (видео). Сейчас я просто вызываю процесс docker run, и меняюсь данными через стандартные std пайпы.
Как все провернуть по-хорошему?
Спасибо
Добрый день, мне нужно обработать видео 'на лету' питон скриптом, для этого собираюсь использовать такую связку:
ffmpeg -f image2pipe -| script.py | ffmpeg -f rawvideo -i -
Почему направляя поток таким образом, я получаю видео с глитчем на выходе?
ffmpeg -i in.mp4 -f image2pipe -pix_fmt rgb24 -vcodec rawvideo - |
ffmpeg -f rawvideo -vcodec rawvideo -s 1980x1080 -pix_fmt rgb24 -r 24 -i - -an out.avi
Спасибо!
День добрый, уже был пост о понимании fft, вот он:
Понимание преобразования Фурье
Все работает, частоты находятся. Но в процессе работы обнаружилась одна интересная особенность, о которой я и хочу спросить.
Пусть есть поток steam, который возвращает 512 целых чисел с частотой 44100
CHUNK = 512
RATE = 44100
freqs=np.fft.fftfreq(CHUNK)
while True:
data = stream.read(CHUNK)
data=struct.unpack('%dh'%CHUNK, data)
w = np.fft.fft(data)
amp=np.array([np.absolute(x) for x in w])
idx=np.argmax(amp)
max_freq=freqs[idx]
freq_in_hertz=abs(max_freq*RATE)
print(freq_in_hertz)
Полный код
Для перевода частоты в герцы мы умножаем частоты, которые вернула fft на частоту дискретизации. Но такой подход несет в себе очевидные минусы, точность хромает. Теперь будем считывать по 4 чанка за раз
CHUNK = 512
RATE = 44100
num_chunks=4
freqs=np.fft.fftfreq(CHUNK*num_chunks)
while True:
data=list(itertools.chain.from_iterable(struct.unpack('%dh'% CHUNK, stream.read(CHUNK)) for _ in range(num_chunks)))
after_fft=np.fft.fft(data)
amp=np.array([np.absolute(x) for x in after_fft])
idx=np.argmax(amp)
#print(idx)
max_freq=freqs[idx]
freq_in_hertz=abs(max_freq*RATE)
print (freq_in_hertz)
Все работает, но когда мы переводим в герцы,то просто снова умножаем на частоту дискретизации. Но это же бред, для fft она должна быть в 4 раза меньше,ведь мы кормим ей по 4 чанка за раз. Плюс на вычисление всей этой ерунды время тратится, но как то работает
Почему?
Привет, нужно получить спектр частот с микрофона, и для этого разобраться с FFT.
Ряд Фурье http://rghost.ru/53785377/image.png
В другой форме http://rghost.ru/53785428/image.png
Так как все функции уже написанны, юзаю готовую библитотеку для питона numpy
>>> np.fft.fft([1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 0])
array([ 8.+0.j, 0.+0.j, 0.-4.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+4.j,
0.+0.j])
A = sqrt(a^2+b^2) (вторая пикча)
А теперь эти амплитуды нужно сопоставить каким-то частотам. Тут я и застрял. По логике вещей частота должна соотвествоать ее индексу в массиве (ω,2ω,3ω)
Но нашлась функция fft.fftfreq, на вход получающая количество точек.
>>> np.fft.fftfreq(8)
array([ 0. , 0.125, 0.25 , 0.375, -0.5 , -0.375, -0.25 , -0.125])
Так или иначе эти частоты как то должны быть связанны с частотой дискретизации, но понять как не могу.
Доки http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fft.fft.html#numpy....
Добрый день. Есть два стула скрипта:первый-сервер, второй- клиент.
Для проверки на отключение клиента сервер использует такой код
data = conn.recv(1024)
if not data:
break
s = socket.socket()
s.connect((host, port))
try:
while True:
buf = input(">>")
s.send(bytes(buf.encode('utf-8')))
data=s.recv(1024)
print (data.decode("utf-8"))
finally:
s.close()
class client(threading.Thread):
def __init__(self, sock):
self.sock=sock
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
try:
while 1:
data = self.sock.recv(1024)
print (data.decode("utf-8"))
finally:
self.sock.close()
return
s = socket.socket()
s.connect((host, port))
th=client(s)
th.start()