我在两个Ubuntu16VM上安装了MongoDb，这两个VM都托管在GoogleCloudComputeEngine的同一网络上。连接实例的内部IP为10.132.0.2，数据库实例为10.132.0.3。(https://gyazo.com/59f9086591a1d6673e8194a50fff51e1)我已经为我希望连接的实例打开了tcp27017。我使用gcloud控制台命令添加了它。(https://gyazo.com/0d158aa735c6967e278fac63d598721f)我也尝试打开tcp:1-65535;udp:1-65535进行测试，但没有结果。在任一实例
在下面的操作中（根据DASK数据框架API文档进行了改编），如果我不连接到调度程序（将分配客户端变量分配的行留出），则该操作按预期成功完成。fromdask.distributedimportClientimportdask.dataframeasddimportpandasaspdconnection_loc='foobar.net:8786'#client=Client(connection_loc)df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[1.,2.,3.,4.,5.]})ddf=dd.from_pandas(df,npartitions=2)foo=d
我正在使用谷歌计算引擎，并且有一个自动缩放实例组，可以根据需要启动新的虚拟机，所有这些都位于负载均衡器后面。我也在同一个项目中使用谷歌的云SQL。VM需要连接到云SQL实例。由于虚拟机的IP是动态的，我不能只将IP插入SQL访问配置，所以我遵循了cloudsqlproxy设置以及这个非常相似的问题的注释:HowtoconnectfromapoolofGoogleComputeEngineinstancestoCloudSQLDBinthesameproject?我现在可以登录到单个测试虚拟机并运行:./cloud_sql_proxy-instances=PROJ_NAME:TIMEZO
我试图在计算引擎中打开3个端口，但只有两个端口可用。TCP:3000TCP:2525TCP:9090端口2525用于使用sendgrid发送邮件。其他端口用于express(nodejs)。3000端口可用，9090、3001、3002等端口不可用。难道不能在一个计算引擎上运行多个express工具吗？谢谢。 最佳答案 我解决了我的问题。这是我首先添加的:tcp:3000;tcp:3001但应该是tcp:3000,3001 关于node.js-ComputeEngineExpress两个
我有一个带有文本字段的View，用户将使用数字键盘输入一个整数。然后用户点击按钮进行计算。计算是CPU密集型的，需要几秒或更长时间才能完成，具体取决于输入。如果我尝试在代码运行之前关闭键盘，它不会被关闭——代码首先运行。(下面的示例代码)此代码的后台线程是否需要键盘关闭才能正常工作？@IBOutletweakvarnumberField:UITextField!@IBActionfuncrunCPUIntensiveCode(_sender:UIButton){numberField.resignFirstResponder()runCode()} 最佳答案
题主使用门电路创建sr触发器电路图如下：欲在sr端加电压pulse验证sr输出特性，遇到以下报错：显示输出不收敛解决方法：题主是直接调用ahdlLib中的或非门，是理想或非门，所以造成不收敛的问题用晶体管自己搭建或非门，封装好再调用，该问题就可以解决
在过去的一周里，我一直在询问有关此堆栈的相关问题，以尝试找出我不了解的关于在Python中将@jit装饰器与Numba结合使用的问题。但是，我碰壁了，所以我只写下整个问题。当前的问题是计算成对大量段之间的最小距离。这些段由它们的3D起点和终点表示。在数学上，每个段都被参数化为[AB]=A+(B-A)*s，其中s在[0,1]中，A和B是段的起点和终点。对于两个这样的线段，可以计算出最小距离并给出公式here.我已经在另一个thread上暴露了这个问题，并且给出的答案涉及通过向量化问题来替换我的代码的双循环，但是这会遇到大量段的内存问题。因此，我决定坚持使用循环，并改用numba的jit。
我对client.persist()和client.compute()之间的区别感到困惑(在某些情况下)似乎都开始了我的计算，并且两者返回异步对象，但不是在我的简单示例中:在这个例子中fromdask.distributedimportClientfromdaskimportdelayedclient=Client()deff(*args):returnargsresult=[delayed(f)(x)forxinrange(1000)]x1=client.compute(result)x2=client.persist(result)这里的x1和x2是不同的，但在一个不那么琐碎的计算
有谁知道使用GoogleCloudMachineLearning与使用GoogleCloudEngine中的虚拟机实例有什么区别？我将Keras与Python3一起使用，感觉GML的限制更多(使用python2.7，旧版本的TensorFlow，必须遵循给定的结构......)。我想它们是在GCE中使用GML而不是VM的好处，但我想知道它们是什么。 最佳答案 GoogleCloudML是一项完全托管的服务，而GoogleComputeEngine不是(后者是IaaS)。假设你只是想知道当你有自己的模型时的一些差异，这里有一些:Goo
有谁知道使用GoogleCloudMachineLearning与使用GoogleCloudEngine中的虚拟机实例有什么区别？我将Keras与Python3一起使用，感觉GML的限制更多(使用python2.7，旧版本的TensorFlow，必须遵循给定的结构......)。我想它们是在GCE中使用GML而不是VM的好处，但我想知道它们是什么。 最佳答案 GoogleCloudML是一项完全托管的服务，而GoogleComputeEngine不是(后者是IaaS)。假设你只是想知道当你有自己的模型时的一些差异，这里有一些:Goo
