environment

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    我試圖在Pycharm中使用Anaconda環境作爲解釋器。它確實有效,但速度非常慢 - 即使運行一行「Hello World」需要5秒。我猜原因是Pycharm試圖激活在每次執行腳本和Anaconda中的激活之前的環境通常很慢(至少從我的經驗來看)。使用Anaconda root env時的執行速度是可以的。或者當使用virtualenv。任何想法/解決方法如何加快它?

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    我想合併在我創建的新環境中的所有(xts)對象。我想到的最好的是使用eapply函數的以下內容。我使用了eapply,因爲它採用了環境中的所有對象,我不能想出更好的東西。 這將採取每個對象的值的頭,但我想整個對象。 plist <- eapply(dataEnv, head) pframe <- do.call(merge, plist)

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    我迷失在文檔中,真的失去了做什麼的軌道。我認爲解決方案是使用環境,但即使我覺得它不那麼複雜,我也無法弄清楚。 下面是使用兩個類一個簡單的例子: Person <- setClass( Class = "Person", slots = c(name = "character", id = "numeric", age = "numeric"));

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    我在Windows 10中使用Anaconda。我爲python 3.3創建了一個環境,因爲我想使用FBX庫。 FBX不支持的Python 3.6 我的環境的名稱是py33 於是,我試圖安裝的Spyder: conda install -n py33 不過,我有這樣的錯誤: UnsatisfiableError: The following specifications were found

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    我正在爲調用app()->environment()的函數編寫單元測試。 phpunit.xml文件將環境設置爲testing。我也想在其他環境中測試該功能。 我已經試過: config('app.env', 'prod') config('env', 'prod') $_ENV['app.env'] = 'prod' $_ENV['env'] = 'prod' 我還包括管絃樂/測試平臺封裝,使用

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    我有一些環境變量,我想在docker-compose配置和Dockerfile中使用。我有一個名爲.env的環境文件,以便在docker-compose文件(我用於this issue的解決方案)中使用它們;但是這些環境變量在節點的Dockerfile中無法訪問。考慮將JMX_PORT,WS_PORT和IP作爲在我的.env文件中定義的變量;我在我的Dockerfile中爲它們中的每個人都放了一個

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    我有我的/etc/environment如下 APP="/opt/apps/" PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games" JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-8-oracle" 我已經在我的機器上採購source /etc/en

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    我一直在想,有兩種語言在同一個項目中如何使用?例如, Android。它基於Linux內核,但具有用於運行應用程序的Java環境。

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    我對r很嶄新,並在努力編寫一個函數:我試圖製作一個適合GAM的函數。我發現了一個線性模型的例子,它工作得很好。但是,嘗試爲GAM使用相同的結構會引發錯誤。 線性模型: library(mgcv) library(ggplot2) theme_set(theme_bw()) set.seed(100) dd <- data.frame(x=1:100,y=round(rnorm(100,me

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    創建ggplot是一個函數調用的副作用時,我有一個問題,返回的輸出: MWE: library(ggplot2) dat <- data.frame(x = 1:10, y = rnorm(10, 11:20), id = sample(letters[1:3], 10, replace= T)) MegaFunction <- function(df) {