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Promise.all
或者

const fetchRes=[];
for(let i=0;i<20;++i){
    fetchRes.push(fetch(...));
}
for(let i=0;i<20;++i){
    await fetRes[i];
}

在 組件調(diào)用處添加一個標(biāo)識：

<NoticeLineInput title='會議名稱：'
    Ustyle={defaultStyle} 
    placeholder='輸入會議名稱' 
    onKeyUp={e => this.keyUpHandle(e, 'name') }
    key='name'/>

<NoticeLineInput title='會議時間：'
    Ustyle={defaultStyle} 
    placeholder='時間格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss' 
    onKeyUp={ e => this.keyUpHandle(e, 'time') }
    key='time'/>

然后在事件處理函數(shù)里判斷來源：

keyUpHandle(e, target) {
    console.log('來源', target);
}

感覺你需要的其實是這個功能： filtering_files

Gradle本身就使用groovy DSL做配置文件，因此完全可以使用groovy自帶的groovy template渲染文件內(nèi)容。

我覺得是jcenter服務(wù)器出問題了，前段時間我也遇到了，最近又好了

可以刪除項目下面的build目錄clean試試

問題解決了，最根本的原因還是build.gradle構(gòu)建部分的配置放在了根目錄下，沒放在啟動類所在的模塊下，打包bootJar時提示找不到啟動類。
另外就算強(qiáng)行把啟動類的包名.類名寫在start-class上，因為實際上并沒有找到這個啟動類，所以打出來的包是殘缺的。
只要在啟動類所在的模塊增加一個build.gradle，并把構(gòu)建部分的配置移過去，就可以正常打包了。
問題解決有賴于：https://my.oschina.net/tangdu...

因為它的包名不是你寫的那個

導(dǎo)入idea之后，自動編譯。

我不知道你的上下文其他代碼是怎么樣的，但如果你僅僅只是想明白花括號是干嘛用的下面有一個例子：

val a = 1
val b = 2

val func = abstractAdd(a,b){
  addImpl
}

def abstractAdd(a: Int, b: Int)(tryDo: (Int, Int) => Int): Int = {
  tryDo(a, b)
}

def addImpl(a: Int, b: Int): Int = a + b

我們有個不知道這么做加法的運(yùn)算 abstractAdd，除了要傳入要進(jìn)行加法的 a 和 b，還需要傳入一個真正實現(xiàn)加法的函數(shù)。func 就實現(xiàn)完整實現(xiàn)了加法運(yùn)算了。

涉及知識點(diǎn)：柯里化、高階函數(shù)

這個問題是由于你服務(wù)器上的kafka版本和你代碼中配置的kafka版本不一致導(dǎo)致的，比如你服務(wù)器上部署的是2.1.10 這個對應(yīng)你本地開發(fā)環(huán)境中maven中kafka的版本號是0.8.10 但是你開發(fā)的時候用的卻是2.1.12 這樣就會出現(xiàn)這個問題

你依賴的第三庫，是一個jdk8編譯的字節(jié)碼。

• 要不一個個找?guī)欤褂胘dk7編譯的庫進(jìn)行替代or不使用這個第三方庫
• 要不你直接步入jdk8開放時代

記最近配置環(huán)境時碰到的坑

沒人回答就自問自答吧。
_ 我感覺就是個包裝器，類似于

def f(s:String)(r:String) = println(s"$s passed, and then $r passed")

val a = f("hello") _

就相當(dāng)于

val a = (r:String) => f("hello")(r)

對于 val b = 4 使用 val c = b _ 也會使得c成為一個匿名函數(shù)，函數(shù)簽名為 ()=>Int
但是具體的機(jī)制怎么樣還沒弄明白。。。
對于函數(shù) f3，是關(guān)于 pp 的使用，pp 編譯器怎么編譯 pp 取決于 pp 出現(xiàn)的位置。pp 首先是一個對象，function1 之類的對象。有些地方會把 pp 當(dāng)作函數(shù)調(diào)用，有些地方會把 pp 當(dāng)作 函數(shù)對象。

這兩天寫代碼的一些感想，不嚴(yán)格。。。

因為vue里拋出的異常都是vue文件經(jīng)過vue-loader轉(zhuǎn)義之后的JavaScript拋出的

我在做Kafka和sparkstreaming中也遇到過序列化問題。
你用我這種寫法看看有沒有問題。使用RunTimeSchema 獲取schema
def executeByScan(rdd: RDD[(Array[Byte], Array[Byte])], path: String): Unit = {

val resultRdd = rdd.map(row => {
  val result: KafkaMessage = new KafkaMessage
    ProtostuffIOUtil.mergeFrom(row._2, result, RuntimeSchema.getSchema(classOf[KafkaMessage]))
  。。。。。。。

}

你為什么不定義一個包裝類呢？

case class Demo(vertexes: Set[String], edges: Set[RDFTriple])

如果你真的想這么去取數(shù)據(jù)

var graph = Map[String, HashSet[_]]()

你可以這么改改

var graph = Map[String, HashSet[Object]]()

取的時候再轉(zhuǎn)回來，不過這樣比較丑，不太建議這么做

看了下 javax.persistence 的 API，getResultList 返回的是一個 List 類型，是一個 raw type，在
scala 中對應(yīng)類型就是 List[_]，但是你的變量 list 類型是 List[RechargeForm]，所以類型沖突了。

樓主可以將 list 的類型改為 util.List[_] 或者省略類型說明

這里需要用到反射機(jī)制：使用 Java 類庫 reflections 里的 getSubTypesOf 獲取所有子類，但想獲得其對應(yīng)的對象需要通過 getField 獲得 MODULE$ 字段，根據(jù)該字段就可以獲得對應(yīng)的對象。

package com.gcusky.util.reflect

import org.reflections.Reflections
import scala.collection.JavaConverters._

object Base {
  def subObject[T](underlying: Class[T]): Seq[T] = {
    val reflects = new Reflections("com.gcusky.util.reflect")
    reflects.getSubTypesOf(underlying).asScala.map { sub =>
      sub.getField("MODULE$").get(null).asInstanceOf[T]
    }.toSeq
  }
}

因為在Scala中，單例對象和伴生對象編譯完后會生成兩個class文件：Base.class 和 Base$.class。Base$.class 類中有一個常量字段 MODULE$，它的類型就是當(dāng)前類 Test$ 的類類型。

dependencies配置本身就有exclude和transitive配置啊，還不夠你用嗎？ https://docs.gradle.org/curre...

不明白具體你的需求，能否貼出build.gradleDSL配置幫助分析呢？

EDIT: 如果你期望通過開關(guān)判斷，那么其實直接借用groovy DSL就可以了:

dependendies {
    if ("${myProp}" == 'true') {
         compile ':subproj'
    }
}

這個myProp可以配置在gradle.properties文件，也可以在命令行執(zhí)行的時候通過命令行system properties傳遞進(jìn)去:

./gradlew -DmyProp=true build

如果你的開關(guān)條件是通過其他渠道get到，那么需要在groovy DSL中編寫對應(yīng)的get方式

不用onMeasure，高度提前計算出來應(yīng)該就可以了。

可以的．參考 StackoverFlow 上的這個問題：
How to save and load MLLib model in Apache Spark