Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Объявить строковую переменную в конфигурационном файле riemann

Я новичок и столкнулся с очень странной проблемой. Я много искал, но не смог найти решение. На самом деле я пытаюсь определить строковую переменную в моем конфигурационном файле riemann. Я использую синтаксис, как указано ниже

(streams
  (def mystr "system manager is launching br123 on dir01")
  ;(prn mystr)
  ;(def myfind (re-find #"system manager is launching (\S+) on (\S+)" mystr))
  ;(pr-str myfind)
  ;(pr-str (get myfind 1))
)

Каждый раз, когда я запускаю riemann, он выдает следующую ошибку: java.lang.String не может быть приведен к clojure.lang.IFn

Может ли кто-нибудь сказать мне, что я делаю неправильно?

С уважением

clojure riemann
28.10.2015

Ответы:


1

определите свои константы вне выражения (streams .... ).

макрос потоков пытается запустить его, как если бы он был функцией. Мне нравится определять все константы в верхней части файла конфигурации, хотя это просто личное предпочтение.

28.10.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..