Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Примеры Google Visualization Charts API не работают, как их исправить?


Ответы:


1

Похоже, это плохой выпуск (v44). Пока это не будет исправлено, обходной путь заключается в том, чтобы явно указать предыдущую версию API для загрузки вместо использования текущей:

-     google.charts.load('current', {'packages':['gantt']});
+     google.charts.load('43', {'packages':['gantt']});

Обратите внимание, что это действительно заморозит вашу версию диаграмм, и вы не получите новых функций и исправлений, если не отмените изменения.

26.02.2016
  • Я почти ежедневно получаю полные разбивки диаграмм Google. Каждый раз, когда выходит новая версия, функция google.load ломается. Указание номера версии, как в приведенном примере, похоже, остановило безумие. Спасибо. 01.03.2016
    • 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..