Вопросы по теме 'dataweave'
Как отфильтровать массив JSON в Mule DataWeave
У меня такой JSON:
{
"dcsId": "1184001100000000517",
"marketCode": "US",
"languageCode": "en-US",
"profile": {
"base": {
"username": "arunima27",
"activeInd": "R",
"phone": [
{
"activeInd": "Y",...
04.12.2023
Как вы накапливаете значения в цикле ForEach в Mule?
У меня есть следующий вывод json:
{
"results": [
{
"ID": "1",
"ImageID": "2",
"Name": "Test1",
"Owner": "sysadmin",
"Author": "sysadmin",
"Creator": "sysadmin"
},
{
"ID": "2",...
06.01.2024
Как агрегировать эти данные с помощью Dataweave 2.0?
Возьмите следующий JSON. Это массив объектов.
[
{
"objects": [
{
"saleItems": [
{
"itemID": 1,
"saleItemType": "Sale",...
28.11.2023
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..