Apache APISIX 社区周报 | 2021 8.9-8.15

Apache APISIX 2021.8.9 - 8.15 社区周报
Apache APISIX 社区周报展示了2021年8月9日至8月15日的进展,包括贡献者统计、Good first issue和功能特性亮点。本周有26位开发者提交了96个commit,解决了一系列关于API网关的问题,如Admin API的错误描述、stream_routes参数改进和重定向插件测试。新增的功能特性包括request-id插件的雪花算法支持、流量控制类插件的降级处理等。

导语

Apache APISIX 从开源第一天就以社区方式成长,迅速成为全世界最活跃的开源 API 网关项目。这些成就,离不开社区小伙伴们的共同奋斗。

“独行者速,众行者远”。Apache APISIX 社区周报希望可以帮助社区小伙伴们更好地掌握 Apache APISIX 社区的每周进展,方便大家参与到 Apache APISIX 社区中来。

我们还整理了一些适合新来社区的小伙伴们参加的 issue !感兴趣的同学们,走过路过不要错过!

贡献者统计

本周,有 26 位开发者为 Apache APISIX 提交了 96 个 commit 。感谢本周以下小伙伴为 Apache APISIX 添砖加瓦(排名不分先后),是你们的无私付出,让 Apache APISIX 变得更好!

juzhiyuan, Baoyuantop, spacewander, okaybase, liuxiran, Serendipity96, nic-chen, tao12345666333, shuaijinchao, Yiyiyimu, jbampton, tzssangglass, foolwc, dickens7, Xunzhuo, jagerzhang, tong3jie, sunhao-java, gxthrj, chzhuo, qsliu2017, bisakhmondal, LiteSun, wmdmomo, Ylikj, bzp2010

Good first issue

Issue #4800

链接:https://github.com/apache/apisix/issues/4800
问题描述:Admin API 中关于创建 Route 入参 (vars) 的描述有错误

### 总结与建议 #### 问题概述 你在运行 `demo2.py` 文件时遇到了一个警告信息以及生成了一份统计量分析表。以下是对你提供的信息的总结和建议: #### 警告信息 ```python FutureWarning: 'H' is deprecated and will be removed in a future version, please use 'h' instead. full_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='H') ``` **解释**: - 这个警告提示你使用的频率参数 `'H'` 已经被弃用,建议改为小写字母 `'h'`。这是因为 `pandas` 库在未来版本中将不再支持大写的频率标识符。 **解决方案**: - 修改代码中的频率参数为小写 `'h'`。具体来说,将 `freq='H'` 改为 `freq='h'`。 **修改后的代码片段**: ```python full_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='h') ``` #### 统计量分析表 ```markdown 统计量分析表: | 指标 | mean | median | std | max | min | | -------------- | ------ | ------ | ------- | ---- | ----- | | PH值 | 7.507 | 7.57 | 0.299 | 8.15 | 6.00 | | 氨氮排放量 | 0.292 | 0.27 | 0.146 | 1.46 | 0.01 | | 化学需氧量排放量 | 2.936 | 2.91 | 0.895 | 5.00 | 0.0685| ``` **解释**: - **PH值**: 平均为 7.507,中位数为 7.57,标准差为 0.299,最大值为 8.15,最小值为 6.00。 - **氨氮排放量**: 平均为 0.292,中位数为 0.27,标准差为 0.146,最大值为 1.46,最小值为 0.01。 - **化学需氧量排放量**: 平均为 2.936,中位数为 2.91,标准差为 0.895,最大值为 5.00,最小值为 0.0685。 **建议**: 1. **检查数据合理性**: 确认这些统计数据是否符合预期,尤其是最大值和最小值是否有异常。 2. **进一步分析**: 结合时序图和其他分析手段,深入理解这些统计数据背后的含义,特别是标准差较大可能意味着数据波动较大,需关注其原因。 3. **优化模型**: 根据统计数据调整模型参数,提升模型的准确性和可靠性。 希望这些建议对你有帮助!如果有更多问题,请随时提问。
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