javascript – Función para utilizar distintos números de WhatsApp en un mismo botón

Solicito su ayuda para realizar una función que me permita a través de variables de entorno utilizar distintos números de WhatsApp dependiendo de la localidad en la que es utilizada la app la cual es redirigida o determinada por distintos environment. Tengo un total de 10 localidades a las que quiero poder asignarles a cada una su número de localidad personalizado utilizando un único enlace a WhatsApp.
Mi app esta realizada en React.
Desde ya gracias por el crecimiento que día a día me brindan y los conocimientos que comparten. Saludos!

Não consigo utilizar uma array dentro de um objeto para sortear uma imagem no Javascript

A minha ideia é simples, quero sortear uma expressão, uma logo (de anime ou desenho) e uma posição no lugar onde está o “#imagem”, porém, do jeito que fiz está dando um erro (image assíncrono)

js:

    var logo = {
        logos: (
            "css/img/Attack_on_Titan_-_Logo.png",
            "css/img/sticker-png-logo-one-piece-one-piece-label.png",
            "css/img/saiki.png",
            "css/img/nanatsuLogo.png",
            "css/img/JujutsuLogo.png",
            "css/img/haikyuuLogo.png",
        )
    }

    var randomiza = 0
    randomiza = parseInt(Math.random() * logo.logos.length)
    console.log(randomiza)
    document.getElementById("imagem").src = randomiza
}

html:

<html lang="pt-br">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=VT323&display=swap" rel="stylesheet">
    <link rel="stylesheet" href="css/reset.css">
    <link rel="stylesheet" href="css/style.css">

    <title>Sorteador de Desenhos Felizes</title>
</head>

<body>
    <header class="cabecalho">
        <h1 class="titulo">Sorteador de Desenhos Felizes!</h1>
        <a href="https://www.instagram.com/sophioli8/">
            <img class="finnImg" src="css/img/1619555798029.png" alt="finn">
        </a>
        <h2 class="subTitulo">Da Sophia e do Vini</h2>
    </header>

    <main class="principal">
        <div class="ondeApareceAsImagens">
            <h3 data-trocaImg><img class="gifMeioDeTela" id="imagem"
                    src="https://cdn2.scratch.mit.edu/get_image/user/20598002_60x60.png" alt="">
            </h3>
        </div>


        <button onclick="trocaImg()" class="btnSorteia" type="button" data-btnSorteia>Sortear</button>

    </main>


    <footer class="rodape">
        <a href="https://z-p42.www.instagram.com/vnanquanv/?hl=pt-br">
            <img class="jakeGif" src="css/img/tumblr_mtjqvtka4z1rfjowdo1_500.gif" alt="Jake">
        </a>
    </footer>

    <script src="js/sorteio.js"></script>
</body>

</html>

Link do projeto no Github:
https://github.com/viniolanzarini/Sorteio-de-Desenhos-Felizes

python – Como utilizar saved_model do TensorFlow?

Bom dia amigos, tudo bem?

Estou tentando exportar uma rede neural que crei(DNN classifier), para utiliza-la para fazer predições em outro ambiente. A rede neural criada é conforme segue:

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import scikitplot as skplt
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

df = pd.read_csv(r"", sep=";")  
 
Y = df('plano').values.astype('int')
X = df.drop(labels = ("plano"), axis=1).drop(labels = ("msisdn"), axis=1).astype('int')

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=42)

ax2 = sns.countplot(x=Y)

def input_fn(features, labels, training=True, batch_size= 256):
        # Convert the inputs to a Dataset.
        dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))
    
        # Shuffle and repeat if you are in training mode.
        if training:
            dataset = dataset.shuffle(1000).repeat()
        
        return dataset.batch(batch_size)
    
    my_feature_columns = ()
    for key in X.keys():
        my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))
    print(my_feature_columns)
    
    classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=my_feature_columns,hidden_units=(784, 30, 10),n_classes=2)
    classifier.train(input_fn=lambda: input_fn(X_train, Y_train, training=True), steps= 5000)

E após isso recebo os dados para obter as predições da seguinte maneira:

 df2 = pd.read_csv(r"", sep=",")

 Y_2 = df2('plano').values.astype('int')

 X_2 = df2.drop(labels = ("plano"), axis=1).drop(labels = ("msisdn"), axis=1).astype('int')

 pred_dicts = list(classifier.predict(input_fn=lambda: input_fn(X_2, Y_2, training=False)))
 probs = round((1 - pd.Series((pred('probabilities')(1) for pred in pred_dicts)))*100,0)
 print(probs)

Estou utilizando o seguinte método para salvar o programa:

    tf.compat.v1.disable_eager_execution()
    
    supervised_input_receiver_fn = (
      tf.estimator.experimental.build_raw_supervised_input_receiver_fn(
          {'cn': tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int64, shape=(None)),
           'pacote_codigo': tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int64, shape=(None)),
           'dias_base': tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int64, shape=(None)),
           'gasto_medio_mensal': tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int64, shape=(None)),
           'ticket_mensal': tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.int64, shape=(None))},
          tf.compat.v1.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None))))
    # During predict mode, expect to receive a `tf.Example` proto, so a parsing
    # function is used.
    serving_input_receiver_fn = (
      tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(
          tf.feature_column.make_parse_example_spec(my_feature_columns)))
    # Option 1: Save all modes (train, eval, predict)
    export_dir = classifier.experimental_export_all_saved_models(
      '/tmp/export_all',
      {tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: supervised_input_receiver_fn,
       tf.estimator.ModeKeys.EVAL: supervised_input_receiver_fn,
       tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: serving_input_receiver_fn})
    
    
    
    classifier.export_saved_model("saves", serving_input_receiver_fn)

Até aqui o programa está funcionando perfeitamente. Porém quando tento carregar o modelo e utiliza-lo em outro programa, recebo o seguinte erro que me impede de fazer predições:

**WARNING:tensorflow:Input graph does not use tf.data.Dataset or contain a QueueRunner. That means predict yields forever. This is probably a mistake.**

Estou carregando o modelo em outro programa da seguinte maneira:

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import scikitplot as skplt
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow_estimator.python.estimator.canned import saved_model_estimator
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')


df2 = pd.read_csv(r"", sep=";")

Y_2 = df2('plano').values.astype('int')
X_2 = df2.drop(labels = ("plano"), axis=1).drop(labels = ("msisdn"), axis=1).astype('int')

classifier = saved_model_estimator.SavedModelEstimator("saves/1618597001", "checkpoint")

def input_fn(features, labels, training=True, batch_size= 256):
    # Convert the inputs to a Dataset.
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features), labels))

    # Shuffle and repeat if you are in training mode.
    if training:
        dataset = dataset.shuffle(1000).repeat()
    
    return dataset.batch(batch_size)

my_feature_columns = ()
for key in X_2.keys():
    my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))
print(my_feature_columns)

def predict_input_fn():
    
    example = tf.train.Example()
    example.features.feature('cn').float_list.value.extend((3))
    example.features.feature('pacote_codigo').float_list.value.extend((2))
    example.features.feature('dias_base').float_list.value.extend((4))
    example.features.feature('gasto_medio_mensal').float_list.value.extend((5))
    example.features.feature('ticket_mensal').float_list.value.extend((5))
    
    predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=X_2,num_epochs=1,shuffle=False)
    
    return {'inputs':tf.constant((example.SerializeToString()))}

pred_dicts = list(classifier.predict(predict_input_fn))
probs = round((1 - pd.Series((pred('probabilities')(1) for pred in pred_dicts)))*100,0)
print(probs)

Alguém sabe como resolver este problema? Já procurei em diversos fóruns, mas nenhuma solução me ajudou até agora. Desde já agradeço pela ajuda!

É permitido recriar o design de sites para treinar html e utilizar como portfólio?

Gostaria de saber se é permitido recriar o design de sites grandes como Instagram, Nike, Adidas e utilizar os projetos como portfólio. Ou essa prática não é permitida?

Simplesmente para treinar html e css.

python – Como utilizar CPLEX_DLL no PULP?

Estou tentando utilizar o cplex via dll por uma questão de performace e ao excutar o comando para chamar o solver utlizando a Pulp retorna o seguinte erro:

PulpSolverError: CPLEX_DLL: Not Available

Já realizei os procedimentos que constam nesse link e não surtiram efeito.

Pyhton: 3.5
pulp: 2.4
CPLEX: 12.7.0

orientação a objetos – Eu fiz uma calculadora com o uso de classe em php, porém ao utilizar o get e set mágicos obtive erros

Como no caso, faria para retirar o erro dado?

Notice: Undefined variable: n1 in
C:workspaceXAMPPhtdocslista_1_phpindex.php on line 70 4 Notice:
Undefined variable: n2 in
C:workspaceXAMPPhtdocslista_1_phpindex.php on line 72

Fatal error: Uncaught Error: Call to undefined function somar() in
C:workspaceXAMPPhtdocslista_1_phpindex.php:75 Stack trace: #0
{main} thrown in C:workspaceXAMPPhtdocslista_1_phpindex.php on
line 75

Tentei as seguintes coisas:
Antes, sem as classes, estava funcionando. Porém com o uso de POO e get/set acabou dando vários erros de Undefined Variable ou erro de chamada. O enunciado dizia: Crie
uma
classe
calculadora
com
dois
atributos
($n1
e
$n2)
e
quatro
métodos
(somar,
subtrair,
dividir,
multiplicar)
que
execute
essas
operações
e
exiba
o
resultado
no
html
(echo);
E
instancie
um
objeto
do
tipo
calculadora
e
execute
todos
os
métodos
criados.

Porém obtive muitos erros fazendo desta forma, sendo que comparei com exemplos na internet e parecia estar correto. Acredito, com o que tentei sobre o problema, o erro está nesse seguinte trecho:

`

$calcular = new Calculadora();
$calcular-> $n1 = $_POST('v1');
$calcular-> $n2 = $_POST('v2');

`
E na chamada do formulário:

`

 <form method="post" action="<?php echo $_SERVER('PHP_SELF'); ?>">
                <input type="text" name="v1" placeholder="Valor 1" />
                <select name="operacao">
                    <option value="soma">+</option>
                    <option value="subtrai">-</option>
                    <option value="multiplica">*</option>
                    <option value="divide">/</option>
                </select>
                <input type="text" name="v2" placeholder="Valor 2" />
                <input type="submit" name="doCalc" value="Calcular" />
     </form>

Envio do código completo para análise:

<?php
   # Calculadora
   class Calculadora {
      private $n1;
      private $n2;
      # set e get mágicos
      public function __set ($name,$value){
        $this->$name = $value;
    }
    public function __get ($name){
        return $this->$name;
    }
    
      # Função Calcular
    public function somar() {

        if ($_POST('operacao') == "soma") {

            $resultado = $n1 + $n2;

            return $resultado;

        } 
      
    }
    public function subtrai() {
        if ($_POST('operacao') == "subtrai") {
                  $resultado = $n1 - $n2;
                  return $resultado;
        } 
    }     
    public function multiplica() {

       if ($_POST('operacao') == 'multiplica') {
                $resultado = $n1 * $n2;
                return $resultado;
      }
    }
    public function dividir() {
        if ($_POST('operacao') == 'divide') {
                $resultado = $n1/ $n2;
                return $resultado;
        }
     }

}

$calcular = new Calculadora();
$calcular-> $n1 = $_POST('v1');
$calcular-> $n2 = $_POST('v2');

echo "<h3>";
echo $calcular.somar();
echo "<h3/>";

echo "<h3>";
echo $calcular.subtrai();
echo "<h3/>";

echo "<h3>";
echo $calcular.multiplica();
echo "<h3/>";

echo "<h3>";
echo $calcular.dividir();
echo "<h3/>";


?>
    

`

php – Guardar array en MySQL sin utilizar loop

estoy haciendo una página para guardar notas de venta en MySql, ya es funcional pero me da curiosidad si no hay una forma más rápida de hacerlo sin tener que hacer un query por cada elemento del array que necesito guardar. Mi código actual:

    <?php      
    include('loginphp.php');  
    $mygetter = file_get_contents("php://input");
    $values = json_decode($mygetter); 
    $size = count($values);
    define('url_base', '//'.$_SERVER('SERVER_NAME'));
    
     for ($x = 1; $x < $size; $x++) {
        $ciudad = $values($x)(0)->Ciudad;
        $estado = $values($x)(0)->Estado;
        $puntodeventa = $values($x)(0)->PuntoDeVenta;
        $fecha = $values($x)(0)->Fecha;
        $nota = $values($x)(0)->Nota;
        $cantidad = $values($x)(0)->Unidades;
        $producto = $values($x)(0)->Producto;
        $precioUnitario = $values($x)(0)->PrecioUnitario;
        $subtotal = $values($x)(0)->Subtotal;
        $operacion = $values($x)(0)->Operacion;
        $observacion = $values($x)(0)->Observaciones;
        $metodoPago = $values($x)(0)->FormaDePago;
        
        
        $sql = "INSERT INTO ventas (ciudad, estado, puntodeventa, fecha, nota, cantidad, producto, precioUnitario, subtotal, operacion, observacion, metodoPago)
VALUES ('$ciudad', '$estado', '$puntodeventa', '$fecha', '$nota', '$cantidad', '$producto', '$precioUnitario', '$subtotal', '$operacion', '$observacion', '$metodoPago')";
if (mysqli_query($con, $sql)) {
    echo "Correctamente Guardado";
    
    
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . mysqli_error($conn);
}
        
    }     
?>

Con notas de 4-5 elementos es muy rápido, pero con 30-40 se hace medio tardado, ¿hay alguna forma más eficiente de hacerlo?
Gracias

como utilizar parametros en c#?

estoy aprendiendo hilos y no recuerdo bien los parametros, quiero usar suma en principal para que un hilo muestre ese proceso, pero no puedo lograrlo
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javascript – Utilizar document.cookie fora do console

Olá queria acessar o site da nike.com.br para pegar os cookies do mesmo, tentei com o request do node porém ele não me retornou todos os cookies que eu necessitava, foram retornado apenas:

[
    "ak_bmsc=40234615460979E34DF9EA5B2A45AC770210BCE58B200000662840608D91AF74~plbodrC6dMHSrOWvLyaDM7ajlNsSF8/iFhzlk7YLuUL5M1DpU04UUyJcSCNPKnWuqxAzh+Chl0/ovmc2gwSrI1k+iuQbWEtgAs94Hs029Du0WtYWdPgO/D9SDFsl+OziDHZzPmB67VYSorvxVjw0ndRErwd7FdifXKE+KOyaxuc82UjunwisLjICpNFRO649XfN3p0nR7sDWAky8CoMdgYHZIC59mXsGrivrsBiVED04g=; expires=Thu, 04 Mar 2021 02:23:02 GMT; max-age=7200; path=/; domain=.nike.com.br; HttpOnly",
    "bm_sz=7486F5720D66B3542ED5D0E5A8C22CD0~YAAQ5bwQAqK4OLZ3AQAAZ9Cd+gtCH6YB67J8ICd5ga/27rEMfj1Gu/D9J/LWk9jRQkEMiyU6Z9fcaWiCuH4nCmz91t+R2x3Mr/d0ejpWfgBkXvx+ROkfLe3XNmJbmUADGY9xGhZzoyTFtNffh2IvpSnNKHnaKUwsXD6kARO+ScQjv613ssu6id6juzmuMyi0tdgyqa95eS48xYwj3x+51ly1tUfXLWT4A0T2FZ9MvOwAbayPgY8WUWwWFyud61qP0eODn8vv9qk1a0Y+nWisee4=; Domain=.nike.com.br; Path=/; Expires=Thu, 04 Mar 2021 04:23:02 GMT; Max-Age=14400; HttpOnly",
    "_abck=640CAB3E7D50A1377B3E5C2FE8DB95A9~-1~YAAQ5bwQAqO4OLZ3AQAAZ9Cd+gWZWnTrQno2UMA9fkq+C7SaJr6KZCwDr8G2CO4xvWVlEZS4xm7PPvUqPy8TuugEkyqQ5k+3Xqo1M4aQKH95xW6GwF7m6W0GBjJdykpeJ9hmkLVTFmRfLCxoEGmximZbY+btoBlLmYMPEwIZoVzq+eacD80ChSln1wX6q8wQBIdIZ2DXmal45LIN+KaA7IP2hshrgwHvyoBsqfLSMjNopSmoswq+FDgExGqJzMYf4ht7ANIek4gO2EyNwHIu/qRzUTtDh2xFQMvvfW0CDQsOwfvltSlekbZkVD3IHfKn0GaQVVnHnCPxOPFmWehyLQMPl74H~-1~-1~-1; Domain=.nike.com.br; Path=/; Expires=Fri, 05 Mar 2021 00:23:02 GMT; Max-Age=86400; Secure",
]

O cookie que eu realmente precisava seria o visitData, reparei que quando entro no site e digito no console document.cookie é me retornado muito mais cookies, porém não sei nenhuma maneira de utilizar esse comando para receber esse resultado que tive no console e poder trabalhar com ele.

Podem me ajudar?

sql – Se pueden utilizar 2 tipos de bases de datos diferentes en el mismo programa?

Quiero hacer un proyecto y he estado averiguando cual base de datos es mas conveniente, tengo entendido que para el login es mejor una base estructurada (sql) y para subidas de archivos es mejor no estructurada (no-sql). Mi pregunta es si puedo usar por ejemplo MySQL y MongoDB en un mismo programa. Disculpen mi ignorancia, soy un poco nuevo en esto 🙂