我有以下场景：多个工作进程将有关其当前状态的事件发送到事件调度程序.如果我们在主进程中,则此事件调度程序需要处理所有事件,或者如果我们处于工作进程中,则表示主进程的事件调度程序处理这些事件.这里的主要关键是事件处理也必须在主进程的主线程中,所以我不能在线程内运行一段时间的True循环并等待来自那里的工作进程的消息.所以我拥有的是：import asyncio

我正在尝试使用快速傅立叶变换(fft)实现快速多项式除法.这是我到目前为止所得到的：from numpy.fft import fft, ifft def fft_div(C1, C2): # fft expects right-most for significant coefficients C1 = C1[::-1] C2 =

当我在python脚本中导入我自己编写的模块函数时,加载大约需要6秒钟.该函数只包含大约50行代码,但这甚至不重要,因为它还没有被执行好吗？这是加载函数的脚本：#/usr/bin/env python import time print(time.clock()) from os import chdir print(time.clock()) from

我有这些功能和标签,它们不够线性,不能满足线性解决方案.我从sklearn训练了SVR(kernel ='rbf')模型,但现在是时候用tensorflow来做了,很难说应该写什么来达到相同或更好的效果.你看到那里的那条懒橙线吗？它并不能满足你的决心代码本身：import pandas as pd import numpy as np import tens

我有一个如下数据框：df = pd.DataFrame([[1,2],[10,20],[10,2],[1,40]],columns = ['a','b']) a b 0 1 2 1 10 20 2 10 2 3 1 40 我想选择a == 1的b列,以下是经典选择：df[df.a == 1].b a b 0

我试着理解Theano implementation of LSTM(目前链接无论什么原因都不起作用,但我希望很快就会回来).在代码中我看到以下部分：emb = tparams['Wemb'][x.flatten()].reshape([n_timesteps, n_sa

参见英文答案 > How do I check whether a file exists without exceptions?????????????????????????????????????41个我试了一下：赶上但它不起作用.我想我可以把它改成if语句,但不明白为什么这不起作用.这是我的第一个“真实”项目.我正在建立一个灌溉控制器,并创建一

我正在使用Spark集群,我想通过执行此代码来实现线性回归：data = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv') \ .option('header', 'true') \ .option('inferSchema', 'true') \ .load('/FileStore

我想在训练期间检查我的损失值,这样我就可以观察每次迭代时的损失.到目前为止,我还没有找到一个简单的方法让scikit学会给我一个损失值的历史,我也没有找到一个功能已经在scikit中为我绘制损失.如果无法绘制这个,那么如果我可以简单地在classifier.fit的末尾获取最终的损失值,那就太好了.注意：我知道某些解决方案是封闭的形式.我正在使用几个没有分析

我正在尝试将asyncpg与AWS Lambda一起使用,并在尝试导入asyncpg时遇到下一个错误Unable to import module 'handler': No module named asyncpg.protocol.protocol' 我使用和不使用虚拟环境导入类似于this应答的python依赖项.UPD.找到this repo与自定义

我下载了tesseract-OCR的可执行文件并安装了它.另一方面,我还从http://www.leptonica.com/download.html下载了leptonica的zip文件.它包括两个目录,即lib和include.接下来我尝试在python virtualenvironment中执行pip install tesserocr并返回错误 tes

我有两个测试结果列表.测试结果表示为词典：list1 = [{testclass='classname', testname='testname', testtime='...},...] list2 = [{testclass='classname', testname='testname', ...},...] 两个列表中的字典表示略有不同,因为对于一个

#code for sorting big integers lis = ['234', '5', '2', '12435645758'] lis.sort(key = lambda x: len(x)) print lis #output ['5', '2', '234', '12435645758'] lis.sort(key = lambda x:

当我试图通过代码绘制交互式绘图时：import matplotlib.pyplot as plt import PyQt5 %matplotlib qt ... plt.plot(a_list,b_list) plt.show() 我收到以下错误消息： -----------------------------------------------------

这是一个算法问题,其主题是：最佳买卖时机假设您有一个数组,其中第i个元素是第i天给定股票的价格.如果您只被允许完成最多一笔交易(即买入并卖出一股股票),请设计一个算法来查找最大利润.*例1：输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5最大.差异= 6-1 = 5(不是7-1 = 6,因为售价需要大于购买价格).**例2：输入：[7,6,4,3,1]输出：0在这种

我遇到了一些我以前从未见过的python代码语法.这是一个例子：i = 0 for spam in range(10): i += [1, 3][i > 5] print(i) 结果是1,2,3,4,5,6,9,12,15,18的顺序.因此,它递增1直到i> 5,然后增加3.以前,我会把这句话写成：if i > 5:

我正在使用一个使用Tor的刮刀,在这个示例项目中有一个简化版本：https://github.com/khpeek/scraper-compose.该项目具有以下(简化)结构：. ├── docker-compose.yml ├── privoxy │?? ├── config │?? └── Dockerfile ├── scraper │?? ├── D

问题：将sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer导致的稀疏矩阵转换为Pandas DataFrame列的最佳方法是什么,每个bigram及其相应的频率和tf-idf得分都有一个单独的行？管道：从SQL DB中提取文本数据,将文本拆分为双字节并计算每个文档的频率和每个文档的每个文件的tf-idf,将结果加载回SQL DB

如何将Tensor T初始化为单位矩阵？以下将T初始化为784×784的零矩阵.T = tf.Variable(tf.zeros([784, 784])) 但我找不到行为符合要求的tf.fn.如何才能做到这一点？最佳答案实际上,您可以将numpy数组作为initial_value的参数传递,因此tf.Variable(initial_value = np.i

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