我有一系列带有u/v分量的风数据集,并尝试使用地理空间地图上的plot.ly将其制作为箭袋(风矢量)图。然而,要实现它,我仍然会遇到麻烦。有没有人能帮我解决这个问题?
以下是我的代码
###- This is operating on Jupyter lab with dash extension
###- lon/lat/u/v are 2-D numpy array
fig = ff.create_quiver(lon,lat,u,v,
scale=.25,
arrow_scale=.4,
性能测试应该由构建工具作为构建过程的一部分来检测,还是应该完全驻留在外部?如果在外面,那么他们应该住在部署管道的哪里?
目前,我看到性能测试被附加到集成测试生命周期阶段。虽然现在还好,但我知道这似乎不太正确,我很难找到一个实际的答案,我们应该在哪里附加和运行这些性能测试。
为了解决这个问题,我们可以假设一个使用Jenkins For CI和Maven作为构建工具的环境。我们也可以假设scrum。
在下面的代码中,我有一个名为application.js的控制器:
setSectionAppForEmailPDF:function(currentCompnay,CurrentProperty,currentSection,currentPage)
{
this.set("currentPage", currentPage);
var that = this;
this.set('currentSection', currentSection);
var path = "/" + cu
因为CouchDb以json格式存储文档,并且在每次文档更改后对视图进行索引。如果可能的话,如果使用数字而不是字符串,我会获得更多的性能吗?
目前我使用的是
string type
string syncedToSQL
string epidemicFrom
string group
string year
string app
我能做的是:
number type
number syncedToSQL
string epidemicFrom --remains as string
number group
number year
number app
这些视图是使用group, year,
我在v-for周期中将id参数传递给submitOrder函数,并且对于每个函数调用,参数(id)都是相同的。我不知道问题出在哪里。 <div v-for="order in orders">
<button
slot="agree_button"
class="modal-submit-button"
v-on:click="submitOrder(order.id)">
DO THAT
</button>
我有一个python脚本,它将文本分为正的或负的。我有一个数据集,在对我得到的文本进行预处理之后,我将它分割成训练和测试数据。
对训练数据的准确率为91%测试数据的准确性为87%
当我尝试真实的数据时,它给了20%的精度,,误差在哪里??
经过训练的数据
Accuracy: 91.459%
Best parameters set found on development set:
{'bow__ngram_range': (1, 2), 'tfidf__use_idf': True}
Optimized model achieved an ROC of: