我有一个名为"other“的5维,其维数为:( 6318,35,1,1,17806),我在其上应用other.broadcast_to(tuple( broadcast_shape )),其中broadcast_shape是值6318 35 36 21 17806的numpy.uint64类型的密码。当我运行这个脚本时,我会得到一个ValueError: could not broadcast input array from shape (4308114384,) in
给定两个列表A和B,B是A的一个列,B是A的一个列,B是通过随机化A中元素的顺序来生成的。我们想要找到一个指数映射P,从A到B,A映射Pi = j表示A中的ith元素出现在B中的索引j处,这些列表A和B可能包含重复的元素。A= 12,28,46,32,50 B= 50,12,32,46,28我们应该返回1,4,3,2,0public int[] anagramMappings(int[] A, int[] B) { int count = 0;
for (int i = 0;
在贾森·特纳( Jason )2016年的“实际性能实践”()演讲的时刻,他提到,完全支持所有可能的数据结构(我猜这意味着使每个字段和功能相同)都可能产生更大的代码“因为这会导致更多的数据结构被编译到代码中,所以数据段中的数据比在运行时计算的数据更多”(这句话是他在这个时间戳上实际说的话和他在结束时回答关于这个主题的问题时说的话的结合)。为什么会编译的数据结构比非数据结构要大呢?有没有人有一个实际的例子来说明这一点?