它看起来和看起来都很简单,但是一个看似随机的字符数组并不能正确填充8,也没有编译器错误。我很抱歉这是一个菜鸟问题,但当我一个月前设计了一个数独解算器时,我在运行几乎与此相同的代码时没有遇到任何问题。
#include <iostream>
using namespace std;
int main () {
//Initiates initial board.
char board[30][27];
//Fills entire board with b's to represent the edges of the board where the pac-man c
我用一个会话训练了一个TensorFlow网络
sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)
给会话提供一个的输入、一个数据行并打印输出的最简单方法是什么?
我试过(多种变体)。
sess.run(print_function, data_row)
但我知道结果
You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder_1'
with dtype int32 and shape [<batch size>]
我为我的应用程序创建了一个数据库。我正在尝试插入3个值。但我的问题是,当试图插入第二个值时,它们会转到第一列。这个值来自用户的电话号码(内容提供商)。当我试图启动我的代码时,除了一列或一列之外,所有列都是在第一列设置的。我想将这些值设置为3个不同的列。它显示的是10个结果,但我选择了5个结果。我想显示5个结果。其他5个结果在第二次活动时使用自定义列表视图。另一方面,它们可能在第一列加载,但我在数据库中看不到自己的编号值。
我只想:
ID name number oran
1 Ahmet 5555 50
2 Mehmet 6666 50
3 Veli 33
我正在尝试声明一个函数,该函数允许我更改char列表列表中的数字(我还在开发之前的数独游戏)。changesudo : char list -> int * int * char -> char list我需要能够调用changesudo xs (r,s,c),其中xs是char列表列表,r是列表,s是xs中的位置,c是char。
这就是我所拥有的:
fun changesudo xs (r,s,c) =
let
val g = hd (List.take (Li
我正在开发一个在运行时创建时间线的应用程序。所以我创建了一个网格(不是数据网格),我想在相等的空间中放置一些时间戳(60像素/小时-1像素/分钟)。
我已经知道如何以编程方式创建列:
public void ColumnCreator(double totalInterval, double divPattern)
{
int divisionPattern = Convert.ToInt16(divPattern);
if (divisionPattern < totalInterval)
{
for (int i = 0; i < tot
我有一些向量vect,我想迭代矩阵的行向量v并计算:
cov(v, vect)。
我试过:
for(vect in mat2) #where mat2 is a 215 by 31 matrix
但是,每个向量似乎都是值1的标量。
如何迭代矩阵的行向量?
为了使这更好,由于我对计算cov(v, vect)之和(其中v是行向量)很感兴趣,我如何使用高阶函数left-fold和right-fold?
我在使用NumPy时遇到的一个反复出现的错误是,尝试索引一个数组会失败,因为该数组的一个维数是单例的,因此该维数已被清除,无法索引。这在设计为对任意大小的数组进行操作的函数中尤其有问题。我正在寻找最便宜、最通用的方法来避免这个错误。
下面是一个例子:
import numpy as np
f = (lambda t, u, i=0: t[:,i]*u[::-1])
a = np.eye(3)
b = np.array([1,2,3])
f(a,b)
f(a[:,0],b[1])
第一个调用如预期的那样工作。第二个调用失败的原因有两个: 1) t不能被[:,0]索引,因为它的形状是(3,);2)
我正在运行一个Logistic回归使用两个功能,圆柱和年份的多类分类问题。
在应用培训之后,我们将该模型用于测试数据:
for origin in unique_origins:
# Select testing features.
X_test = test[features]
# Compute probability of observation being in the origin.
testing_probs[origin] = models[origin].predict_proba(X_test)[:,1]
我搞不懂:,1部分对代码做了什么,如果有人
我正在尝试使用Keras实现多重回归,但第一层的输入存在维度不匹配问题。 精确错误: ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 6 but received input with shape [10, 2] X_train有shape (6860, 2),y_train有shape (6860,),batch_size=10 第一层: model.add(Dense(32, activation =