我将2个矩阵A.dot(B)相乘,其中:B=n x n矩阵,d型布尔型
我正在对大的n执行此计算,并且很快就会耗尽内存(在n=14000失败时)。这似乎是因为numpy在执行矩阵乘法之前将B转换为浮点型数据类型,因此产生了巨大的内存成本。事实上,%timeit表明它将B转换为浮点数所花费的时间比执行乘法所花费的时间更多。这里的重点是减少内存尖峰/浮点转换,同时仍然允许常见的矩阵功能(矩阵加法/乘
如果我正在创建一个没有存储到数据库中的新对象,一切都会正常工作。但是,如果我正在编辑一个存储在数据库中的对象,并且我将字符串或浮点值设置为空,我会得到 Expected argument of type "float", null given at property正在设置字符串字段的解决方法 'empty_data' => '', 或者创建这样的数据转换器 <?if (\is_null($value)) {
return