在写硕士论文的时候,我用微软的z3 smt证明器做了一些实验。在我的用例中,我需要检查包含量词的简单公式(具有相等的一阶逻辑)的可满足性(无模型)。z3在几毫秒内很好地解决了我的所有示例,除了这个示例:
forall x P(f(g(f(x)))) and not P(f(g(h(c))))
我使用z3 java绑定在rise4fun.com和我的电脑(ubuntu16.04,4x3.4 the )上测试了这个公式。我在1小时后终止了进程,但没有结果。我意识到这样一个事实,这样的问题只是半确定的。但是,对于这个特定的公式,z3为什么会失败。我测试了很多其他公式(更小的甚至更大的),z3在所有
我正在尝试将一个NetSuite保存的搜索放在一起,该搜索只显示不位于垃圾箱位置的项目。为此,我制作了一个物品搜索类型..。
我增加了标准:
Formula (Numeric) CASE WHEN {inventorylocation} = {binonhand.location} THEN 1 ELSE 0 END是1
&
Location On Hand不是0
&
Bin On Hand:On Hand不是0
我在结果中使用的Formula (Numeric)是:
NVL({locationquantityonhand},0)-(SUM/* comment */(NVL({
我有一个文本数据的数据库,并创建了一个小计数器来从整个数据库中获取单词计数。最常见的单词是常见的疑点('is','and‘等)最不常见的是各种各样的表情符号、美元价值、打字错误等等。我想从文本中删除单词,这样我就可以向量化那些不是最常见或最不常见的值。但是,非常不常见/异常的单词列表大约有60万个条目:
stopwords = []
for key, value in ctr.items(): #ctr is a Counter() object of words in the entire corpus of text and their counts
非常基础,尝试将职位列表下载到csv。我可以在环境中看到我想要的数据。当我导出到csv时,没有数据。在我开始应用csv之前共享数据的代码。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.payscale.com/research/US/Job/Accounting-and-Finance'
for jobs in soup.find_all ('a', class_ = "subcats__links__item") :
print(jobs.tex
我正在尝试在R中创建一个大型XML树。以下是代码的简化版本:
library(XML)
N = 100000#In practice is larger 10^8/ 10^9
seq = newXMLNode("sequence")
pars = as.character(1:N)
for(i in 1:N)
newXMLNode("Parameter", parent=seq, attrs=c(id=pars[i]))
当N大约是N^6时,这大约需要一分钟,N^7大约需要40分钟。有没有什么办法可以加快速度呢?
使用粘贴命令:
par_tmp = p
我对Matlab非常陌生,我需要帮助加快代码的某些部分。我正在编写一个Matlab应用程序来执行三维矩阵卷积,但是与标准卷积不同的是,核不是常数,它需要对图像的每个像素进行计算。
到目前为止,我已经得到了一个工作代码,但是非常慢:
function result = calculateFilteredImages(images, T)
% images - matrix [480,360,10] of 10 grayscale images of height=480 and width=360
% reprezented as a value in a range [0..1]
% i.