我最近将我的Magento 2项目置于开发者模式,这样我就可以启用路径提示并重新编译一些较少的代码。当我将站点放回生产模式时,它似乎在终端中停止,然后整个站点只是返回一个错误消息。
magento deploy:mode:set production
# it gets this far before failing
Enabled maintenance
Starting compilation
在这一点上,我必须禁用维护模式,并将其放回开发人员模式,以使网站恢复。这是我在站点尝试将其放入生产模式时收到的消息。
Exception #0 (Exception): Unable to pro
我在GLSL中实现了四次曲面的射线跟踪。
#version 400 core
in vec2 q; // Screen coordinates. Entire screen is covered by 2 triangles, in which the ray-tracing is done.
uniform vec3 X; // Position of the screen centre in world coordinates.
uniform vec3 R; // View direction in euler angles.
uniform vec2 B; // Scree
嗨~我正在学习用shootig方法解一个带边界条件的微分方程。问题是(来自Sauer教科书):
function z=F(s)
a=0;b=1;yb=3;
ydot=@(t,y) [y(2);4*y(1)];
[t,y]=ode45(ydot,[a,b],[1,s]);
z=y(end,1)-yb; % end means last entry of solution y
我的问题是关于"ydot=@(t,y) y(2);4*y(1);“。我知道这是一个函数句柄。但是这里的y(2)和y(1)是什么呢?我见过带括号的函数句柄。为什么我们这里有方括号?
我试图计算x= 0处函数的导数,但我尝试过的所有函数都得到了奇怪的结果。例如,当f(X)=x**2时,我得到所有点的导数都是2。我的有限差分系数是正确的,它对x的二阶导数是精确的。
from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *
def f1(x):
return x**2
n = 100 # grid points
x = zeros(n+1,dtype=float) # array to store values of x
step = 0.02/float(n) # step size
f = zeros(n+1,dt
你好,我有一个关于sciKit图像转换模块的问题:
我试图找到最优的转换参数,这将使我的图像变平。允许最多为三次变换,即20个参数。我想对我的三阶多项式进行一个初步的猜测,它将从已经得到的二阶多项式中推导出来。然而,我很难理解哪些参数分配到了什么位置:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.transform import warp
from skimage.transform import AffineTransform
from skimage.transform import PolynomialT
如何计算含指数函数和无穷奇异函数的数值二阶导数。不幸的是,“C中的数值规则”中所提供的Ridder方法所提供的数值导数只能计算一阶导数(它需要预先解析函数的表达式)。此外,我还尝试过Chebyshev逼近,然后对函数进行了微分,但是给出的值与实际值相差很远。我也尝试过数学论文中提供的一些有限差分算法,但它们也容易出错。这个函数是e^(x/2) / x^2,我希望在这方面有任何帮助。
提前感谢
最新编辑:这个问题解决了,C++中可用的FADBAD库做得非常好。它们可以通过获得
编辑:
// The compilation command used is given below
// gcc Q3
完成函数FindRealZeros,该函数接受多项式作为列表,并返回多项式的根的列表,按递增顺序出现的次数与重复出现的次数相同
到目前为止,我已经断言,只有最小阶数为1的多项式才能传递给函数。任何阶数为0的函数都会立即导致断言失败。接下来,输出1阶多项式的根。
我遇到的问题是定义函数的其余部分为大于2的多项式的阶数,例如和x^3项。
def FindRealZeros(polynomial):
assert len(polynomial) > 1.
# Above i have made sure the polynomial is never just a const
我试图用RK45实现一个关于地球和太阳的两体问题,但一直得到一个被零除的结果,这是我不明白的。从加速度函数看,除法似乎是正常的,但我不知道怎么做,也不知道怎么解决它。下面是代码: from scipy import optimize
from numpy import linalg as LA
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np
AU=1.5e11
a=AU
e=0.5
mss=2E30
ms = 2E30
me = 5.98E24
mv=4.867E24
我有一个联立微分方程组,我正在用ode23求解。当达到某一阈值时,其中一个参数的变化将逆转我函数的斜率。
我使用调试函数跟踪了ode的行为,并注意到它在这一点上开始在“时间”中跳回来。基本上,它生成更多的数据points.However,这些并不是全部表示在最终的解决方案向量。
有人能解释这种行为吗,尤其是为什么所有的计算值都无法进入解向量?
//Edit:为了澄清,当v从0变为任何其他值时,行为就开始了。(当我将v的每个值写入向量时,它有超过1000个组件,而ode求解程序解决方案只有~300)。
在下面找到我的方程式的代码:
%chemostat model, based on:
%DCc
我有数据描述这样的一系列:
我感兴趣的是计算强下降开始和结束的点数。就像这样:
所以我计算了我的函数的二阶导数,当有一个负的最小值(开始递减)和一个正的最大值时,得到点。
但在大多数情况下,我得到的结果与此类似:
我哪里错了?
下面是我的python代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline
# set x and y
y = data_series
x = range(len(d
我有两个多维张量a和b.我想根据a的值对它们进行排序。
我发现能够对张量进行排序,并返回用于对输入进行排序的索引。如何使用tf.nn.top_k(a, k=2)返回的索引对b进行排序
例如,
import tensorflow as tf
a = tf.reshape(tf.range(30), (2, 5, 3))
b = tf.reshape(tf.range(210), (2, 5, 3, 7))
k = 2
sorted_a, indices = tf.nn.top_k(a, k)
# How to sort b into
# sorted_b[0, 0, 0, :] = b[0,
为什么tf.contrib.layers.instance_norm层包含StopGradient操作?也就是说,为什么需要它? ? 似乎在更简单的层tf.nn.moments中也有StopGradient (它可以是tf.contrib.layers.instance_norm的构建块)。 x_m, x_v = tf.nn.moments(x, [1, 2], keep_dims=True) ? 我还在tf.nn.moments源代码中找到了关于StopGradient的注释: # The dynamic range of fp16 is too limited to su
我的解决方案基于提供的示例。
我的问题是,我必须用ode23求解器来求解三阶微分方程,y‘+3y’‘+2y’+y=4u,并绘制阶跃响应图。这是我到目前为止所拥有的。
function dy = diffuy( t, y )
%Split uy into variables in equation
%y'''+3y''+2y'+y=4u
%Have to take third order equation and convert to 1st order
%y0 = y
%y1 = y0'
%y2 = y1'
%y3 = y2
我目前正在尝试做的密码挑战62,打破ECDSA与偏颇的非,在这两个链接(1 2)的帮助下,准确地描述了攻击。然而,大约15个小时后,我仍然不能让它工作,我完全不知道我犯了什么错误。
下面是我如何做到这一点(使用Python3.6):首先,生成具有错误的非bits的签名(我采用的模型与链接使用的模型相同,因此8个LSB位数为零):
import ecdsa
from random import randint
gen = ecdsa.SECP256k1.generator
order = gen.order()
d = randint(1, order)
pub = ecdsa.ecdsa.