我的JSP中有下面的代码。问题是,当我运行这段代码时,我得到了以下异常:
The method setValue(String) in the type OptionTag is not applicable for the arguments (Object).
有谁有主意吗?
<html:select property="selectedServices" name="specificStoreForm" multiple="true" styleClass="services">
<logic:it
为什么使用可以多次迭代的对象调用map而不返回也可以多次迭代的对象?我认为后者要合理得多。
我的用例是我有很多data,所以只能迭代它。map (理论上)非常适合data上的操作,因为它很懒。但是,在下面的示例中,我希望长度都是相同的。
iterable = [1,2,3,4] # this can be iterated repeatedly
m = map(lambda x:x**2, iterable) # this again should be iterable repeatedly
print(len(list(m))) # 4
print(len(list(m))) # 0
我
我有两个重定向,它们都是内部重定向。
RewriteEngine on
RewriteCond %{HTTP_HOST} ^[^.]+\.[^.]$
RewriteRule ^(.+) %{HTTP_HOST}$1 [C]
RewriteRule ^(.*)\/(.*) /var/www/$1/www.$1/$2 #THIS line is not working
RewriteRule ^(.+) %{HTTP_HOST}$1
我用Python写了下面的两个函数:
def recur_tet(b, n):
if n == 1:
return(b)
else:
return(b ** recur_tet(b, n - 1))
def iter_tet(b, n):
ans = 1
for i in range(n):
ans = b ** ans
return(ans)
而且,令人惊讶的是,递归版本的速度要快一些:
python3> %timeit recur_tet(2,4)
1 µs ± 12.5 ns per loop
我目前正在运行线性回归的TensorFlow模型。但是,我不明白为什么当我把learning_rate从0.01降到0.001,把训练迭代从1000增加到50000时,我仍然得到了成本函数的'nan‘结果,以及这两个系数。有人能帮我发现以下代码中的问题吗?
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.model
我相信我已经注意到,对于某些迭代器(比如这个),要么创建一个新的迭代器,要么迭代器以某种方式在每次新的foreach构造时重置到开始位置,但这似乎不会发生在其他迭代器中……
例如,如果您运行以下代码:
import java.util.ArrayList;
public class test {
public static void main(String args[]) {
IterableString x = new IterableString("ONCE");
System.out.println("***");
f
像生成器这样的迭代只能迭代一次:
def f():
for i in range(10):
yield i
a = f()
for x in a:
print(x) # prints x
for x in a:
print(x) # prints none
像list这样的迭代可以被多次迭代:
a = list(range(10))
for x in a:
print(x) # prints x
for x in a:
print(x) # prints x
我如何判断一个迭代器是否只能迭代一次?
这个问题的动机来自于的实现
def cycle(iterable):
我在写一个蜘蛛。在这个爬行器中,我需要产生不同参数的请求。就像这样,
for i in xrange(0, len(products), k):
some_ids = ','.join([a_product['id'] for a_product in products[i: i + k]])
for a_condition in ['c1', 'c2', 'c3']:
yield CustomRequest(url='api:endpoint',
该代码用于生成3d聚合物的珠子位置。它正在进入一个无限循环。我找不出其中的错误。 import numpy as np
import math as m
atoms = 249
pos = [[]]
sigma = 1.0
pos[0] = [0, 0, 0]
for p in range(atoms):
md = 0.0
c = 0
n = p
while md < sigma:
rnd_vector = (2 * (np.random.rand(3))) - [1, 1, 1]
rnd_vector = np.r
因此,对于一个任务,我的任务是使用循环创建一个模式,输出如下所示
a
B A
c b a
D C B A
e d c b a
F E D C B A
g f e d c b a
其中,输入n=打印的行数。
到目前为止,我知道我必须先打印空格,然后再打印值
到目前为止,我有空格的代码,星号只是为了看看我是否有合适的空格数量。
import java.util.Scanner;
public class HW0407 {
public static void main(String[] args) {
正如我们所了解的,给定正则表达式模式(例如,A B A B A C),我们可以将其转换为DFA。在这个例子中,它就像一个链(您可以测试它)。
这个“链式”DFA可以判断给定的字符串是否与模式匹配(即接受/拒绝它);但不能判断字符串中是否有任何事件,并标识所有字符串。
示例:假设这是要搜索的字符串:A B C A B A B A B A C A B C
虽然有一个从第6个字符开始的事件,但“链状”DFA无法分辨这一点。它所能做的就是拒绝这个字符串。
问题:是否有可能设计支持这种功能的正则表达式?
(注:我理解这个问题有点令人困惑,我想澄清一下,它使你感到困惑。)