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我正在使用西班牙语中的语法，我发现所有的单词都有一个名为"feats“的字段，其格式取决于单词的类型(名词、代词、动词)。有一些字段的含义是显而易见的，但在其他情况下，我不知道它显示的是什么。例如，代词中的"fPOS“或" case”等字段的大小写就是如此。有没有可以解释的指南或列表？
浏览 10提问于2018-08-29得票数 0
我只是不知道如何在Makefile中获得所需的行为：也许有人能读懂我的想法，把这个(不正确的)尝试解释成一个合法的命令？
Makefile DIRS := $(shell find ./web/{$$(FEATS)}/tests -name "*-spec.js"
浏览 3提问于2015-08-25得票数 0
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因此，我一直在使用Python和NLTK创建一个基本的文档分类器，以便将主题分配给特定的.txt文件。2_feats =
浏览 12提问于2016-09-09得票数 0
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因此，我设置了一系列不同参数(频率、角度和标准差)的Gabor滤波器，并将每个滤波器与输入图像进行卷积，并查看输出幅度图像的均值和方差。因此，在python中，它看起来类似于：from scipy import ndimage as nd
# Here kernel is a given Gabor，我注意到相对于平均值，方差是非常高的。例如，我得到的值类似于(平均值= 0.83，方差= 900)。我想知道这是否是人们经常看到的
浏览 1提问于2014-11-04得票数 0
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我对hydra非常陌生，我想知道是否有可能:我在model部分中有参数model，我想依赖于data部分中的feat_type参数。特别是，如果我有feat_type: type1，那么我想要num_atom_feats:22。如果相反，我用data初始化feat_type : type2，那么我希望有num_atom_feats:200 _target_: model.EmbNet_Lightningmodel_name: 'EmbNet'
num_atom_<
浏览 10提问于2022-11-06得票数 1
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我有以下代码，用于估计文本字符串属于特定类(正数或负数)的概率。= dict([(word, True) for word in words])probs = classifier.prob_classify(feats) print('%s probability: %s' % (sample, probs.prob(sample)))它产生以下结果：
ne
浏览 1提问于2015-07-30得票数 1
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我正在尝试使用以下代码创建以下嵌套的字典结构{0: {0: 1}, 1: {0: 1, 1: 1}}：for i in range(2): for j in range(i+1):但我得到的都是feats = {}。
浏览 1提问于2016-08-27得票数 1
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计算标准差的最佳方法是什么？
、、、、
我有一个50x22矩阵/向量，我需要计算每一列的标准差，精确地看起来是这样的。
例如，第一栏: 245,244,247,243.239，然后是第二栏115、106、99.149和.问题是，我尝试的是：当我与使用计算器获得的第一列相比时，输出都是错误的。
这是实际的输出，因为图像图片看起来不太好。[244, 92, 157, 46, 38, 40, 44, 44, 191, 213, 51,
浏览 5提问于2020-06-06得票数 1
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使用sklearn转换器，我希望能够将转换应用到列列表中，并让转换器使用转换后的值创建新列，而不是将它们应用于现有列。这个是可能的吗？变压器还需要插入管道。
我的目标是比较原始列和转换列。围绕转换器的包装类可以工作，但我想知道是否有更简单的方法？谢谢。
浏览 0提问于2021-08-21得票数 1
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和都是在C++11中添加的。0 ; // Ok}
表3中的标识符在特定上下文中出现时具有特殊的含义。在语法<em
浏览 0提问于2015-05-22得票数 30
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很抱歉发布了这篇文章，因为答案可能在以下两种：中但我不知道如何把它应用到我的代码中。有人能告诉我我做错了什么吗？提前谢谢你！不要介意我所用的随机测试语句，它只是在我试图找出问题
浏览 2提问于2015-02-25得票数 2
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fanouts告诉neigh_feats的形状，这个函数不能被tf.function使用，因为我使用的是python自己的for loop，但我不知道如何将它转换为Tensorflow样式的loop。@tf.function feats, neigh_feats = all_feats[0], all_feats[1:]zip(fanout
浏览 6提问于2020-09-27得票数 0
我想比较两个字典的键值对。以这样的方式进行比较:将第一字典的第一项与第二字典的第一项进行比较，将第二项与第二项进行比较，并且如下进行。字典的结构如下：
dep_feats = {0: {'Gender': {'Masc'}, 'Number': {'Sing'}, 'Person': {'3'}}, 1: {}, 2: {'Number: {'Mas
浏览 9提问于2019-07-12得票数 1
我有几个变量，但在这些变量中，我希望算法能够在它训练的每一棵树中确定地选择一个变量(让我们称之为SourceID)。所以我有这样的设想..。
如果老师在Concept A上分配作业，我必须预测下一个可能的作业概念。下一个分配的概念将在很大程度上依赖已经被分配的Concept A。例如，在指定“牛顿第一运动定律”之后，很有可能分配“牛顿第二运动定律”
浏览 3提问于2017-02-23得票数 3
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, 10000]for num_samples, num_feats, num_feats_to_remove inproduct(_samples, _feats, _feats_to_rm): continuefor i in griddy_mcsearchface(num_sam
浏览 3提问于2016-06-30得票数 10
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尝试使用以下命令从spark数据框架创建增量表：
df_corr_feats_spark.write.format("delta").option("delta.columnMapping.mode", "name").option("path",dest
浏览 7提问于2022-11-19得票数 1
我从github repo移植了一个旧的pytorch代码。我应该为kmeans运行一个kmeans.py文件。return color_feats = np.load(color_feat) labels = list(map(lambda x: x.strip(), f.readlines()))
return deep_feats, color_f
浏览 6提问于2019-07-10得票数 0
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我创建了这个函数来计算我的df中一系列专长的滚动统计数据。此函数按预期工作，但在我的df上运行大约需要30分钟，我的df大约有100万行。在python/pandas中有没有更快的方法来做这件事？def add_rolling_vars(df, feats, amounts, group):new_feats= []
浏览 6提问于2018-07-29得票数 1
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Unclassified|Reg.Feats MultiCell(3)需要注释的数据集2HUVEC4 Unclassified|Reg.Feats HUVEC
5 Unclassified|Reg.Feats HUVEC(1)告诉我在(3)中哪里需要添加来自(2)的注释。(
浏览 3提问于2014-06-19得票数 0
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