因此,我有一系列的“短语”为一个游戏节目应用程序项目。我试图生成一个随机数,在数组中选择一个短语,然后拆分短语字符。
当我用.split()返回它并在控制台中调用函数时,我会得到一个类型错误,但是它似乎是间歇性的,如果我多次调用它,有时它会工作,另一些则会抛出一个类型错误。
问题似乎是什么?
const phrases = [
'JavaScript is the best programming language',
'I love CSS',
'Check out Peer Reviews',
'
我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
我的大部分代码都是从Flux model zoo repo (特别是https://github.com/FluxML/model-zoo/blob/master/vision/cifar10/cifar10.jl)直接复制过来的。 我是新来的,所以我不知道是什么导致了这个错误。我正在使用一个自定义的图像数据集,这些图像的大小是随机的。我想把它们分成30类。仅出于测试目的,我将测试和训练大小设置为20。 using Flux
using Statistics
using Statistics: mean
using Base.Iterators: partition
using BSON
u
我有一个像这样的数据框架
> data
A B
1 1 2
2 2 1
我有一个参考数据框架,如下所示
> ref
Names Values
1 A 5
2 B 10
我希望在具有相同名称的参考文献中将每一列乘以相应的行。
结果应该是
> result
A B
1 5 20
2 10 10
在Python中实现这一目标的最快方法是什么?任何帮助都将不胜感激。
我的代码非常简单,但是当我尝试将3x2和2x1矩阵相乘时,我得到了以下错误(对我来说,这没有任何意义):
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (2,1)
在这个程序中,我做的第一件事是在域-1,1x -1,1中随机生成两个点,并使用变量slope和y_int通过这些点定义一条直线。然后,我创建形式为{ x_0,x_1,x_2}的N个随机x值,其中x_0始终为1,x_1,x_2是-1,1范围内随机生成的数字。这N个值构成代码中的x_matrix。
y_matrix是每个值x_1、...、x
通常,我有一个非常简单的购物车,里面有一些商品和数量。
我希望这样做:
SELECT SUM(price * quantity) as total FROM products WHERE product_id IN (1,2,3,4);
但是,既然数量不在数据库中,我如何将数量与product_id绑定?
有没有其他方法可以在SQL成本较低的情况下做到这一点?
我想从多个来源获取数据。当检索到每个数据集时,我希望将其发送到另一个异步处理器,如工作线程。然后,一旦所有进程完成,聚合数据并返回数据。
例如:
function multiplyAndSum(a1, a2){
ret = 0;
for(var i = 0, l = a1.length; i < l; i++){
ret += a1[i]*a2[i];
}
return ret;
}
function getProcessedData(){
var worker1 = new Worker('recordProcessor.js');
v
前言:乱七八糟的立方体数学,看看所有的各种选项后,我似乎遇到了一个问题,我的现有结构。也许有人会愿意指出我在这里错过了什么?
Private Sub cube3()
Dim x(0 To 2, 0 To 2) As Single
Dim y(0 To 2, 0 To 2) As Single
Dim z(0 To 2, 0 To 2) As Single
For a = 0 To 2
For b = 0 To 2
Count = (Count + 3) / 2 * 1.5
x(a, b) = Cou
我有一个多维numpy数组,我需要对其进行修改,使其元素仅根据其中一维的索引进行修改。当然,我可以使用for循环来实现这一点,如下面的简化示例所示 import numpy as np
a = np.ones( (2,10) )
for ii in range(a.shape[1]):
a[:,ii] *= ii 如果数组变得非常大,这可能会减慢执行速度,我想知道是否有一些聪明的方法来避免使用for循环?
我在excel中有以下更大规模的情况,但出于这个问题的目的,它看起来是这样的:
Identifier Merged Identifier Person A Person B Person C
Code1 MCode1 $amount $amount $amount
Code2 MCode1 $amount $amount $amount
Code3 MCode3 $amount $amount $amount
从本质上讲,我有一些美元与某些
我正在设计一个带点云的神经网络模型。对于n点数输入,我使用NN模型来获得每个点数的分数。我使用分数来决定哪些k点需要保留,哪些需要丢弃。因为有了梯度支持,我不能简单地扔掉那些低分的点,我需要使用一个掩模来设置它们相应的位置0。那么,我如何在TensorFlow中定义该掩码呢?
我尝试使用mask = tf.ones((batch_size, num_point))将掩码定义为张量,但无法将其值更改为'Tensor' object does not support item assignment。
这是我的部分代码,
score_index = tf.argsort(score,