我正在制作一个胶囊,收集用户所说的内容,以运行房地产搜索。但是,我在接受训练以识别真假值方面遇到了困难,比如用户想要一个停车位。
我试图突出显示对泊车的引用,选择布尔节点,并在表单部分中写入"true“,但这似乎不起作用。
以下是我的训练话语:
"[g:SearchResultText] find (2)[v:Bedrooms] bedroom houses in (14850)[v:Zipcode] with (parking)[v:Parking:true]. my budget is (400000)[v:Price]"
然而,它不会学习训练的话语。有什么可能出问
我正在编写一个python程序,它将决定给定的帖子是否是关于志愿服务的主题。我的数据集很小(只有文章,被检查为1×1),所以像LDA这样的方法不会产生结果。
我的最终目标是一个简单的真假,一篇关于这个话题的文章。
我正在尝试这样的方法:
使用Google的word2vec模型,我创建了一个类似于“志愿者”这个词的“集群”。
CLUSTER = [x[0] for x in MODEL.most_similar_cosmul("volunteer", topn=120)]
利用谷歌翻译,把帖子翻译成英文。
使用NLTK清除翻译后的文章(删除秒词、标点符
我正在寻找一个命令行函数或c函数,它将让我知道某个文件是否打开/正在被某个文件使用。
lsof和fuser确实告诉了这一点,但是他们提供了很多其他信息,在某些情况下会占用多达300 is (比如当我在MAC上使用这段代码时,我正在为Linux和OS进行下载)(我有一个windows解决方案,需要5ms,所以我试图在Unix中找到一些也非常快速的东西,如果使用文件,只返回真假)
我已经在我的arch linux上安装了opencv和opencv示例。但是当我尝试运行opencv_createsamples时,我得到了一个错误opencv_createsamples: command not found,我试图通过pacman和pip安装opencv。结果是一样的。有人知道如何解决这个问题吗?会感谢你的帮助
我有一个数据集的真假值作为分类器。我有这个数据集的DataFrame表示。但是,对于分类器,此数据集的真假值约为30 : 70。理想情况下,两种分类器都要50 : 50。最好的方法是显示两种分类中有多少真假值,然后从最高数目的分类中删除一些数据行?
Eg DF:
Language Trustworthy
en 0
du 0
li 0
tm 0
en 1
en 0
en 0
en
我有以下数据框架
t_f m_s
uni
A False 1.2
A True 0.6
B False 0.9
B True 0.6
我试图得到的真假的差异,每个单位,也计算百分比的变化,真假/假,我相信有一个方法,使用组,但我不知道如何做。
输出应该是一个数据框架。
m_s_diff m_s_diff_percentage
uni
A
给定一个由0和1s组成的矩阵。查找矩阵中存在的连通1的岛数。注意:如果它周围还有1条(8个方向之一),则称1是连接的。
我已经编写了如下代码:
class Islands {
// Function to find the number of island in the given list A
// N, M: size of list row and column respectively
static boolean isSafe(int i, int j, ArrayList<ArrayList<Boolean>> visited, i
我刚刚开始学习Linux开发,出于培训目的,我编写了一个简单的可加载内核模块。当我尝试通过发出以下命令来添加它时:
make -C /lib/modules/$(uname -r)/build M=$PWD modules
我得到以下错误:
error: ‘VM_EXECUTABLE’ undeclared (first use in this function)
if ((vma->vm_flags & VM_EXECUTABLE) && vma->vm_file)
有人能帮我解决这个问题吗?
我已经在sphinxbase,sphinxtrain和pocketsphinx中安装了Linux (Ubuntu)。现在我试着用从VOXFORGE获得的演讲稿、成绩单、字典等来训练数据。(My和wav文件夹的数据来自VOXFORGE)
因为我是新来的,所以我只想训练数据和获得一些结果与少数行记录和很少的wav文件。假设10个wav文件和10个文本行共同参与它。就像这个人在这个中所做的那样,但是当我运行sphinxtrain时,我就会出错。
Estimated Total Hours Training: 0.07021431623931
This is a small amount of