我想把不同文件的最大值和平均值画成一个图。我有几个ntp统计数据,所以我想:
input = "./peerstats/s_peerstats.201407"
set terminal svg size 600 400
set xlabel "Day in July (s)"
set ylabel "Jitter (ms)"
set yrange[0:0.65]
set output "ntpq_month_07.svg"
do for [k=10:31]{
stats input.k."_pps" us
我有两种类型的csv文件,这两种文件都有几行,但有时用空格分隔,有时用逗号分隔。对于逗号的情况,我没有发现将它们添加到DataFrame中的问题,但是在空格的情况下我确实有问题,我在下面的代码中引入了指向文件的链接。ex1.csv用逗号分隔,而ex2.csv用空格分隔。 https://1drv.ms/f/s!AgQ59n47uloFzSPbIlS9RhRNfZ1p import os
import pandas as pd
import numpy as np
import openpyxl as pyx
import numpy as np
x=[]
y=[]
z=[]
Rx=[]
R
我不知道我在以错误的方式做什么,本质上我想获得可读的汇编,混合C调用。
下面是一些示例代码:
example.cu
#include <stdio.h>
__global__ void kernel()
{
unsigned long a, b, c;
a = 255;
b = 10;
c = a + b;
}
int main(void)
{
cudaFree(0);
kernel<<<1,1>>>();
cudaDeviceSynchronize();
return
当我在OSX小牛队上运行'gem‘时,我得到了一个错误。
$ gem install cocoapods
ERROR: Could not find a valid gem 'cocoapods' (>= 0), here is why:
Unable to download data from https://rubygems.org/ - bad response backend read error 503 (https://rubygems.global.ssl.fastly.net/quick/Marshal.4.8/cocoapo
我有一个二维矩形,用逆时针的方式定义了4个点,例如点0(x0,y0),点1(x1,y1)等等,我想知道如何在3D空间中旋转这些点(即使矩形是2D的)。
我想随机选择轴(x,y或z)来旋转。对于矩形中的每个点,遵循以下C++代码的代码:
struct Point { float x, y; };
// Rotate around X-Axis
// pt is current point in Rectangle
// rz is randomly chosen z-coordinate value between [-1,1]
void rotateXaxis(Point &p, a
我正在尝试安装一个名为mtspec的python包,它是一些Fortran90代码的包装器。(链接:)。然而,这个包太旧了(上一次更新是在2010年),我在获取setup.py脚本以在MacOSX10.10.5上正确编译代码时遇到了问题。由于distutils中的一些明显变化,我不得不自己修改一下setup.py脚本。最初,setup.py中的第48行如下所示:
from distutils.unixccompiler import UnixCCompiler, _darwin_compiler_fixup
我改成了
from distutils.unixccompiler import Un
我知道设置创建时间戳在Java中是不存在的,因为Linux没有它,但是有没有办法在Java中设置文件(Windows)的创建时间戳呢?我在这里创建了一个基本的修改时间戳编辑器。
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.text.*;
import javax.swing.*;
public class chdt{
static File file;
static JFrame frame = new JFrame("Input a file to change");
public static
我用Spacy3训练了一个NER模型。我想向NER任务的管道中添加一个自定义组件(add_regex_match)。目的是改善现有的新技术成果。
这是我想实现的代码:
import spacy
from spacy.language import Language
from spacy.tokens import Span
import re
nlp = spacy.load(r"\src\Spacy3\ner_spacy3_hortisem\training\ml_rule_model")
@Language.component("add_regex_match&