我一直在尝试在R中查找ordered和无序factor变量之间的区别,特别是?factor文档中的这一行让我感到困惑:
Ordered factors differ from factors only in their class, but methods and
the model-fitting functions treat the two classes quite differently.
我最接近于找到答案的是以下三个问题的答案:
在对上述第一个问题的回答中,@joran说:“统计差异的详细总结可能远远超出了StackOverflow答案的范围。”
这里我
我正在尝试使用mxnet 1.10/mxnet-cu91进行图像分类。我目前正在尝试使用mxnet.image.ImageIter来迭代和预处理图像。我已经成功地使用Augmenters对图像进行预处理,但在使用Augmenters时收到了以下错误(唯一的例外是ForceResizeAug):
Traceback (most recent call last):
File "image.py", line 22, in <module>
for batch in iterator:
File "/usr/local/lib/python2.7
afaik使用异常来处理代码流是错误的。我正在处理一个代码,它有一个名为getEntity(id)的方法,在找不到实体时,getEntity会抛出一个DoesNotExist异常。没有entityExists(id)方法。要检查实体是否存在,代码通常会:
try:
getEntity(id)
catch DoesNotExist as e:
# entity does not exist
在我看来,这样做更好:
if not entityExists(id):
# entity does not exist
这是常识吗?我认为代码是这样的,因为它使用Django,它正在复制
我试图在memsql管道中创建一个非常简单的自定义python转换器,得到以下错误
Process terminated with exit code 1: /var/lib/memsql-ops/data/spark/install/memsql-python/python3: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by /var/lib/memsql-ops/data/spark/install/memsql-python/python3)
(hide traceback)
/var/lib/mems
我有一个三级问题,需要分类。我想在nnet软件包中使用多项式logistic回归。类结果有3个因子,P,Q,R。我想把Q作为基本因子。
所以我试着写成这样的对比:
P <- c(1,0,0)
R <- c(0,0,1)
contrasts(trainingLR$Class) <- cbind(P,R)
检查过:
> contrasts(trainingLR$Class)
P R
P 1 0
Q 0 0
R 0 1
现在multinom()
library(nnet)
multinom(Class ~., data=trainingLR)
输出:
> mult
我尝试在不使用任何python库的情况下进行图像对比度。就我个人而言,我觉得最好不使用各种库来学习如何编码,以获得更好的理解。在我的例子中,我试图避免使用opencv来对比图像。
我遇到的问题是TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'。老实说,我不太确定这个错误是什么意思。
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
img = np.uint8(mpimg.imread(
使用Python3.4,我想测试Enum类是否包含具有特定名称的成员。
示例:
class Constants(Enum):
One = 1
Two = 2
Three = 3
print(Constants['One'])
print(Constants['Four'])
给予:
Constants.One
File "C:\Python34\lib\enum.py", line 258, in __getitem__
return cls._member_map_[name]
KeyError: '
我正在运行一个数字海洋Ubuntu盒,我正在使用python和oauth2模块捕获Twitter的搜索API。我的脚本很好地工作了很长一段时间,但是经过一段时间的随机迭代之后,我得到了这个错误:
"code":135,"message":"Timestamp out of bounds."
有几个地方建议并确认这是一个。一些人建议,这两次的时间需要在之内。我有什么可以运行的,或者添加到我的python脚本中来防止这种间歇性的时间同步问题吗?
我用R中的lme4包拟合了一个线性混合效应模型,我预测了一个连续的outcome变量,它包含两个范畴固定因素:direction (向上/向下)和utility (正/中性/负),和Participant作为随机因素。我想测试direction、utility以及两者在outcome上的交互作用,所以我编写了如下模型:
model <- lmer(outcome ~ direction * utility + (1|Participant), data = DF)
输出结果如下:
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
For
也许我喝了太多咖啡,也许我工作太久了,不管怎么说,我不知道这种方法是干什么的,或者更确切地说,它是怎么做到的,有人能给我一些启示吗?nextColor是什么?
public Color nextColor() {
int max = 0, min = 1000000000, cr = 0, cg = 0, cb = 0;
for (int r = 0; r < 256; r += 4) {
for (int g = 0; g < 256; g += 4) {
for (int b = 0; b < 256; b += 4) {