我想以最有效的方式将布尔表达式保存到文件中。布尔值之间存在一些不需要保存到文件中的关系,但这些关系是假定的。我的一个想法是把它保存在DNF中,它跳过那些因为关系而为假的行,而不需要保存。因为经常有很多布尔值在表达式中,但表达式很简单,所以它应该以某种方式,但行,只是结合在一起。
有什么标准的方法可以做到这一点吗?有什么模块可以解决这个问题吗?我使用的是python,但我不是指python-syntaks boolean-expression,例如:
A and B and C or (D==A)
我目前使用的是渐近,但在长表达式的简化中,它非常慢,并且它没有提供以最有效的内存方式保存布尔表达式
我正在搜索Computer Vision主题,我以前没有任何经验。我发现了一个很好的库OpenCv与python接口.I已经开始阅读它的文档,但我遇到了许多新的概念和名称,我不熟悉,如Compute the Laplacian,GoodFeaturesToTrack,CreateMat和许多其他的
所以我的问题是,在开始学习这个库之前,我必须学习什么,才能理解这个库的功能?
我正在尝试为GitLab配置项创建".yml“。我已经有了一个"docker-compose.yml“,它可以在我的本地机器上执行。但是,当在Docker镜像中执行它时,我遇到了一些错误。以下是我在执行"docker-comose up -d“后得到的错误:
File "/usr/lib/python3.9/site-packages/urllib3/connection.py", line 169, in _new_conn
conn = connection.create_connection(
File "/usr/lib/
我是Python中CP问题和OR-Tools方面的新手,我想做以下工作:
# declare variables
for i in range(I):
for k in range(K):
x[i,k]=solver.IntVar(0,N,"x %i %i " % (i,k))
#constraints
solver.Add(CustomFunction[(x[i,k])] == 1) # only consider the values of x[i,k] evaluated in CustomFunction is equal to 1
但是,在评
我正在编写一个机器学习工具包,以并行运行不同设置的算法(每个进程运行一个设置的算法)。我想要么使用mpi4py,要么使用python的内置多处理?
我正在考虑一些利弊。
使用方便:
- mpi4py: It seems more concepts to learn and a bit more tricks to make it work well
- multiprocessing: quite easy and clean API
速度:
- mpi4py: people say it is more low level, so I am expect it c
我试图加速以下代码:
from math import log
from random import random
def logtest1(N):
tr=0
for i in range(1,N):
T= 40 + 10*random()
tr += -log(random())/T
我对python相当陌生(来自matlab).同样的代码在python中运行速度比matlab (和Julia)慢5倍,这引起了我的注意。
我尝试使用numba和parakeet包装器,以及numpy函数而不是python函数,但是没有得到任何改进。
我很感谢你