有两个TFLearn项目
TF Learn (aka Scikit Flow)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn
和
TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
https://github.com/tflearn/tflearn
这些项目的现状如何,它们是保持分离还是合并?
我如何通过保持现有pc的现状来拥有pc.id和pc.quantity?执行以下操作不起作用--异常
//Example Python pc_config is assigned to pc : var pc = {{ pc_config | safe }};
function createPeerConnection() {
try {
var element = {};
element.id = 'test001';
element.quantity = '30';
pc.push(element);
cons
我想做的是:
我有一个模型‘项目’与两个字段,我希望elasticsearch搜索:标题和描述。
我要找出部分词,例如:自行车应该和自行车、自行车等匹配。
现状:
搜索只显示完美匹配。
下面是我现在在项目模型中得到的内容:
include Tire::Model::Search
include Tire::Model::Callbacks
class << self
def search_index
Tire.index(Item.index_name)
end
end
settings :analysis =>
我试图理解python默认不检查函数参数的好处是什么。
例如:
from some_module import my_function
my_function(some_argument)
# some_argument could be a very complicated data structure
# made of dictionaries and lists.
# I have to depend on the good will of the developer of my_function
# to get reasonable error logs/exceptions
我正在使用最新的vim版本。
vim --version | head -1
VIM - Vi IMproved 8.1 (2018 May 18, compiled Aug 12 2019 17:28:55)
用vim编辑python文件。
vim embed.py
x = 3
print(x)
y =4
print(x+y)
现在在vim中使用ter命令打开一个新窗口。
执行处于编辑状态的embed.py的正常方式。
:! python3 %
打开新窗口并执行embed.py。
我有了一个新的想法,如何将embed.py中的所有行复制到ter命令在vim
我用spacy创建了一个数据框架(列: sentencens、记号、停止词、内容词、pos、实体),并将其保存为csv。当我将它作为csv文件读取时(它看起来相当不错),但是当我对列执行for循环时,它不会返回预期的结果(对于Python的基本域)。
例如:
words = []
for items in df['tokens']:
for word in items:
words.append(word)
我所期待的茶,和..。
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