我试着把上面的数据框中的每一个单词都拆分成一个新的行,我试着搜索并尝试了很多,但我还不知道该怎么做。有人知道怎么做吗?谢谢! 输入 +------+------------------------+
| User | Answer |
+------+------------------------+
| a | The trainning was good |
| b | Could be better |
+------+------------------------+ 期望输出 +------+-----------+
| U
我正在为一个项目(已经开始)使用symfony 1.4,现在我正在更改一些东西,当我查询两个表之间的一些信息时,我会发现一个关系错误,一个表已经存在,另一个表是新表,应该有一个指向第一个表的外键。
我收到这样一条错误信息
exception 'Doctrine_Table_Exception' with message 'Unknown relation alias ' in /var/www/testorange/symfony/lib/vendor/symfony/lib/plugins/sfDoctrinePlugin/lib/vendor/doctrin
我有个初学者的问题。我试图用下面的代码创建一个最大化的QFrame,但是我收到了一个错误,上面写着:
error C3867: 'QWidget::showMaximized': function call missing argument list; use '&QWidget::showMaximized' to create a pointer to member
代码:
class FrameWindow{
private:
QDesktopWidget *desktop;
Q
我有一个csv文件"trainning_data.csv“包含7列数据,但我只读取最后一列csv文件的格式如下:
A B C D E F Last
1 1.5 14.2 21.5 50.1 25.5 14.2 25.2
2 ... ... ... ... ... ... ...
3
.
.
.
我用熊猫读取数据文件,然后将其可视化:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('trai
我正在尝试使用Keras来构建LSTM网络。我的时间序列示例是492大小的。我想使用3前面的例子来预测下一个例子。因此,输入被转换为(num_samples,3*492)大小,输出大小为(num_samples,492)。
根据,我首先将数据大小转换为表单(num_samples、时间步骤、特性)。
#convert trainning data to 3D LSTM shape
train_origin_x = train_origin_x.reshape((train_origin_x.shape[0],3,492))
test_origin_x = test_origin_x.resh
我尝试动态地将项目添加到ComboBox。
但是它抛出了异常“在使用ItemsSource时操作是无效的。改为使用ItemsControl.ItemsSource访问和修改元素”。
namespace Trainning
{
public partial class ComboBox : Window
{
int intex_count;
public ComboBox()
{
this.InitializeComponent();
add_items();
}
public List
我的导航栏似乎在其他浏览器上运行得很好。当您将鼠标悬停在主页或档案上时,会出现一个小菜单。它集中在除Internet explorer之外的大多数浏览器上。由于某些原因,它更倾向于右翼。
相关代码如下:
nav ul li:hover ul {
display: block !important;
border-bottom-left-radius: 5px !important;
border-bottom-right-radius: 5px !important;
}
nav ul li {
list-style: none;
display: inline-bl
我开始研究神经网络了。所以我开始用TensorFlow用Python语言编写一些简单的神经网络程序。我正在尝试用MNIST数据库构建一个。
我的问题是:当训练损失函数时,损失函数不会减小。它会卡在60000个训练图像的数量上。
我已经意识到,它所做的预测都是零。下面是代码(另外,我是这个平台的新手,所以如果这篇文章有什么问题,我很抱歉):
# -*- coding: utf-8 -*-
from keras.datasets import mnist # subroutines for fetching the MNIST dataset
import tensorflow as tf
im
我写了多层感知器,使用三层(0,1,2)。我想用python绘制我分类的决策边界和数据集(8个特性长)。如何使用python库在屏幕上绘制它?加权函数-> matrix3 Sample x -> vector8
#-- Trains the boundary decision, and test it. --#
def perceptron(x, y):
m = len(x)
d = len(x[0])
eta = 0.1
w = [[0 for k in range(d)] for j in range(3)]
T = 2500
我试图使用我的特性选择来拟合我的数据,但是每当我尝试时,我都会得到这个错误。
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
不确定是否有修复,或者我是否可以给它一种不同的方法,但我知道的是,如果我要使用一个特性选择,我必须应用它在我的算法,
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
from sklearn.model_selection import train_test_split
# In[2]:
import
我正在尝试为海量数据训练一个Doc2vec。我有一个20k文件,总共有72GB,并编写了以下代码:
def train():
onlyfiles = [f for f in listdir(mypath) if isfile(join(mypath, f))]
data = []
random.shuffle(onlyfiles)
tagged_data = []
t = 0
try:
for file_name in onlyfiles:
with open(mypath+"/"+file
我有一条巨蟒文本,我想把它放在基维的一个课堂上。然后我想使用这个类作为一个函数,并从另一个类调用它。我应该如何定义这个类?我应该在括号中写些什么class FaceGenerator()
class FaceGenerator():
# open the camera and capture video
cam = cv2.VideoCapture(0)
face_detector =
cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Asking the us
我是C++的初学者,我开始学习如何通过MVS的代码使用QT组件。我仍然不知道这是否是最好的选择,但由于我是一个java程序员,我用Java (Swing组件)创建了路径。所以,我的问题是,如何组合两个类别的我的代码,因为在一个我做了窗口框架,在另一个我做了我的菜单栏?
在java中,我会制作如下内容:
JFrame frame = new JFrame();
JMenu menu = new JMenu();
frame.add(menu);
总之,这是我的密码:
#include "Header.h"
class MainWindow{
private:
#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\objdetect\objdetect.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
int i, M;
Mat ycrcb,
在这个深造的世界里,我是新手。这些天来,我一直在努力了解神经网络是如何工作的,所以我做的是不同的测试。到目前为止,我正在使用MNIST数据库,数字从0到9。我已经应用了一个没有隐藏层的完全连接的网络。以下是代码:
from keras.datasets import mnist # subroutines for fetching the MNIST dataset
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from keras.utils import np_utils # utili
我正在用mnist数据集对keras进行子类化。我能够使用Sequantial和Functional api实现它。但是现在当我在子类上调用model.fit()时,我得到了以下错误:
AttributeError: Layer mnist_model_35 has no inbound nodes.
这是我的密码:
MNIstModel
class MNISTModel(keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten_layer = keras.layers.Flatten()
s
我正在Hive中创建一个查询来执行R脚本。我正在使用转换函数来传递表。但是,当我收到R格式的表时,它没有标题。我知道我可以创建一个变量并要求用户手动插入头文件,但我不想这样做。我想自动做一些事情,我在考虑两种选择:
1)找出在使用transform函数时传递包含头部的表的方法
2)将头部保存在一个变量中,并在转换中传递它(我已经尝试了不同的方法,但它传递的不是查询的结果,而是查询字符串-如下所示)
这就是我所拥有的:
--Name of the origin table
set source_table = categ_table_small;
--Number of clusters
set
我试图在tensorflow中实现一个堆栈去噪自动编码器。这是我得到的代码。它只适用于一个层,但当我尝试堆叠它时(通过更改参数n_neuron的列表)。它不再起作用了。我试着调试了很长一段时间,但仍然没有得到答案。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Reading MNIST data
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets(
我是Python和TensorFlow的新手,我正在尝试用TensorFlow构建一个使用假数据的简单工作示例。我的目标是使用DNNRegressor估计器从多维输入中预测实际值。这是我写的代码:
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Amount of train samples
m_train = 1000
# Amount of test samples
m_test = 100
# Dimensions for each sample
n = 10
def from_dataset(ds):
我试图用sklearn对我的数据进行预处理。
import math
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data
import pandas_datareader.data as web
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers impo
代码:
using System;
using System.Data.SqlClient;
namespace dbsql
{
public class MainClass
{
public SqlConnection mssql = new SqlConnection();
public static void Main(string[] args)
{
// Variables
string nameVal = "";
string
当我试图在一个窗口(Ext.Window)中组合不同的组件(下拉列表、网格、按钮等)时,网格无法显示。代码如下:
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=ISO-8859-1"
pageEncoding="ISO-8859-1"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.