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在Ubuntu中实现python按tab

---- 1.问题引出:默认情况下python交互界面的tab键         在linux下,或在路由器、交换机上,按tab键按得很爽,什么不完整的,tab一下都出来了,无奈,在linux中安装的python...,默认情况是没有tab功能的,也就是在python的交互界面中,tab是没有办法补全的,python的交互界面只是把它当作正常的多个空格补全来处理: xpleaf@py:~/seminar6/day1$...=====>按tab键,想看看sys的子模块,结果就是按出了一大堆空格键 是啊,这也太恶心了!没有tab键,宝宝不开心!...不过当时确实找了好多,都找不到一个在我自己的实验环境中可以使用的,总是提示各种错误!还好,总算让我找到一个可以使用的,下面直接给出tab.py的代码: #!...===>输入sys.后按两次tab键 sys.__class__(              sys.exit( sys.

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    在MapReduce中利用MultipleOutputs输出多个文件

    用户在使用Mapreduce时默认以part-*命名,MultipleOutputs可以将不同的键值对输出到用户自定义的不同的文件中。...实现过程是在调用output.write(key, new IntWritable(total), key.toString()); 方法时候第三个参数是  public void write(KEYOUT...value, String baseOutputPath) 指定了输出文件的命名前缀,那么我们可以通过对不同的key使用不同的baseOutputPath来使不同key对应的value输出到不同的文件中,...context         ) throws IOException, InterruptedException {             output.close();         }     } 在reduce...的setup方法中  output = new MultipleOutputs(context); 然后在reduce中通过该output将内容输出到不同的文件中   private Configuration

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    在错误分析中并行多个想法

    用有小开发集里的4个错误分类样本来说明这个过程,你的表格大概将会是下面的样子: 表格中Image3的Great cat和Blurry列都被勾选了:可以将一个样本与多个类别相关联, 这就是为什么最后的百分比加起来不足...实际中,当你查看样例时,可能会受到启发,然后提出一些新的错误类别。例如,当你查看过十几张图像后,你发现许多错误都经过Instagram(一款美图软件)的滤镜处理。...你可以在表格中添加一列Instagram,看看图像是否被滤镜处理过。手动查看算法出错的样例,并思考正常人是如何将这些样例正确分类的。这通常会启发你提出新的类别和解决办法。...如果你的团队有足够多的人可以同时展开多个方向,你让一部分人解决Great cat问题,另一部分人解决Blurry问题。 错误分析并不会得出一个明确的数学公式来告诉你最应该先处理哪个问题。...你还必须考虑在不同错误类别上取得的进展,以及每个错误类别所需的工作量。

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    在错误分析中并行多个想法

    表格中Image3的Great cat和Blurry列都被勾选了:可以将一个样本与多个类别相关联, 这就是为什么最后的百分比加起来不足100%的原因。...实际中,当你查看样例时,可能会受到启发,然后提出一些新的错误类别。例如,当你查看过十几张图像后,你发现许多错误都经过Instagram(一款美图软件)的滤镜处理。...你可以在表格中添加一列Instagram,看看图像是否被滤镜处理过。手动查看算法出错的样例,并思考正常人是如何将这些样例正确分类的。这通常会启发你提出新的类别和解决办法。...如果你的团队有足够多的人可以同时展开多个方向,你让一部分人解决Great cat问题,另一部分人解决Blurry问题。 错误分析并不会得出一个明确的数学公式来告诉你最应该先处理哪个问题。...你还必须考虑在不同错误类别上取得的进展,以及每个错误类别所需的工作量。

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    在Ubuntu 系统中怎么切换多个 PHP 版本

    请参阅我们的旧指南,在这了解如何降级 Ubuntu 及其衍生版中的软件包以及在这了解如何降级 Arch Linux 及其衍生版中的软件包。但是,你无需降级某些软件包。我们可以同时使用多个版本。...例如,假设你在测试部署在 Ubuntu 18.04 LTS 中的LAMP 栈的 PHP 程序。...过了一段时间,你发现应用程序在 PHP 5.6 中工作正常,但在 PHP 7.2 中不正常(Ubuntu 18.04 LTS 默认安装 PHP 7.x)。...在这个简短的教程中,我将向你展示如何在 Ubuntu 18.04 LTS 中切换多个 PHP 版本。它没你想的那么难。请继续阅读。...在多个 PHP 版本之间切换 要查看 PHP 的默认安装版本,请运行: $ php -v PHP 7.2.7-0ubuntu0.18.04.2 (cli) (built: Jul 4 2018 16:55

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    协同过滤技术在推荐系统中的应用

    以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据(如评分、购买记录、浏览记录等),找到相似用户或相似项目,从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点,在实际应用中可以采取以下优化措施:结合多种算法:混合推荐系统:协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用,形成混合推荐系统。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例:Netflix:Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统,Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。...协同过滤技术作为推荐系统中的核心算法之一,具有广泛的应用和重要的价值。通过分析用户的历史行为数据,协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好,提供个性化的推荐服务。...在实际应用中,结合多种算法和优化措施,可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。随着数据和技术的不断发展,协同过滤技术将继续在推荐系统中发挥重要作用,推动个性化推荐服务的不断创新和进步。

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    布隆过滤器在PostgreSQL中的应用

    作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法,布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。...我们一般就把这个二进制位图叫做布隆过滤器,位图长度为m位,每位的值为0或1,它的实现是通过对输入进行哈希,得到的哈希值对位图长度m进行取余,落在位图的哪个地址就将该位置对应的bit位置为1,然后对给定输入按同样...那么怎么降低哈希碰撞的概率呢,一方面可以增加位图的长度m,另一方面可以通过多个(k个)哈希函数哈希到位图上的k个位置,如果在匹配时k个位置所有值都是1则代表很可能匹配到,如果k个位置上存在一个为0,那么代表该元素一定不在集合中...在pg中,对每个索引行建立了单独的过滤器,也可以叫做签名,索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用,选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。

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    应用光场技术厂商Lytro收购Limitless团队,希望在游戏引擎中应用光场

    Limitless已经制作出了《Reaping Rewards》这样的VR影片,同时他们开发的工具集可以让他们制作的内容在VR中实时运行。...这就是说,光场在某些特定环境下可以起到很好的作用,但不是所有环境。 Lytro希望可以避免在光场质量和实时渲染的交互性之间做出二选一的情况,让开发人员可以在一个项目中交替使用这两者。...除了修改光场场景中的色彩和照明之外,他们还通过投掷一堆沙滩球并添加实时的雾,展示了实时的元素可以直接与场景进行交互。他们还展示了如何在游戏引擎中使用光场,虽然简单但实用。...例如能够在环境中直接添加文本内容、掩盖部分光场场景、编辑场景的回放以及融合多个光场场景。...这对于已经习惯在游戏引擎中创作内容的VR开发者来说,无疑是一个福音,新的集成游戏引擎的确会激起VR游戏开发者的好奇心。

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    机器学习在开心词场(自适应学习)中应用

    学习和辅助教师教学工作)的情况,重点分享:使用DM、ML技术结合RM(Retention Model)、IRT(Item Response Theory)、DKT(Deep Knowledge Tracing)等模型在开心词场中应用实践和认识...机器学习在开心词场中应用 开心词场是沪江旗下的背词练习工具,通过学习、测试、复习的游戏闯关模式,掌握词汇,更添学习乐趣。...机器学习在开心词场中应用主要介绍两个模块:基于IRT模型的自适应词汇量测试和基于记忆模型的个性化闯关路径。 ?...可以改进的方向 如果存在多个学习路径,可以使用混合IRT。 使用深度神经网络,可以很好的解释现有的数据。 推题策略的改进就是使用MDP。 基于记忆模型的个性化闯关路径 ?...MCM提出了一个假设,每次新的学习学到的东西是分别存储在不同的轨迹中,而且会按照不同的速率衰减。

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    多个字段中如何按其中两个进行排序(二次排序)

    多个字段中如何按其中两个进行排序(二次排序) 1 原理     二次排序就是首先按照第一字段排序,然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序,注意不能破坏第一次排序的结果。     ...在map阶段的最后,会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区,每个分区映射到 一个reducer。...在第一个 例子中,使用了IntPair实现的compareTo方法,而在下一个例子中,专门定义了key比较函数类。      ...同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的一致。  ...            String line = value.toString();             // 调用java自己的工具类StringTokenizer(),将map输入的每行字符串按规则进行分割成每个字符串

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