在我的spring应用程序(使用hibernate)中,对于实体上的简单CRUD,我有一个带有创建、更新、读取、删除方法的通用DAO实现。我的问题是关于读取功能的--我不能在有关系的实体上使用泛型读取方法。这样,在泛型DAO实现中,子对象(配置为延迟加载)也会得到填充。
GenericHibernateDaoImpl.java
public class GenericHibernateDaoImpl<T, PK extends Serializable> implements IGenericDao<T,PK>{
// including only
在检测到预测的字符串属于哪种语言之后,我正在动态地分配字典键,我想知道如何将它初始化为零。
from textblob import TextBlob
correct = {}
for i in max_dist_indices:
...
correct[TextBlob(predicted_labels[j]).detect_language()] += 1*(predicted_labels[i] == labels[i])
其中detect.language()根据预测标签中的语言返回字符串,英语为'en‘,作为键。有什
我有一个包含来自truecar.com的汽车信息的CSV文件,我想用这些数据预测一辆汽车的价格,但我得到了一个错误。下面是回溯:
File "x\Python39\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 102, in asarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: could not convert string to float: 'exterior_color'
代码:
import csv
from sklear
我目前正在学习机器学习和预测分析,所以我认为使用Azure ML Studio是一个很好的开始。我做的汽车价格教程相当成功,但我现在想做一些不同的事情。我想过使用货币数据、价格和成交量来尝试预测第二天的价格。一切都很顺利,因为我复制了汽车价格教程。然而,当我测试它时,测试希望所有的变量都能预测新的价格,但我没有任何“明天”的数据。我要做的就是输入明天的日期,它会根据昨天和之前的价格和成交量数据预测价格。你能帮我个忙吗?我确定这是一个小的修改,但不确定是什么!谢谢你,山姆
我对机器学习非常陌生,当我在这个特定的数据框架上工作时,我发现很难处理像年龄组和国家这样的重要专栏。
下面是我正在使用的数据集的链接:
在更精确的数据预测中,列“国家”和“年龄组”非常重要。但我经常会犯这样的错误:
{
could not convert string to float: '15-24 years'
}
乡村专栏也是如此。
我该怎么做才能使它们适合模特呢?