我正在尝试使用scipy稀疏矩阵实现余弦相似度,因为我在使用正常矩阵(非稀疏)时遇到了内存错误。然而,我注意到当输入矩阵(观察值)较大时,稀疏和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我是不是做错了什么,或者,有没有办法解决这个问题?这里的代码中,输入有5%为1,95%为0。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse
A = np.random.rand(10000, 1000)<.05
A_sparse = spa
我用一种递归方法来处理一些矩阵。问题是:当递归返回时,该矩阵的值不会从堆栈中恢复(返回之前和之后的值相同)。
我试着做一些事情,但什么也解决不了。顺便说一句,我已经试着一步一步地将我的程序与其他程序进行比较(从朋友那里精心设计和works),直到递归,两种程序都是平等的。递归回来后,只有我的矩阵错了.
下面是我的一段代码:
public static Integer [][] Complement(Integer[][] M){
if (OneRowNotEmpty(M)) { // just one row of matrix are different then 0s
我有一个从其中检索小数的IDataRecord reader,如下所示:
decimal d = (decimal)reader[0];
由于某种原因,这会抛出一个无效的强制转换异常,说明“指定的强制转换无效”。
当我执行reader[0].GetType()时,它会告诉我这是一个Int32。据我所知,这应该不是问题……
我已经通过这个代码片段测试了这一点,它工作得很好。
int i = 3750;
decimal d = (decimal)i;
这让我摸不着头脑,想知道为什么它不能将阅读器中包含的int拆开为小数。
有人知道为什么会发生这种情况吗?我是不是漏掉了什么微妙的东西?
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
我需要一个正则表达式模式的帮助,它允许我做下面的工作,但我不太确定如何去做。
command, extra = re.search(SomeRegexPattern, string).groups() # or split it to be a list
Input: ".SomeCommand"
command, extra = "SomeCommand", "" # extra is "" because there was nothing that follows "SomeCommand"
Input:
因此,我们有矩阵链序算法,它找到了矩阵乘的最优方法。我明白为什么它的运行时间为O(n^3),但很难证明它的大-Omega(n^3)。该算法低于算法矩阵链阶(P)。
1. n ← p.length − 1
2. for i ← 1 to n do
3. m[i, i] ← 0
4. for l ← 2 to n do
5. for i ← 1 to n − l + 1 do
6. j ← i + l − 1
7. m[i, j] ← ∞
8. for k ← i to j − 1 do
9. q ← m[i, k] + m[k + 1, j]
有人能给我解释一下吗
List<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
list.add(2);
list.add(1);
list.add(3);
当我使用
list.remove(1);
然后第一个元素被移除
list.remove(new Integer("1"));
然后第二个元素被移除。
那么,你能在上面的senario中解释自动装箱和拆箱的行为吗?
当new A().a(new Integer("1"));
在上执行,
public class A {
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