我试图做一个简单的控制台程序,用户输入一个二进制字符串,他得到一个十进制数。我不需要检查二进制字符串是否有0或1以外的东西。我已经设法做到小数点到二进制,但不能用另一种方式。
我尝试了一些在SO和Reddit上找到的代码,但是大多数时候我得到了错误的I/O 105。
这里是12月到垃圾桶:
program dectobin;
{$APPTYPE CONSOLE}
uses
SysUtils,
Crt32;
var
d,a :Integer;
str :String;
begin
str:='';
Readln(a);
while a>
我有不同的产品项目,我需要确定它们是否相同。一个简单的例子:
Microsoft RS400 mouse with middle button应与Microsoft Red Style 400 three buttoned mouse匹配,但与Microsoft Red Style 500 mouse不匹配
除了名字之外,我没有什么好的可以匹配的了,仅仅做匹配单词的比例是不够的(错误率太高了)
我确实了解域名,因此我可以(例如)手写一个事实,即一个三键鼠标可能与一个带有中键的鼠标相同。我也知道制造商(或者可以很好地猜测他们)。
到目前为止,我唯一的想法是通过尝试使用手写规则来减少字符串的大小来
我用PyTorch实现了一个LSTM,如下所示。 import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
class LSTM(nn.Module):
"""
Defines an LSTM.
"""
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_lay
感谢您阅读我的问题
我有这样的数据。19个数据用于输入,1个用于标签
我已经尝试了mnist,tensorboard示例和csv批量加载示例。现在我试着把它们都混在一起。
加载csv数据并将其批处理。只学习一层并检查成本。这就是我想做的一切
这是我的代码
import tensorflow as tf
with tf.name_scope("input") as scope:
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 19])
with tf.name_scope("weight") as scope:
W
我有一个问题,什么政策将适用于以下设置的域名在Route53域名系统。
我有一个域,api子域指向2A记录
api.xyz.com IN A 10.0.0.1 # (weighted routing policy)weight 100/region virgina
api.xyz.com IN A 10.0.0.2 # (weighted routing policy ) weight 0 /region virginia
api.xyz.com IN A 10.0.0.3 # (weighted routing policy) weight 100/region california
我需要验证域名注册,因为它不能只由数字和验证需要适合我的算法工作的方式,即返回完整的域名(没有.com,.net等扩展名),如果它是正确的。
我尝试了几个表达式,但都没有成功:
^[^0-9]+$ # that one wont let he type a number
^\w[^0-9]+\w$ # that wont work too
有人能帮我吗?
我试图验证用户输入的子域是否有效,但是不管我传入什么,它都是无效的。我知道regex是可以的,所以问题是我的"if“逻辑,但是我对shell/bash还不熟悉。
#!/bin/bash
#
echo Enter the subdomain\'s name to configure.
read SUBDOMAIN
if [[ ! $SUBDOMAIN =~ [A-Za-z0-9](?:[A-Za-z0-9-]{0,61}[A-Za-z0-9])? ]]; then
echo "$SUBDOMAIN is not a valid domain"
fi
示
我正在修改关于Tensorflow的教程,我试图用图像中的多层卷积网络来表示学习到的权重。上面的教程有一个更简单的例子,,它显示了这个图像,表示了训练模型的学习权重。
这是我的代码:
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random as ran
im