.NET Remoting异常
在这个问答内容中，我们将讨论 .NET Remoting 异常。
.NET Remoting 是一个基于 .NET Framework 的远程调用技术，它允许在不同的应用程序域之间传递对象和方法调用。当 .NET Remoting 出现异常时，可能是由于以下原因：
- 网络问题：如果客户端和服务器之间的网络连接不稳定或中断，则可能会出现异常。
- 服务器不可用：如果服务器关闭或无法访问，则会出现异常。
- 序列化问题：如果对象无法正确地序列化或反序列化，则可能会出现异常。
- 权限问题：如果客户端没有足够的权限访问服务器上的对象或方法，则可能会出现异常。
- 超时问题：如果服务器响应时间过长，则可能会出现异常。
- 配置问题：如果客户端或服务器的配置不正确，则可能会出现异常。
为了解决这些异常，可以使用以下方法：
- 检查网络连接：确保客户端和服务器之间的网络连接稳定且可靠。
- 确保服务器可用：确保服务器正在运行并且可以接收请求。
- 检查序列化和反序列化：确保对象可以正确地序列化和反序列化，并且所有属性和方法都可以被正确地传输。
- 检查权限：确保客户端具有足够的权限访问服务器上的对象或方法。
- 调整超时设置：根据实际情况调整服务器响应时间，以避免超时问题。
- 检查配置：确保客户端和服务器的配置正确，并且它们可以正确地通信。
推荐的腾讯云相关产品：
- 云服务器：可以用于部署 .NET Remoting 服务器应用程序。
- 负载均衡：可以用于分发客户端请求到多个服务器实例。
- 云数据库：可以用于存储和检索数据，以及提供数据持久化。
- 内容分发网络（CDN）：可以用于加速网络传输，提高响应速度。
- 对象存储：可以用于存储和检索二进制数据，例如图像和文档。
- 监控和告警：可以用于监控服务器性能和异常情况，并及时通知管理员。
总之，.NET Remoting 是一个强大的远程调用技术，但也需要注意处理异常情况，以确保应用程序的稳定性和可靠性。腾讯云提供了多种产品和服务，可以帮助您构建和部署 .NET Remoting 应用程序。
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我有一个文本文件，其中包含一个上的“三角形”矩阵，省略了较低的值(下面是一个示例)：
3 5 3 5 1 8 1 6 5 8
5 8 1 1 6 2 9 6
2 0 5 2 1 0 0
2 2 5 1 0 1 0
1 3 6 3 6 1
4 2 4 3 7
4 0 0 1
0 1 8
2 1
1
由于所讨论的文件大小约为10000行，所以我想知道是否有一种“智能”方法从它生成numpy矩阵，例如使用genfromtxt函数。但是，使用它会在Line #12431 (got 6 columns instead of 12437)行上直接抛出一个错误，并且使用filling_values无
浏览 0提问于2015-11-12得票数 1
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1回答
假设我们创建了这样一个numpy数组：
x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1)
其结果是：
array([[ 1.],
[ 2.],
[ 3.],
[ 4.],
[ 5.]])
现在，我们将这个数组的转置添加到它中：
x + x.T
其结果是：
array([[ 2., 3., 4., 5., 6.],
[ 3., 4., 5., 6., 7.],
[ 4., 5., 6., 7., 8.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.],
浏览 5提问于2017-12-02得票数 1
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2回答
如何将ndarray转换为numpy中的矩阵？我正在尝试从csv导入数据并将其转换为矩阵。
from numpy import array, matrix, recfromcsv
my_vars = ['docid','coderid','answer1','answer2']
toy_data = matrix( array( recfromcsv('toy_data.csv', names=True)[my_vars] ) )
print toy_data
print toy_data.shape
但我得到的是
浏览 0提问于2011-04-29得票数 1
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标题说明了一切: np.ogrid和np.ix_之间有什么区别吗？例如，ogrid[0:9.,0:6.]和ix_(r_[0:9.],r_[0:6.])的输出是相同的。
提前谢谢！
浏览 4提问于2020-02-22得票数 1
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1回答
假设有一个带有随机数的数组
[[ 1. 3. 4. 5. 1. 2. 5. 7.]
[ 1. 3. 6. 4. 4. 0. 4. 0.]
[ 5. 0. 5. 1. 3. 0. 5. 1.]
[ 2. 1. 5. 4. 6. 1. 3. 4.]
[ 2. 1. 0. 0. 6. 1. 2. 1.]
[ 3. 5. 7. 2. 9. 6. 3. 5.]]
我想在这个数组中介绍NaN 4连续，如下所示。另外，NaN必须占用总数组的 20% ，这意味着丢失率为20%。这个数组有48个组件，因此需要10个NaN组件。应该在这个数组中引入一个连续的NaN块。
如果可能的话，我想调整连续性比率和缺失率。
浏览 0提问于2020-02-05得票数 2
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3回答
考虑下面的numpy.arrays
a = np.array([1., 2., 3.])
b = np.array([4., 5.])
c = np.array([6., 7.])
我需要将它们结合在一起，因此我最终得到了以下内容：
[(1., 4., 6.), (1., 5., 7.), (2., 4., 6.), (2., 5., 7.), (3., 4., 6.), (3., 5., 7.)]
注意，在本例中，数组a恰好是最大的数组。然而，这并不能得到保证。也不能保证长度。换句话说，任何数组都可以是最长的，而且每个数组的长度都是任意的。
我试过使用itertools.izip_longe
浏览 2提问于2015-08-20得票数 4
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2回答
我确实有一个熊猫DataFrame (大小= 34,19)，我想用它作为查找表。
但是，我想要查找的值是在dataframe中的值之间。
例如：
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.1 4.01 31.86 68.01 103.93 139.2
0.2 24.07 57.49 91.37 125.21 158.57
0.3 44.35 76.4 108.97 141.57 173.78
0.4 59.66 91.02 122.8 154.62 186.13
0.5 87.15 1
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
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我是Kotlin的新手，我正在尝试解析一个Json文件来获取您的值。第一个问题是我不知道密钥，第二个问题是我不知道如何完美地使用Kotlin。让我解释一下情况。 这是我从web上得到的Json格式： {
"Meta Data": {
"1. Information": "Intraday (5min) open, high, low, close prices and volume",
"2. Symbol": "MRFG3.SA",
"3. Las
浏览 34提问于2019-10-01得票数 0
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4回答
比较网格中的邻域布尔数组
、、、、
我想写一个函数来比较我的网格中一个节点的8个邻居。当至少有3个邻居具有与中心节点相同的值时，我们可以将该节点定义为happy。
例如，在这个数组中，中心节点和值是0，我们看到它有3个邻居0，所以节点是满意的：
array([[ 1, 0, 1],
[ 1, 0, 1],
[-1, 0, 0]])
我希望得到一个带有True或False的布尔输出。
我可以想出这样的东西吗?或者我可以使用easily来实现这一点吗？
def nodehappiness(grid, i, j, drempel=3):
if i,j => 3:
n
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
2回答
我试图从X位置的一维列表中生成一个坐标数组.我使用的软件沿着每个列表迭代，这些列表是按照给定的优先级顺序嵌套的。换句话说，如果我有x = [x0, x1]、y = [y0, y1]和z = [z0, z1]，如果优先级是z>y>x，则对应的数组是：
x0 y0 z0
x0 y0 z1
x0 y1 z0
x0 y1 z1
x1 y0 z0
x1 y0 z1
x1 y1 z0
x1 y1 z1
我尝试过使用列表理解，但是输入是一维ndarray而不是列表，这要求我将数据转换为列表，然后返回到ndarray(在某些情况下，列表理解可能也缺乏灵活性)。numpy中是否有函数可以帮助生成这样
浏览 0提问于2019-05-04得票数 0
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2回答
我有一个清单，如下。
list=[[np.array([[-3., 3., 3.],
[-3., 3., 3.],
[-3., 3., 3.],
[ 1., 4., 2.],
[-0., 4., -5.],
[ 3., 6., -5.]])],
[np.array([[-1., 2., -3.],
[-1., 2., -3.],
[-1., 2., -3.],
[-2., 2., 1.],
[-0.
浏览 34提问于2019-07-12得票数 0
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我有一个代表扑克牌的数组，它代表玩家持有的扑克牌。每位玩家持有6张牌，牌的价值为1-12，相应的牌套为1-4。
例如，第一位玩家将持有以下7张牌：
deck=np.array([[[ 6., 2.],
[ 10., 1.],
[ 5., 1.],
[ 9., 2.],
[ 4., 1.],
[ 3., 2.],
[ 11., 2.]]])
我现在的问题是，当我对卡片进
浏览 1提问于2016-03-23得票数 2
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我想知道如何用一个lile /一个操作符在Numpy中完成这个操作。一维向量和矩阵之间的正常numpy相减会这样工作：
weights = np.array([[2,3,0], [10,11,12], [1,2,4] , [10,11,12]], dtype = np.float)
inputs = np.array([1,2,3] , dtype = np.float)
print(inputs - weights)
结果是：
[[-1. -1. 3.]
[-9. -9. -9.]
[ 0. 0. -1.]
[-9. -9. -9.]]
包含来自输入-weights的子字符
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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1回答
在我追加数字后返回NaN的矩阵
、、、、
由于某种原因，当我在矩阵上附加我所知道的数字时，我得到的是带有nan的两个数组。例句:虽然这听起来很有趣，但确实令人沮丧。
我所做的就是从一个文件中获取一些数据，并试图把它变成一个矩阵。该文件有列，当然还有数字。柱代表温度，压力和诸如此类的东西。我的目标是我的矩阵有行数，它对应我的文件的列数，矩阵的列数与数据数相同。为什么相反？因为我看到了这样的东西：
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(shape=(5,2))
>>> a
array([[ 0., 0.],
[ 0.,
浏览 1提问于2013-07-16得票数 1
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我尝试将输入矩阵X的所有值替换为np.nan，但包含值v的行和列除外 ? import numpy as np
from numpy.typing import NDArray
def get_masked_array(X: NDArray[float], v: float) -> NDArray[float]:
# something
return arr
# Input float array
X = np.array([[ 1., 2., 2., 3., 3.],
[ 1., 2., 2.,
浏览 10提问于2021-10-15得票数 1
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4回答
我有一个大的numpy数组，希望取每两行的第二列的平均值，并将数组保存为新的列。我想取每两行的平均数，即第1行和第2行第二列的平均数，然后取第3和第4行第二列的平均数，以此类推。然后，我想将每两行合并为一个行。这一对行的第一列和第三列也是相同的。这是我简化的数组：
input= np.array ([[1., 2., 5.],
[1., 4., 5.],
[4., 10., 3.],
[4., 2., 3.],
[1., 0., 0.],
浏览 2提问于2020-11-18得票数 1
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我想返回一个2D numpy.array与一个给定的一维numpy.array的多卷。
>>> multiroll(np.arange(10), [-1, 0, 1, 2])
array([[1., 0., 9., 8.],
[2., 1., 0., 9.],
[3., 2., 1., 0.],
[4., 3., 2., 1.],
[5., 4., 3., 2.],
[6., 5., 4., 3.],
[7., 6., 5., 4.],
[8., 7., 6., 5.],
浏览 0提问于2019-07-30得票数 3
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4回答
假设我有一个n × m数组，即：
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]])
我要生成一个3D数组k × n × m，其中新轴上的所有数组都是相等的，即:相同的数组，但现在是3 × 3 × 3。
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]],
[[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]],
浏览 11提问于2016-07-27得票数 8
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替换数组列表中的元素？
、、、
我有一个这样的清单：
x = [array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]),
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])]
然后我宣布另一个清单：
y = [2, 8]
如果值等于2(或y的索引)，如何用0替换第一个列表中的元素？在第二个列表上做同样的事情，我应该用0替换值8？
因此，所需的输出应该如下所示：
x = [array([ 0., 1., 0., 3., 4., 5., 6., 7., 8.,
浏览 3提问于2020-04-01得票数 1
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