我是python的新手,需要帮助!我正在练习python NLTK文本分类。以下是我在上练习的代码示例
我已经试过这个了
from nltk import bigrams
from nltk.probability import ELEProbDist, FreqDist
from nltk import NaiveBayesClassifier
from collections import defaultdict
train_samples = {}
with file ('positive.txt', 'rt') as f:
for line i
我想计算python中二阶导数矩阵的特征向量。根据数学,第一个向量应该等于0到pi之间的sin-函数,第二个等于0到2*pi之间的sin函数。因此,我的代码看起来就像
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import sparse
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as special
import scipy
def create_second_deriv(size, h):
delta_matrix_2_
让我们说有A::甚:浅:A类和A::甚深::ClassB
档案:./A/甚/浅/ClassA.pm6
class A::Very::Shallow::ClassA{
has Str $.label is rw;
has Str $.icon is rw;
has @.items is rw;
}
我想继承ClassA中的ClassB,所以我写:
档案:./A/File/Deep/ClassB.pm6
class A::Very::Deep::ClassB is A::Very::Shallow::ClassA{
...
}
但是,错误的原因是:
Cannot resolve
我有网页设计为不同的屏幕变化,如完整,小(640),中(1024),大(1440)和xlarge (1920)。默认情况下,它显示屏幕变体完整,我想测试相同的网页,不同的屏幕变体相同的功能。在我的例子中,我的特征文件如下所示:
Background Outline:
Given Home page is displayed.
When I navigates to "abc" inside "xyz" menu
And user click on <screenVariation> tab
Examples:
| screenVariation|
|
我有以下枚举
sealed trait DataTyp
case class IntN(n: Int) extends DataTyp
case class FltN(n: Float) extends DataTyp
case class StrL(d: String) extends DataTyp
case class Bool(b: Boolean) extends DataTyp
我想在它们上实现算术、关系和逻辑运算。在这样做的时候,有明显的代码重复,这可能会优化。而不是为了进行正确的操作格式而进行大量的模式匹配。有没有一种方法可以做一个泛型函数,我可以在进行模式匹配时作为参数传递?
我在C#中使用EF6.0和ASP.NET MVC,我有两个类-- project和feature
public class project
{
[Key]
[DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
public Guid id { get; set; }
[Required]
public string aliasName { get; set; }
public virtual List<feature> features { get; set; }
}
和
pu
这个问题可能是一个愚蠢的问题,任何搜索引擎都应该给我一个快速的答案。但是我没有找到任何东西,所以我可能会使用错误的术语。
如果F#可以使用|符号进行独占(OR)组合:
type LeftOrRightOrNone =
| Left of string
| Right of string
| None
这意味着LeftOrRightOrNone只能是Left或Right或None类型。
我们可以有相同的约束条件和密封的特征
sealed trait LeftOrRightOrNone
case class Left(..) extends LeftOrRightOrNone
有了CPS上下文(@cpsUnit)中的以下类,我将如何实现Seq-trait?我是否必须把像Seq这样的标准特性放在一边,只在cps-context中实现map、flatmap和foreach?
class DataFlowVariable[T] {
def apply(): T @cps[Unit] = ...
}
class DataFlowStream[T] extends Seq[T] {
override def iterator: Iterator[T] = new Iterator[T] {
private val iter = queue.iterator