我在std库中找到了std的以下实现:
// TEMPLATE FUNCTION forward
template<class _Ty> inline
constexpr _Ty&& forward(
typename remove_reference<_Ty>::type& _Arg) _NOEXCEPT
{ // forward an lvalue as either an lvalue or an rvalue
return (static_cast<_Ty&&>(_Arg));
}
templat
我正在实现一个在大型学术文档中进行特征选择的程序。第一步是读取每个文件,生成gram并进行一些预计算。我使用multiprocessing.pool让程序运行得更快。以下是我这部分的代码:
#number of process
processNum = 4
pool_precompute = mp.Pool(processes = processNum)
fileNum = len(filelist)
offset = fileNum // processNum
ProcessList = []
for i in range(processNum):
if (i == proces
我想覆盖一个子类中的泛型函数,如下所示:
超类:
public abstract class Metric {
public abstract <T extends Foo> T precompute(); // valid syntax
public abstract <T extends Foo> void distance(T arg); // valid syntax
public static class Foo {}
}
子类:
public class MetricDefault extends Metric {
@O
我正在寻找一种根据函数对集合进行排序的有效方法,同时根据该函数的评估对集合进行筛选。为了说明:
var materialsByExpiry = from m in materials
where m.ExpiryDate() >= today
orderby m.ExpiryDate()
select m;
由于materials是一个大型集合,而ExpiryDate是一个非平凡的计算,所以我想尽量减少对ExpiryDate的调用次数。显然,每个
考虑以下代码类:
class A {
public:
int number;
vector<int> powers;
A () {
number = 5;
powers.resize(100);
}
long long getPower(int x) {
return powers[x];
}
void precompute() {
powers[0] = 1;
for (int i = 1; i &
下面是添加到中的五个文件(不需要数据库,也不需要设置):
lib/任务/预计算.rake
namespace :precomputation do
desc "This fetches data for precomputation"
task fetch_all: :environment do
Precomputation.precompute_all_data
# end
end
end
app/models/预计算.rb
class Precomputation
def self.precompute_all_data
ad_
我试图使用三种不同的聚类算法来进行聚类分析。我从stdin加载数据,如下所示
import sklearn.cluster as cluster
X = []
for line in sys.stdin:
x1, x2 = line.strip().split()
X.append([float(x1), float(x2)])
X = numpy.array(X)
然后将集群参数和类型存储在数组中,如下所示
clustering_configs = [
### K-Means
['KMeans', {'n_clusters'
我想做一个矩阵k x n (k rows and n columns),它的秩是k,我的想法是在每一代列检查矩阵的当前秩。如果current rank小于number of current column j,我将再次创建该列,直到rank等于current column。这是我的代码。然而,它工作起来非常慢(因为每一步都要检查排名)。请帮我修改一下。
function G=fullRank(k,n)
%% make matrix kxn
j=0;
while(j<n)
d=randi(k,1)
column = [ones(1,d)
我使用的是最新版本2.8.1
我尝试过项目源代码和二进制相对路径,但没有成功。下面是代码:
另外,我也不知道如何通过-set:key=value传递目录。我是否应该用引号将键或值包装起来,避开斜杠?如果我成功地通过了,I #get(Key)是否可以在compileTime部分进行修改,并以某种方式使用for #r?
更新-在玩完@Qwertie应答之后
我创建了一个简单的Test.ecs文件来测试--set:key=value输出
compileTime
{
using C = System.Console;
var a = #get(a);
C.WriteLine(
我有以下代码:
feature_array = da.concatenate(features, axis=1)#.compute()
model = KMeans(n_clusters=4)
model.fit(features, y=None)
现在,如果我首先计算feature_array,这段代码运行得很好,但如果没有它,它会给出一些我无法真正弄清楚的内部TypeError:
File "/Users/(...)/lib/python3.7/site-packages/dask_ml/utils.py", line 168, in check_array
sam
我有下面的NameError,我不知道为什么。我只更改了输入文件路径和教程中的列名,这对我很有效。
import json
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inli
我在包含复杂组的Oracle11g数据库中有一个视图(V_STUFF_WE_SELL)。在大多数情况下,从这个视图进行查询是相当快的,但是如果我尝试使用in子查询进行查询,则需要很长时间。(请注意,硬编码的org_id值通常是来自用户应用程序的参数。)
Select * from V_STUFF_WE_SELL s where s.STUFF_WE_SELL_ID in
(Select stuff_we_sell_id from aprov_item a where a.org_id = 1) --this takes way too long
但是,如果我替换子查询产生的值,则查询所需
我有一个庞大的元组列表,:
ijs = [(0,1),(0,2),(0,3), (3,2)...]
对于给定的值v,我只想获得具有i=v或j=v的(i,j)对(从存储在ijs中的所有可能的(i,j)对)。
,例如,代表v=0,给ijs = [(0,1),(0,2),(0,3), (3,2)],那么,我应该回到only_current = [(0,1),(0,2),(0,3)]。
示例:
请忽略前3行,我在其中构建了一个包含元组的列表ijs。
import numpy as np
# IGNORE THIS PART UNTIL THE MAIN LOOP
N= 1000
indices_
我试图获得两个列表之间的所有距离,使用两个for循环和一个持续到第一个列表为空的外部while循环。我需要从项目i、 in list1和j到list2的所有单个距离之和。每次迭代之后,第一个项从第一个列表中移除并添加到第二个列表中。这导致了一些多余的计算。
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [5, 6]
while len(list1) != 0:
distances = []
for i in list1:
distance = 0
for j in list2:
distance += abs
下面是对两列进行检查的代码。我知道这不是在两列数据帧上做这件事的正确方法,但我希望能得到更好的方法的帮助 for i in range(len(df)):
if df['Current_Value'][i].lower() == 'false'or df['Current_Value'][i].lower() == '0' and df['_Value'][i].lower() == 'false' or df['_Value'][i].lower()