所以我第一次在我的mac上和码头玩。我通过标准教程使用了boot2docker,并在ubuntu映像中启动了提示符。
docker pull ubuntu
docker run -i -t ubuntu /bin/bash
在码头的时候,我开始了我的第一个实验,看表演是否会下降。在命令行中,我将使用python timeit模块快速检查一些基本的性能度量。
Mac结果
$ python3.4 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 3: 37.7 usec per
我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集,我已经清理了文本(删除断点,标点符号,删除空行,.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件,我已经使用了常见的分类器,即朴素贝叶斯,支持向量机和逻辑回归。在这里,我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他!我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法?
如果你能给我一个例子,说明一个已经存在的算法是如何被改进的,那也是很好的。
我阅读了大量关于文本分类准确性的文献,在所有的论文中,作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
我尝试过从安装和重新安装。我需要使用它来使用 (由python托管)进行面部验证。我按照第一步从libzip安装了和ziplib。不管怎么说,我总是犯错误。
这里我列出了cmake的结果
-- Building for: Visual Studio 14 2015
-- Found ZLIB: c:/Python27/work/libpng-1.6.26/lib/zlib.lib (found version "1.2.8")
-- Performing Test HAVE_LD_VERSION_SCRIPT
-- Performing Test HAVE_LD_VERSION
我发现在java中计算sha256很慢。例如,它比python慢。我写了两个简单的基准测试来计算1 1GB的0的sha256。在这两种情况下,结果是相同且正确的,但是python时间是5653ms,java时间是8623ms(慢了53%)。每次的结果都是相似的,这对我来说是一个重要的区别。
如何在java中更快地进行计算?
基准:
Java:
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class BenchmarkSha256 {
public st
我在Python中使用Google App Engine版本的Django模板。
将循环放在模板中与将其放入python页面处理程序中是否存在主要的性能差异?
例如,我正在比较下面这样的东西:
{% for i in items %}
<div id="item_{{i.key}}">
{{i.text}}
</div>
{% endfor %}
在我的python代码中是这样的:
def returnHtml(items):
item_array = []
for i in items:
item_a
我正在尝试使用带有多个处理器的django-nose来运行我们的测试套件,以减少运行时。所有测试都通过了一个处理器,但是使用多个处理器会产生一个DatabaseError: server closed the connection unexpectedly。
我发现了两个测试,当它们用多个处理器运行时,90%的时间都失败了。UserFactory与accounts_user一起工作,CustomerFactory与accounts_customer一起工作。注在传递的日志中,最终的UPDATE到accounts_customer是在事务关闭之前完成的。在失败的日志中,这个UPDATE到acco
我和一个朋友正在为我们的神经网络调整参数。下面的代码就是我们到目前为止所得到的。
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
ds = pd.read_csv(
"https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/aba