假设我有个课:
class Fruit {
var fruitName: String
init(getFruit name: String) {
fruitName = name
}
}
使用构造函数和使用.init有什么区别吗?
var apple = Fruit(getFruit: "apple")
var orange = Fruit.init(getFruit: "orange")
我看不出操场上有什么不同。
如果这个问题措辞不当,或者以前有人问过,我很抱歉。
我有以下两门课:
class City : NSObject{
var header:String? = nil
var areas:NSMutableArray? = nil //Contain array of Area
//Return array of City objects
class func generate(cityCount:NSInteger) -> NSMutableArray{...}
}
和
class Area : NSObject{
var title:String? = nil
var address
每个引用Python3类定义的":w“都会产生一个错误。我还尝试了禁用消息窗口,但没有成功地使用
let g:syntastic_always_populate_loc_list = 1
let g:syntastic_auto_loc_list = 1
let g:syntastic_check_on_open = 0
let g:syntastic_check_on_wq = 0
引发错误的类定义类似于
class SomeClass(metaclass=PoolMeta):
pass
问题是我如何禁用该窗口以防止发出错误的警报?
图像附加
我看了一堂锈蚀课,看到我想到了两种迭代向量的方法。我可以迭代“向量本身”或"iter()方法“。你能告诉我这里有什么区别吗?
fn call(from: &mut Vec<i32>, to: &mut Vec<i32>) {
for e in from.iter() {
to.push(*e);
}
for e in from {
to.push(*e);
}
}
fn printvec(from: & Vec<i32>) {
for e in from
我们成功地训练了一个基于五个气候特征和一个二进制(0或1)标签的TensorFlow模型。我们需要五个新气候变量值的外部输入的输出,这些值将输入到model.predict()中。然而,当我们尝试输入一个包含五个值的数组时,我们得到了一个错误。提前感谢! def split_dataset(dataset, test_ratio=0.10):
"""Splits a panda dataframe in two."""
test_indices = np.random.rand(len(dataset)) < test_ratio
我目前正在尝试使用静态类型系统实现类型分析器,该系统使用OCaml语言实现。
我使用的算法是首先生成类型方程,然后用统一算法求解这些方程。除了递归的letrec-exp绑定类型之外,我已经能够很好地实现代码。
以下是完整代码
type program = exp
and exp =
| NUM of int
| VAR of var
| SUM of exp * exp
| DIFF of exp * exp
| MULT of exp * exp
| DIV of exp * exp
| ZERO of exp
| IF of exp * exp * exp
例如,假设我有一个(n,2)维张量t,其元素都来自包含随机整数的集合S。我想构建另一个张量d,其大小为(m,2),其中每个元组中的单个元素来自于S,但整个元组不发生在t中。
例如。
S = [0,1,2,3,7]
t = [[0,1],
[7,3],
[3,1]]
d = some_algorithm(S,t)
/*
d =[[2,1],
[3,2],
[7,4]]
*/
在python中,最有效的方法是什么?最好是用火把或鼻烟,但我可以解决一般的解决方案。
在我天真的尝试中,我只是用
d = np.random.choice(S,(m,2))
non
所以,我必须找到连续子集的最大和,我在python中遵循这个算法。
def SubSeq(list):
final_list = None
suming = 0
for start in range(len(list)):
for end in range(start+1, len(list)+1):
subseq = list[start:end]
summation= sum(list[start:end])
if summation > suming:
完全错误 tput: No value for $TERM and no -T specified
tput: No value for $TERM and no -T specified
tput: No value for $TERM and no -T specified
/usr/bin/python: can't find '__main__' module in ''
[Finished in 0.1s with exit code 1]
[shell_cmd: python -u ""]
[dir: /Applicatio
这似乎是一个常见的调度问题,但我看不出解决方案,甚至看不到如何称呼这个问题。这就像一种拓扑结构,但不一样.
考虑到一些依赖关系,比如说
A -> B -> D -- that is, A must come before B, which must come before D
A -> C -> D
一种拓扑类型可能有多种解决方案:
A, B, C, D
and A, C, B, D
都是解决办法。
我需要一个返回以下内容的算法:
(A) -> (B,C) -> (D)
也就是说,做A,然后所有的B和C,然后你可以做D所有的歧义或不-关心是分组的。
我有一个对数正态分布的平均值和SD。但是,为了从python中的日志正态分布中提供样本,我需要将这些变量转换为底层正态分布的平均值和SD。
from numpy.random import seed
from numpy.random import normal
import numpy as np
mu = 25.2
sigma = 10.5
#pd.reset_option('display.float_format')
r = []
r = np.random.lognormal(mu, sigma, 1000)
for i in range(1000):
whi
我有两个模特儿,一个老师和一个学生。我还有另外两种模式,一节课和一节课,其中课是实际的主题,课堂是用来划分学生的。我想建立以下关系。
A teacher teaches a specific lesson in a specific class e.g Mike teaches python in C3
和
A student attends a class with a specific lesson e.g George is taking Python in C3
所以最终
George is Mike's student in python in C3
在这两种模型中,我都使用