我正在开发一个Rails应用程序,向学生推荐导师,反之亦然。我需要根据他们的专业(数学、生物学等)、经验(初中等)、班级(数学201等)、偏好(自我描述的关键词)和评分等多个维度进行匹配。
我检查了一些Rails协作推荐引擎(推荐的、重新推荐的)和Mahout。在我的情况下,协作推荐似乎不是最好的选择,因为我有更多的结构化数据,这允许更结构化的查询。例如,我可以为学生提供如下推荐逻辑:
if student looks for a Math tutor in Math 201:
if there's a tutor in Math major offering tutoring i
下面的代码可以用于打破Java中的循环依赖关系。
这是什么毕达通的方式?
interface A {
int A1();
}
class X implements A {
B b;
public int X1() {
b = B(this);
b.doSomething();
}
public int A1() { ... }
}
class B {
A a;
public B(A a) {
this.a = a;
}
public doSomething() {
//...
我有一张表,上面显示了一个城镇的学生出勤率。每个学生参加的每一天都有一行,所以如果学生#1在一年的课程中参加了175天,那么该学生有175行,每行都有唯一的日期。每一行还包含他们的姓名、ID、日期和他们所在的学校。(小学、初中、高中)
我需要一个表格,按星期和学校显示出勤学生的平均人数-所以:
列=星期几(星期一至星期五)
Rows =学校(小学,初中,高中)所以我需要一个矩阵来显示周一小学的平均出勤率是110,周二是114,等等。请帮助-
我的公式很接近,但并不正确:Ave of Count of ID = AVERAGEX( KEEPFILTERS(VALUES('Att
我是个初中的学生。很难搞清楚如何使用货币格式。我在Java编程指南(第二版)中做了一个练习,在这里我必须提醒员工提供汉堡、薯条和汽水的数量。
薯条1.09美元,汉堡1.69美元,苏打水0.99美元。
这是我的代码:
import java.util.Scanner;
/**
* Order pg. 101
*
* Garret Mantz
* 2/10/2016
*/
public class Order {
public static void main(String[]args) {
final double pburgers=1.69;
final double pfri
我对JavaFX页面使用SceneBuilder,对java代码使用NetBeans,包括控制器代码。我有几个控制器,所有控制器都用于加载,还有一段主要代码用于加载JavaFX页面。它们都可以工作,除了1页。
下面是一个方法的代码旋转框,它可以很好地加载页面:
public boolean showAddProductDialog()
{
try
{
// Load the fxml file and create a new stage for the popup dialog.
FXMLLoader loader = new FXMLLo
问题
我很难将APN的auth 加载到Java。我的理解是,Java可以读取PKCS8编码的私钥,但我得到了一个异常。
异常我使用了(bcprov-jdk15on-1.55)
org.bouncycastle.jcajce.provider.asymmetric.util.ExtendedInvalidKeySpecException: unable to process key spec: java.io.IOException: algorithm identifier 1.2.840.10045.2.1 in key not recognised
at org.bouncycas
什么是最毕达通的方式,以获取一个字典列表,并总结所有的值,以匹配键从每一行在列表中?
我做了这件事,但我怀疑理解更多的是毕达通:
from collections import defaultdict
demandresult = defaultdict(int) # new blank dict to store results
for d in demandlist:
for k,v in d.iteritems():
demandresult[k] = demandresult[k] + v
在中,这个问题一直涉及相同的键,但在我的例子中,每一行中的键可能是
我正在把一个TensorFlow模型转换成毕道尔。我想用BatchNorm2d模型初始化TensorFlow的均值和方差。我是这样做的:
bn.running_mean = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(TF_param))
我得到了一个错误:
RuntimeError: the derivative for 'running_mean' is not implemented
但是是为bn.weight和bn.bias工作的。是否有任何方法来初始化均值和方差使用我的预先训练的Tensorflow模型?在毕道尔有类似于moving_mean_in