(Python 3)首先,我觉得我的标题不是它应该的,所以如果你坚持这个问题,想出一个更好的标题,请随意编辑它。
我最近学习了Python和Python注释,所以我编写了两个小函数来测试我最近学到的东西。其中一个名为wraps,用于模拟functools wraps的行为,而另一个称为ensure_types,则用于检查给定函数是否传递给某个函数的参数是正确的,并通过其注释进行检查。以下是我为这些函数编写的代码:
def wraps(original_func):
"""Update the decorated function with some import
我正在转换到删除代码中的boost-python依赖项,并且我已经进入了这个转换的“最后一步”(我删除了所有其他的boost依赖项,当我注释掉下面的boost代码时,我得到了ImportError: dynamic module does not define init function (initMy_module)。
下面是原样的代码
#include <boost/python.hpp>
namespace bpn = boost::python::numeric;
using namespace boost::python;
BOOST_PYTHON_MODULE(My_m
假设我有五组,我想聚在一起。我理解这里描述的SimHashing技术:
可以产生三个集群({A}、{B,C,D}和{E}),例如,如果结果是:
A -> h01
B -> h02
C -> h02
D -> h02
E -> h03
同样,MMDS书的第3章中描述的MinHashing技术:
如果其结果是:
A -> h01 - h02 - h03
B -> h04 - h05 - h06
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C -> h04 - h07 - h08
|
D -> h09 - h10 - h08
E
请原谅我还有一个关于Python装饰师的问题。我确实读过其中的许多,但我想知道对以下具体问题的最佳解决方案是什么。
我已经写了几个函数,在numpy/scipy中进行某种形式的渐变下降。在给定矩阵X的情况下,我尝试迭代最小化A和S的函数d(X,AS)的某些距离,每个算法遵循相同的基本过程,但每个算法都有不同的更新规则。例如,下面是我的两个函数(注意,唯一的区别是更新规则):
def algo1(X, A=None, S=None, K=2, maxiter=10, c=0.1):
M, N = X.shape
if A is None:
A = matrix(r
当我调用以下函数时,它将按预期返回1:
integer function my_func() result(myresult)
myresult = 1
end function my_func
但是,当我修改返回值的名称以字母"r“开头时,函数返回0。
integer function my_func() result(rresult)
rresult = 1
end function my_func
是什么引起的?我的第一个想法是它与隐式类型有关,但是函数在一个指定implicit none的模块中。
这是完整的模块
module my_mod
implicit n
因为Facebook的setFragment只使用support.fragment,所以我在使用常规片段时,为了克服这个问题,我做了以下工作:
public class NativeFragmentWrapper extends android.support.v4.app.Fragment {
private final Fragment nativeFragment;
public NativeFragmentWrapper(Fragment nativeFragment) {
this.nativeFragment = nativeFragment;
我有一个python方法,它成功地创建了一个GET Signed Url,它将下载Google Cloud Bucket中的视频。
def _MakeUrlForApp(self, verb, path, content_type='', content_md5=''):
"""Forms and returns the full signed URL to access GCS."""
base_url = '%s%s' % (self.gcs_api_endpoint, path
我正在尝试从CNTKLibrary.h反向工程CNTK for C++ (因为没有官方文档)。
我做了一个RNN网络(主要是通过单元测试源代码),它似乎可以工作(至少现在没有编译或运行时错误!)
在单元测试源代码中,我看到他们使用Function::Forward和Function::Backward来计算"trainingLoss“和"predection",但我还发现通过使用Python示例,我可以使用相关的学习器优化器(FSAdaFradLearner)创建”训练器“,然后在该poinetr上调用"TrainMinibatch”。
现在我的问题是,哪种方法