我有对象池,其中包含它们的状态历史,其中从一种状态到另一种状态的每一次转换都需要一些时间,例如:
object\ 1: A \overset{1s}{\rightarrow} B \overset{2s}{\rightarrow} C \\ object\ 2: D \overset{3s}{\rightarrow} E \overset{4s}{\rightarrow} F
池由许多具有正确历史记录的对象组成,其中状态序列和转换时间遵循一些未知的规则。此外,池还包含少量具有错误历史记录的对象。但是什么东西是对的还是错的还不清楚。
它需要在泳池里发现错误。例如,“从X到Y的过渡是不允许的
我尝试使用sha1代码计算加密文件(file.gpg)的Python3。
我测试两种功能。
import hashlib
import gnupg
def sha1sum(filename):
h = hashlib.sha1()
b = bytearray(128*1024)
mv = memoryview(b)
with open(filename, 'rb', buffering=0) as f:
for n in iter(lambda : f.readinto(mv), 0):
h.upda
为此,我创建了一个speech to text recognition app.For,我使用CMULanguage tool.For开发了一个字典,为我的项目创建了字典,我在我的语言文件夹中添加了两个文件,它们以组的形式存在,Files.The文件的扩展名为.lm(语言模型)和.dic。
当我上传我的语料库时,这些文件是由CMULanguage工具提供给我的。我想知道这个.lm文件的用途是什么?如果有人知道,请让我知道这个主题。
先谢谢你,克丽丝蒂
我正在为不太大的数据集(1000条记录)构建算法 但它有大约2000列 我得到了这个错误 File "C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 603, in _check_proba
raise AttributeError("predict_proba is not available when "
AttributeError: predict_proba is not available when probability=False 这是我
给定一组true/false值,随机选择具有TRUE值的索引的最有效算法是什么?
一个简单的草图算法是
a <- the array
c <- 0
for i in a:
if a[i] is true: c++
e <- random number in (0, c-1)
j <- 0
for i in e:
while j is false: j++
return j
有没有人能想出一个更快的算法?也许有一种方法可以只遍历列表一次,即使一开始不知道真实元素的数量?
给出了一个有向图G= ( v,E),其中每个边(u,v)∈E有一个相关联的值r(u,v),它是0≤r(u,v)≤1范围内的实数,表示从顶点u到顶点v的通信通道的可靠性,我们将r(u,v)解释为从u到u的通道不会失败的概率,我们假设这些概率是独立的。给出了在两个给定顶点之间寻找最可靠路径的有效算法。
a
/ \
b<--c a directed to c; c directed to b; b directed to a
假设这是图G= (V,E);顶点a是根,其中一个边是a to c,a=u&c=v,所以边是(u,v)。我想用Dijkst
我想把一个句子里的所有子句子分开。如果这个句子有标点符号或任何协调,我就能用空格把它们分开。但万一没有分离,你知道怎么处理吗?例如,我有句(法文):
Je suis Linda je veux savoir votre nom.
我想要:
Je suis Linda
je veux savoir votre nom.