针对指数scipy.optimize.curve_fit的优化警告
针对指数scipy.optimize.curve_fit的优化警告，首先需要了解scipy.optimize.curve_fit是什么。
scipy.optimize.curve_fit是SciPy库中的一个函数，用于拟合给定数据的非线性函数。它通过最小化残差平方和来确定函数的最佳拟合参数。在使用curve_fit函数时，有时会出现优化警告，这是因为优化算法在拟合过程中可能遇到了一些问题。
针对这个优化警告，可以采取以下几种方法来解决：
- 调整拟合函数的初始参数：优化算法通常需要一个初始参数的猜测值来开始拟合过程。如果初始参数选择不当，可能会导致优化警告。可以尝试不同的初始参数值，以获得更好的拟合结果。
- 调整拟合函数的形式：有时候，选择不合适的拟合函数形式也会导致优化警告。可以尝试使用其他形式的函数进行拟合，或者对原始数据进行预处理，以使其更适合所选的拟合函数。
- 增加数据量：如果数据量较少，可能会导致优化算法难以找到最佳拟合参数。可以尝试增加数据量，以提高拟合的准确性。
- 使用其他优化算法：
curve_fit函数使用的是默认的优化算法，但并不一定适用于所有情况。可以尝试使用其他优化算法，如scipy.optimize.least_squares或scipy.optimize.minimize，以获得更好的拟合结果。 - 忽略优化警告：如果经过尝试仍然无法解决优化警告，也可以选择忽略该警告。但需要注意，忽略警告可能会导致拟合结果不准确。
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以上是针对指数scipy.optimize.curve_fit的优化警告的解答，希望对您有帮助。
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我试图通过使用scipy.optimize.curve_fit()来拟合指数函数(示例数据和代码如下所示)。但是它总是显示这样一个RuntimeError：RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.，我不知道我哪里出错了。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.arange(-1, 1, .01)
param1 = [-1, 2, 10, 100]
fi
浏览 1提问于2020-08-22得票数 0
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有一段时间，我一直在尝试将函数与一些数据相匹配，使用scipy.optimize.curve_fit：
from __future__ import (print_function,
division,
unicode_literals,
absolute_import)
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as mpl
x = np.array([0
浏览 1提问于2013-11-23得票数 4
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我正在尝试用scipy.optimize.curve_fit优化指数拟合。但是结果并不好。我的代码是： def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
# xdata and data is obtain from another dataframe and their type is nparray
xdata =[36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70 ,7
浏览 143提问于2020-04-27得票数 2
1回答
我只是想捕捉scipy.optimize.curve_fit函数抛出的一个scipy.optimize.curve_fit，但我意识到它不是一个有效的异常。
这是一个关于我正在做的事情的非工作的简单想法：
from scipy.optimize import curve_fit
try:
popt, pcov = curve_fit(some parameters)
except OptimizeWarning:
print 'Maxed out calls.'
# do something
我环顾了一下，但那里什么也没有。
我是遗漏了一些显而易见的东西
浏览 3提问于2015-07-08得票数 5
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numpy与枕的指数衰减曲线拟合
、、、、
我在对一些数据进行曲线拟合时遇到了一些麻烦，但我无法确定出了哪里出了问题。
在过去，我用numpy.linalg.lstsq做指数函数，用scipy.optimize.curve_fit做乙状结肠函数。这一次，我希望创建一个脚本，让我可以指定各种函数，确定参数，并根据数据测试它们是否合适。在进行此操作时，我注意到Scipy leastsq和Numpy lstsq似乎为相同的数据集和相同的函数提供了不同的答案。该函数是简单的y = e^(l*x)，并且受到约束，使得y=1位于x=0。
Excel趋势线与Numpy lstsq的结果一致，但是由于leastsq能够接受任何函数，所以最好找出问题所在
浏览 0提问于2013-01-16得票数 6
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我试图将表单f(x)=1/x或某些类似于f(x)=1/poly(x)的函数与这些数据相匹配：
我尝试使用scipy.optimize.curve_fit，它确实工作，但不返回回归本身，我想知道函数本身，成功地拟合数据。此外，我还考虑了旋转和使用np.polyfit的选项，但我不知道如何将其反转回该形式的函数。
编辑
这是我大约12点的数据：
x_points= [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 20, 22, 26]
y_points=[26, 22, 20, 17, 16, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8]
我可以生成更多的数据，但不超
浏览 18提问于2022-11-29得票数 -1
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SciPy说，与Matlab函数lsq弧度()等效或最接近的python函数是什么，它将数据和参数化函数(曲线)之间的平方误差降到最小？
我知道scipy.optimize.curve_fit和scipy.optimize.leastsq很亲近。然而，它们没有使用信赖域相关最小二乘法。当然，我可以自己编写在算法之间切换的条件。但是，如果有现有的python代码，我就不需要重新发明轮子了。
浏览 2提问于2015-08-28得票数 3
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将曲线拟合到数组中。这是我的代码：
def foubert(t,K,n):
return (1+((1-0.0620281576)**(1-n)-1)*np.exp(-(1-n)*K*(t-3)))**(1/(1-n))
foub_params, _ = scipy.optimize.curve_fit(foubert,phi[:,0],phi[:,1])
K_f,n_f = foub_params
通过使用参数，我得到的曲线最接近于K= 0.06和n= 2.5，但是我的代码一直返回n作为~1，并给我一个运行时警告，因为等
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
我正在以一种迭代的方式使用scipy.optimize.curve_fit()。
我的问题是，当它不能匹配参数时，整个程序(以及迭代)停止，这是它给出的错误：
RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 800.
我理解为什么它不能适应。我的问题是，有没有什么方法可以让我用Python 3.2.2编写的程序忽略这种情况，然后继续？
浏览 4提问于2012-02-07得票数 15
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因此，在工作中，我正在开发一个C++应用程序，它不需要C++运行时库就能运行。我们使用Visual 2005，并指定了/NODEFAULTLIB开关。
该解决方案的组织方式是:有各种静态库项目，然后是使用这些库的单个可执行项目。这些库大多是在单独的存储库中跟踪的公共库。它们是可以改变的，但是如果我们能避免的话，我们最好不要改变。
其中一个常用的库使用浮点数学。由于我们没有C++运行时，所以我们自己定义了这些例程(例如：_ftol2_sse，用于将浮点转换为int)。
根据我对低层次细节的理解(相当有限)，编译器会发出符号_fltused信号，表示需要使用浮点数学例程。
出于某种原因，其他公共库
浏览 4提问于2015-05-22得票数 4
我需要为我的工作项目安装NodeJS8.17 (MacOS 12.0)。我决定使用NVM (因为我想在npm版本之间切换)，我得到了以下消息：
clang:警告:包含未找到的libstdc++标头的路径；在命令行上传递'-stdlib= libc++‘来使用libc++标准库而不是-Wstdlibcxx- not -found。
据我所知，我需要安装或设置libstdc++的首选项。我试着使用xcode-select --install，但我得到了xcode-select: error: command line tools are already installed, use
浏览 3提问于2021-12-11得票数 1
2回答
为了确定一段时间的趋势，我使用scipy curve_fit和来自time.time()的X值，例如1663847528.7147126 (16亿)。做线性插值有时会产生错误的结果，并且提供近似的初始p0值也没有帮助。我发现X的大小是造成这个错误的关键因素，我想知道为什么？
下面是一个简单的片段，它显示了工作和不工作的X偏移量：
import scipy.optimize
def fit_func(x, a, b):
return a + b * x
y = list(range(5))
x = [1e8 + a for a in range(5)]
print(scipy.op
浏览 55提问于2022-09-22得票数 1
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我有一个Matlab的参考例程，我正试图将它转换为numpy/scipy。我遇到了一个曲线拟合问题，这是我在Python中无法解决的。这里有一个简单的例子来说明这个问题。这些数据完全是合成的，而不是问题的一部分。
假设我试图拟合一个有噪音数据的直线模型-
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [0.1075, 1.3668, 1.5482, 3.1724, 4.0638, 4.7385, 5.9133, 7.0685, 8.7157, 9.5539]
对于Matlab中的未加权解，我将编写
g = @(m, b, x)(m*x + b)
f = fitt
浏览 13提问于2019-11-21得票数 1
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我从ARM服务器收到以下警告：
13/06/10 01:31:06 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
13/06/10 01:31:06 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
但是我不能在x86服务器上得到这些WANR。是不是Hadoop包附带了精巧的代码，但只支持x86？
浏览 5提问于2013-06-11得票数 0
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这是我在Stack Overflow上的第一篇文章，如果有任何信息丢失，请耐心等待。
我正在尝试使用Python2.7.15(ubuntu18.04)和scipy.optimize.curve_fit()通过数据来拟合函数。这个拟合函数由可变数量的指数和相关参数组成，这些参数通过我的拟合函数的*args参数传递。
我尝试将参数的向量传递给我的拟合函数。不幸的是，似乎我使用'for‘循环执行的指数和实际上被解释为numpy。ndarray，其中它应该是要返回给拟合算法的单个值。下面是我尝试过的(简化的)示例：
import numpy as np
import scipy
import
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
我已经创建了一个android移动应用程序，我已经彻底清理了应用程序的xml文件中的所有内容，但是有两个警告我可以去掉，一个是activity_main.xml has more than 80 views, bad for performance，另一个是Nested weights are bad for performance，我可以选择禁止这些警告，但我不确定它是否正确。我想知道这些警告的回退，如果我只是压制这些警告，或者我需要消除这些警告是可以的。
浏览 1提问于2014-03-18得票数 0
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1回答
多变量curve_fit
、、、
我试着做一个曲线拟合的测量数据，从一个拖油箱车厢。由于运输在测试期间移动，有两个输入变量，即时间t和位置x。
python说，popt有5个结果，而不是我预期的4个结果。
我想出了以下脚本：
import scipy.optimize
x = np.zeros( len(data_foil[str(rn)]['src1']['time']))
for j in range(1,len(data_foil[str(rn)]['src1']['time'])):
x[j] = x[j-1] + data_rough[str(
浏览 10提问于2022-05-31得票数 0
散乱数据图
我需要将(x，y)-data拟合成一个含有两个变量的方程( x's和y's)，并检索5个未知参数。
我正在编写一个脚本，从一个简单的..txt文件中处理IV数据(电流电压)，并将它拟合成一个方程，称为非理想二极管方程；这是一个隐式非线性函数。
到目前为止，我已经用python打开了文件，将数据排序为numpy数组，绘制了原始数据的散点图，并且我知道应该如何匹配函数。我试着定义了方程，并尝试了SciPy函数using和curve_fit，但是没有运气(也许我只是不擅长使用它们)。
我所需要的只是将数据拟合成以下方程，检索参数，并绘制实际曲线：
Y=a* (n
浏览 4提问于2019-01-15得票数 2
是否可以使用Emscripten进行优化来构建/编译Opus/libopus ?我不确定这是否是Emscripten和WebAssembly的当前限制，或者是否存在确保解码器在WebAssembly (wasm)中得到优化的选项。
我收到以下关于opus_decoder的警告
CC src/opus_decoder.lo
src/opus_decoder.c:37:10: warning: You appear to be compiling without optimization, if so
opus will be very slow. [-W#pragma-me
浏览 0提问于2018-03-28得票数 3
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我有给定的数据集：
其中，我想在红色箭头指向的点上拟合高斯曲线。我试图将数据点限制在接近峰值的通道范围内，使用scipy.optimize.curve_fit和gaussian函数来获得fit，如下所示。
然而，这种方法不考虑数据点的背景噪声的斜率。从而影响上述方法拟合曲线峰值位置的准确性。
我想考虑一下这个背景斜率。我如何在python中这样做呢？
浏览 2提问于2018-04-16得票数 1
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升级到新的存储API版本4.2后，我将收到以下警告，即在某些分段查询中调用过时的方法。
'Microsoft.WindowsAzure.Storage.Table.CloudTableClient.GetTableServiceContext()‘已经过时：“通过working访问Windows表的支持已经过时。建议您使用Microsoft.WindowsAzure.Storage.Table命名空间来处理表。”
到目前为止，我还没有找到如何在新API上实现这一目标，也没有提供我能够找到的任何示例。遗留代码仍然运行良好，但是如果新的API支持更好的东西，我希望检查它并消除这个警
浏览 2提问于2014-08-27得票数 2
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在许多其他情况下，gcc似乎能够检测到循环开始时的条件初始化了变量。如果我删除增量运算符，它甚至可以工作。它也会在没有-02标志的情况下消失。我已经学会相信编译器警告通常意味着有问题，所以我想知道是不是我遗漏了什么，或者这只是一个奇怪的编译器怪癖。
void act(char **);
void test(int width, int height){
char * rowA[width];
char ** A;
for (int i = 0; i < width * height; ++i){
if (!(i % width)){
浏览 0提问于2018-06-29得票数 3
1回答
大家好，我的曲线拟合有问题，我得到了奇怪的结果，下面是我的代码：
x=np.array([ 0. , 117.999, 239.843, 307.682, 478.998,
599.465, 719.569, 839.406, 959.895, 1079.811,
1199.307, 1319.546, 1439.448, 1560.056, 1679.475,
1799.219, 1919.637, 2039.599, 2160.254, 2279
浏览 1提问于2018-06-04得票数 2
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是否有可能获得作为scipy.optimize.curve_fit()的直接输出的X平方的值
通常，拟合后，通过平方模型和数据之间的差异，通过不确定度加权和汇总，可以很容易地计算出它。然而，当向参数sigma传递2D矩阵(数据的协方差矩阵)而不是简单的1D数组时，情况就不那么直接了。
是真正的最佳拟合参数及其协方差矩阵，这是唯一可以从curve_fit()中提取的两个输出
浏览 0提问于2018-10-01得票数 8
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2回答
我正在尝试从一个具有22m行的表中获取用户的订户数。
我的sql如下：
SELECT
COUNT(id)
FROM
subscribers
WHERE
suid=541839243781
它需要12.6020 s来加载。
但是，以下相同的查询(获取用户的订阅)只需要0.0036的即可加载(似乎正常)
SELECT
COUNT(uid)
FROM
subscribers
WHERE
uid=541839243781
我的解释是：
id select_type table type possible_key
浏览 2提问于2012-04-19得票数 4
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据我所知，较新的GCC版本对可能出现错误的字符串操作“stringop-截断”提出了警告。
下面是我可以轻松触发此警告的示例代码：
$ cat strncpy-warning.cxx
#include <cstring>
extern char g_buf[16];
void mycopy ( const char* src_c_str )
{
strncpy ( g_buf, src_c_str, sizeof ( g_buf ) );
}
使用以下标志编译它会触发此警告：
$ g++ --version
g++ (GCC) 8.3.0
Copyright (C) 2
浏览 6提问于2021-04-02得票数 4
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SciPy曲线拟合失效幂律
、、、、
因此，我试图用以下幂律来拟合一组数据：
def f(x,N,a): # Power law fit
if a >0:
return N*x**(-a)
else:
return 10.**300
par,cov = scipy.optimize.curve_fit(f,data,time,array([10**(-7),1.2]))
其中的其他条件只是强迫a为正。使用scipy.optimize.curve_fit生成，分别返回N和a的1.2e+04和1.9e0-7的值，绝对不与数据相交。从我手动输入的fits开始，N和a的值应该分别在1
浏览 2提问于2016-03-09得票数 8
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我正试图在本地计算机上执行tensorflow脚本。但会出现以下警告。如果有人能够指定此警告的共同原因，这将是非常有帮助的。
2020-10-26 14:04:34.690753: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations
浏览 4提问于2020-10-26得票数 5
6回答
我很好奇为什么乘法比在python中获得超能力要快得多(尽管据我所读到，这在许多其他语言中也很可能是正确的)。例如，这样做要快得多
x*x
比
x**2
我认为**算子更一般，也可以处理分数次方。但是如果这就是为什么它要慢得多，为什么它不检查一个int指数，然后做乘法呢？
编辑：，这是我试过的一些示例代码..。
def pow1(r, n):
for i in range(r):
p = i**n
def pow2(r, n):
for i in range(r):
p = 1
for j in range(n):
p *= i
现在，pow2只是
浏览 6提问于2009-06-19得票数 41
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2回答
我应该如何创建这个索引？
、、、、
我有这样的疑问：
select blah, foo
from tableA
where makedate = @somedate
select bar, baz
from tableA
where vendorid = @someid
select foobar, onetwo
from tableA
where vendorid = @someid and makedate between @date1 and @date2
我是否应该只创建一个索引：
create nonclustered index searches_index on tableA(vendorid, makedat
浏览 0提问于2014-12-11得票数 0
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我不能使用scipy.optimize.curve_fit来适应numpy.sinc生成的数据。即使我这样做(或者至少我认为我这么做了)，也与参与文档中的情况完全一样。以下是我的简单尝试：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
xdata = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = 100*np.sinc(xdata - 3) + 1
y_noise = np.random.normal(3, 2, 200)
ydata = y + y_n
浏览 0提问于2018-04-05得票数 1
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我们的Java应用程序在表的1上执行批处理插入，该表模式类似于..
CREATE TABLE "My_KeySpace"."my_table" (
key text,
column1 varint,
column2 bigint,
column3 text,
column4 boolean,
value blob,
PRIMARY KEY (key, column1, column2, column3, column4)
) WITH CLUSTERING ORDER BY ( column1 DESC,
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
我有这样的事情：
SELECT CompanyId
FROM Company
WHERE CompanyId not in
(SELECT CompanyId
FROM Company
WHERE (IsPublic = 0) and CompanyId NOT IN
(SELECT ShoppingLike.WhichId
FROM Company
INNER JOIN
ShoppingLike ON Company.CompanyId = ShoppingLike.Use
浏览 2提问于2016-07-23得票数 0
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好的混合颜色插值方法？
、、、、
这一问题特别涉及颜料、颜料等颜色混合背景下的曲线拟合问题。
我试图猜测两种颜料的所需比例，比如“褐色”(B)和“白色”(W)，以达到给定的亮度值L。
为了在化学中应用Beer定律，我以同样的方式做了一条“校准曲线”。然而，曲线不是线性的，所以我不能使用定律。
以下是我所做的：
(1)
我测量了这些比例的混合物，标记为a，b，c，d，d的油漆样品的光谱。等。
A >>> W= 1，B=0(纯白色)
B >>> W= 63/64，B= 1/64
C >>> W= 31/32，B= 1/32
D >>> W= 15/16，B
浏览 3提问于2017-01-23得票数 0
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我使用的是v12，我有一个大的、复杂的查询，可以运行，但是当我添加更多的连接时，不管我要加入哪个表，它都会变得非常慢。重要的是要指出的是，通过添加一个简单的join，它将为整个查询选择一个不同的执行，并且我会收到关于在原始查询中没有执行的排序操作的警告。
我不能发布查询或执行计划，但我想知道是否有人面临类似的情况。我的直觉告诉我，Server正在选择一个糟糕的执行计划，因为查询太大了，所以当它尝试选择一个查询时，它会超时。
通过将中间结果保存到内存优化表中，我能够改进查询。这样，我就可以“保证”执行计划，直到那个时候，然后对内存优化表进行一些连接。如果我向内存优化表中添加了10个以上的联接，则
浏览 0提问于2019-04-17得票数 -2
Google AdSense上的Optimisation显示了“你的一些广告单元只在一小部分时间内被看到”警告。
📷
我刚刚访问了一个桌面和移动网站，我可以看到特定的广告单位。它说，这个特定的广告单位是可见的0%的时间，但我刚刚证明了这是错误的。
这是Google AdSense上的bug吗？
浏览 0提问于2016-05-07得票数 3
我正在尝试绘制几个重复R-T测量的数据集，并使用scipy.optimize.curve_fit对每个数据集拟合一条最适合的三次根线。
我的代码为每个数据集生成一行，但不是最适合的立方根行。每个数据集都以颜色编码到其对应的最佳拟合行：
我试着增加我的数据的数量级，因为我听说有时scipy.optimize.curve_fit不喜欢非常小的数字，但这并没有改变。如果有人能指出我的错误所在，我将非常感激：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import scipy.optimize as scpo
impor
浏览 2提问于2021-04-08得票数 0
1回答
我试图使用以下代码来拟合一些数据：
import numpy as np
import scipy.optimize
import matplotlib.pyplot as plt
def fseries(x, a0, a1, b1, w):
f = a0 + (a1 * np.cos(w * x)) + (b1 * np.sin(w * x))
return f
x = np.arange(0, 10)
y = [-45.0, -17.0, -33.0, 50.0, 48.0, -3.0, -1.0, 2.0, 84.0, 71.0]
res = scipy
浏览 0提问于2017-12-26得票数 1
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我刚刚将我的ArangoDB的docker镜像从3.3.19升级到3.4，如下所示
docker-compose down，
获取最新的docker图像，
docker-compose run --rm arangoService arangod -database.auto-upgrade，
docker-组合起来
之后一切看起来都很好。DB和Foxx服务可以工作，但在运行database.auto-upgrade时，我注意到以下警告：
WARNING {engines} collection '_apps' does not have all persistent Loca
浏览 5提问于2018-12-19得票数 1
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目前，我正在尝试优化一些代码，其中50%的时间用于std::pow()。我知道指数总是是一个正整数，基在区间(0，1)中总是一个双。为了好玩，我写了一个函数：
inline double int_pow(double base, int exponent)
{
double out = 1.0;
for(int i = 0; i < exponent; i++)
{
out *= base;
}
return out;
}
我正在编制下列文件：
> g++ fast-pow.cpp -O3 --std=c++11
我在(0，
浏览 4提问于2016-06-27得票数 6
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我本质上是试图从桌面数据库/CRM工具向网站添加数据，其中不存在对网站的API。我发现我可以加载网页，登录并使用Javascript将CRM中的数据填充到表单中。 我可以看到表单域与我的值是正确的。但是，除非我实际在表单域中键入内容，否则Angular 6变量不会更新。所以我得到了‘必填字段’的警告。 有没有办法强制Angular提取表单域中的值？
浏览 18提问于2019-05-30得票数 0
我有一个类似这样的查询。
Select *
FROM FaultCode FC
JOIN (
SELECT INNER_E.* FROM Equipment INNER_E
) E USING(EquipmentID)
LEFT JOIN AssetType AT ON AT.id_asset_type = E.id_asset_type AND AT.id_language = 'en-us'
LEFT JOIN Project P ON E.current_id_project = P.id_project
WHERE E.id_organization = 10
浏览 4提问于2021-12-10得票数 0
2回答
我有一些电子邮件服务，除了邮件枪，自动设置在DNS中的SPF记录。可以选择将额外的主机添加到此SPF记录，但它不会使域验证...
我的SPF记录如下：
v=spf1 +a +mx +ip4:11.11.11.11 +include:mailgun.org ~all
我已经用测试过了，SPF记录存在。然而，在邮件管理器中，当我单击“立即检查DNS记录”时，它会报告SPF (DKIM / CNAME都正常)。我能做什么?我无法手动编辑SPF记录，因为它是由其他电子邮件服务自动生成的。
浏览 5提问于2016-06-17得票数 0
我想向Google Market提交一份申请。我发现一个项目中只生成了一个apk文件，它的路径是Project1Project/Project1/build/apk/Project1-debug-unaligned.apk
它看起来像是一个调试版本。我在哪里找到(如果有)应用程序的发布版本，或者我如何生成它？
浏览 0提问于2013-07-14得票数 23
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根据，在Python中生成XML文件的最简单方法之一是使用Python的内置ElementTree XML。
但是，包含以下警告：
警告： 模块对恶意构造的数据不安全。如果需要解析不可信或未经身份验证的数据，请参阅。
我计划使用ElementTree库来使用用户输入的属性值来构造XML请求。但是，我现在担心我的应用程序的安全性。
例如，我的应用程序有一个logon()函数，其中包含用户输入的用户名和密码的参数。然后将这些值用作XML属性。
import xml.etree.ElementTree as ET
def logon(username, password):
# C
浏览 1提问于2017-11-03得票数 4
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我正在研究BizTalk 2013 R2。我有一个业务流程，在那里我调用助手类来调用Web服务(为了更低的延迟)。该类是可序列化的类。业务流程构建成功。当我测试来自POSTMan的解决方案时，它工作得很好。
但是对于每一个成功的响应，我也会在事件日志中获得异常。
xlang/s engine event log entry: An unrecoverable exception (see the 'inner exception' below) has occurred.
Service Name: Orchestration Name
Service Id: df34c579
浏览 3提问于2017-08-08得票数 1
我想运行一个具有特定假设的监督学习算法，该假设在一个不寻常的位置具有参数theta。
Y= theta1 * (exp(theta2 * X)) + theta0
我尝试在下面的函数中使用梯度下降：
代码：
m = length(y);
num_iters = 500;
J_history = zeros(num_iters, 1);
alpha = 0.1;
theta = zeros(3, 1);
for q = 1:m
A(q,:) = [2, (2*exp(theta(3, 1) * X(q, 1))), (2*theta(2, 1)*X(q, 1)*exp(theta(3,
浏览 0提问于2017-09-07得票数 1
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曲线拟合估计值
、、、
我正在尝试编写一些非常基本的Python代码，它根据输入和输出的示例输出一个数字。因此，例如，如果：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 5, 10, 17, 26]
z = np.interp(7, xp, yp)
print(z) ##expected 50, actual was 26
我希望找到一个最佳拟合函数，将这些值映射到一起，这样我就可以传递另一个x值，并得到y值的粗略近似。我试着阅读关于的文章，但据我所知，这不是我应该使用的内容，因为它使用的是一个预定义的函数，而在我的例子中，这个函数是我没有的。
注意，对于函数是否应该是线性的/周期的/二次的等等，我
浏览 3提问于2017-03-03得票数 2
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我们有一个客户端服务器架构，它使用Google在客户机和服务器之间共享文件，而不必实际发送它们。
客户端使用获取它想要与服务器共享的所有文件的文件it列表。
然后，服务器使用适当的授权令牌下载文件。
服务器响应时间对于用户体验至关重要。
我们尝试了几种方法：
首先，我们使用了webContentLink。在我们开始接收客户端的大型文件之前，这是可行的。而不是获取文件的内容，我们得到了一个html警告“超过谷歌可以扫描的最大大小”。我们找不到可以跳过此检查的标题。
其次，我们使用alt=media查询param切换到Google资源URL。这是可行的，但随后我们会遇到API配额错误(超出了用户速
浏览 2提问于2016-10-05得票数 0
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我想找一个模型来描述下面的数据。 x = array([50000., 100000., 150000., 200000., 250000., 300000.,
350000., 400000., 450000., 500000., 550000., 600000.,
650000., 700000., 750000., 800000., 850000., 900000.,
950000., 1000000.])
y = array([1.87792730e-06, 3.81015841e-07, 1.89900422e-07, 1.21
浏览 37提问于2019-08-28得票数 1
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