我使用GIPHY来显示基于查询的图像。下面是我目前用来提取图像的代码。它可以工作,但现在的问题是,每次访问网站时,每次访问都会显示相同的GIF,直到查询更改为止。我希望GIF在每次访问或页面重新加载到数组中的新随机图像后进行更新,即使查询是相同的。我对javascript非常陌生,我不知道如何解决这个问题,所以任何帮助都是非常感谢的!
下面是我用来查询数据的函数
function weather(position) {
var apiKey = '';
var url = '';
var data;
// console.log(position
我想在二维数组中生成随机数。
int i= 100;
int j= 200;
a[i][j] // is the random value between [0,1].
我的问题是我想修复a[1][j], a[2][j], ... , a[20][j]= 0.4
和a[i][1],a[i][2], ... , a[i][30]=0.4
因为除了0.4之外,其余的都是在[0,1]之间随机的
我该怎么做呢?
我有一个问题,在我的代码中,任何人都可以帮助将是很好的。这是示例代码。
from random import *
from numpy import *
r=array([uniform(-R,R),uniform(-R,R),uniform(-R,R)])
def Ft(r):
for i in range(3):
do something here, call r
return something
然而,我发现在python shell中,每次我运行函数Ft时,它会给我不同的result.....seems,就像在函数中一样,在for循环的每次迭代中
我运行这段代码
val client = new WebClient(BrowserVersion.CHROME)
val url = "https://belovo.drom.ru/jaguar/f-pace/26324638.html"
val req = new WebRequest(new URL(url))
client.getPage[HtmlPage](req)
使用过的HtmlUnit版本
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.htmlunit</groupId>
<ar
我想生成一个n字节的随机整数z,这样 2^(n-1) <= z <= 2^n -1 每当我运行下面的代码时,gmp都会输出相同的整数,我到底做错了什么? // Random int of n bits.
const auto n_bits = 1024;
mpz_t mpz_int;
gmp_randstate_t state;
mpz_init(mpz_int);
gmp_randinit_default(state);
mpz_rrandomb(mpz_int, state, n_bits);
std::cout<<"Random int generat
我正在为node.js使用mysql。
此查询检查列是否包含所有NULL值,方法是检查是否至少有一行不是NULL。
SELECT 1 FROM `table` WHERE `column` IS NOT NULL LIMIT 1
如果列包含所有的SQL值,那么这个查询在几秒钟(~120)之后在NULL进程列表中结束,但是我从来没有从js代码得到回调:
import {createPool as mysqlCreatePool, MysqlError} from 'mysql';
const db = mysqlCreatePool({...})
const query =
我正在尝试创建一个测验风格的技能演练网站,并使用黄瓜来驱动测试。作为粗略估计,假设我向用户呈现两个数字,并要求用户单击代表它们差异的按钮。两个明显的场景是:
Scenario: Difference drill, correct answer
Given I am on the difference drill prompt page
And the first number is X
And the second number is Y
When I press "X-Y"
Then I should see "Correct!"
Sc
我试着在一个简单的线性回归例子中理解和实现这些算法。我很清楚,全批次梯度下降使用所有数据来计算梯度,而随机梯度下降只使用一个数据。
全批次梯度下降:
import pandas as pd
from math import sqrt
df = pd.read_csv("data.csv")
df = df.sample(frac=1)
X = df['X'].values
y = df['y'].values
m_current=0
b_current=0
epochs=100000
learning_rate=0.0001
N = flo