我正在制作一个Visual Studio c++ 2010扩展。我想知道有没有什么方法可以获取智能感知数据。例如,可能是插入符号所在的范围。类成员变量和函数名、函数参数等。
我发现自动柜员机只有Microsoft.VisualStudio.Language.Intellisense名称空间,但它似乎不能提供对数据的低级直接访问?看起来更像是一堆过滤函数?
我基本上想做我自己的自动补全,但我不想在intellisense已经做得很好的时候解析所有的代码……
编辑:
好了,2010年的智能感知数据库文件现在只是一个sql数据库文件,我用sql server 2008 express打开了它,看了一
我开始使用VScode来开发Python,但是我在一些事情上遇到了麻烦,最重要的是我希望能够看到函数的定义。只需将鼠标悬停在函数上(它适用于内置模块,如round()),但不适用于导入的模块,请参见以下屏幕截图:Defintion cant be loaded.对于模块本身,当将鼠标悬停在其名称上时,我会获得信息:Description is shown. 需要注意的是,我使用的是Conda环境,这在我的settings.json中有说明: "python.pythonPath": "/home/philip/miniconda3/envs/CV1/bin/pytho
我的GPC Linux虚拟机工作正常,有一天自然无法登录,尽管它还在运行,但我使用游戏机登录,得到错误消息“身份验证失败,请重试”。
当SSH:
Connection via Cloud Identity-Aware Proxy Failed
Code: 4003
Reason: failed to connect to backend
You may be able to connect without using the Cloud Identity-Aware Proxy.
我也尝试添加:
#! /bin/bash
useradd -G sudo USERNAME
echo
我在Python中实现了Perceptron算法,如下所示。即使有500,000次迭代,它仍然无法收敛。
我有一个训练数据矩阵X与目标向量Y,和一个权重向量w被优化。
我的更新规则是:
while(exist_mistakes):
# dot product to check for mistakes
output = [np.sign(np.dot(X[i], w)) == Y[i] for i in range(0, len(X))]
# find index of mistake. (choose randomly in order to avoid repe
我正在使用emencia.django.newsletter。当我运行‘`python manage.py send_newsletter’时,我得到这个错误
if self.newsletter.sending_date <= datetime.now() and \ TypeError: can't compare offset-naive and offset-aware datetimes
这就是错误的来源:
def can_send(self):
"""Check if the newsletter can be sent"
我读过这篇关于神经网络的文章:
“虽然感知器规则在训练样本是线性可分的情况下找到了一个成功的权向量,但如果这些例子不是线性可分的,则它可能无法收敛。
我的数据分布是这样的:橡胶的生产、橡胶的消费、合成橡胶的生产和汇率都是按比例计算的。
我的问题是,数据不是线性可分的,所以我是否应该应用人工神经网络呢?这是一条仅适用于线性可分数据的规则吗?因为我得到了很好的结果使用它(0.09%的MAPE错误)。我还应用了支持向量机回归(fitrsvm function in MATLAB),因此我不得不问,支持向量机可以用于预测/prediction还是仅用于分类,我还没有读到过使用支持向量