我在Python中有以下列表:
[[1, 2], [3, 4], [4, 6], [2, 7], [3, 9]]
我想将它们分组 [[1,2,7],[3,4,6,9]]
我这样做的代码如下所示:
l=[[1, 2], [3, 4], [4, 6], [2, 7], [3, 9]]
lf=[]
for li in l:
for lfi in lf:
if lfi.intersection(set(li)):
lfi=lfi.union(set(li))
break
else:
lf.append(set(li))
如果是我的最终名单.我在l和lf上做了一个循环,当我找到l和lf中的另一个元素之间的交集时,我想合并它们(union)
但我无法弄清楚为什么这不起作用.列表l的第一个元素正在使用append命令插入,但联合不起作用.我的最终名单看起来像[set([1, 2]), set([3, 4])]
它似乎是非常基本的东西,但我不熟悉套装.我感谢任何帮助
谢谢
我有两个XML文件需要合并到一个文件中.当我尝试合并它们时,我得到一个错误,说它们中的一个不符合.
违规的XML文件看起来像:
<letter>
<to>
<participant>
<name>Joe Bethersonton</name>
<PostalAddress>Apartment 23R, 11454 Pruter Street</PostalAddress>
<Town>Fargo, North Dakota, USA</Town>
<ZipCode>50504</ZipCode>
</participant>
</to>
<from>
<participant>
<name>Jon Doe</name>
<PostalAddress>52 Generic Street</PostalAddress>
<Town>Romford, Essex, UK</Town>
<ZipCode>RM11 2TH</ZipCode>
</participant>
</from>
</letter>
我正在尝试使用以下代码段合并这两个文件:
try
{
Dataset ds = new DataSet();
Dataset ds2 = new DataSet();
XmlTextReader reader1 = new XmlTextReader("C:\\File1.xml");
XmlTextReader reader2 = new XmlTextReader("C:\\File2.xml");
ds.ReadXml(reader1);
ds2.ReadXml(reader2);
ds.Merge(ds2);
}
catch(System.Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
}
这会出现以下错误:
同一个表'参与者'不能是两个嵌套关系中的子表.
这两个XML文件都以UTF-16编码,这使得它们通过简单的文本读写很难组合.
我需要的最终结果是一个XML文件,其中第一个XML文件的内容后跟第二个XML文件的内容,整个批次周围有一个标记,顶部有一个标题.
有任何想法吗？
谢谢,Rik
我有两难,我有两个UIPickerViews,当两个不同的视图加载时"显示".我从一开始就UIPickerView通过加载数组和UIPickerViewViewController中的所有其他操作来启动并运行.
我认为这就像复制/粘贴新的相同方法一样简单UIPickerView,但只是更改变量名称,也在同一个中UIViewController.
问题是 - 两者UIPickerView都在下拉列表中显示相同的数据集？我只是遗漏了一些明显的东西吗？
更新如下
我为下面的所有四种方法做了这个,现在应用程序在加载"下一个"视图后崩溃了？这看起来不错吗？
- (NSInteger)numberOfComponentsInPickerView:(UIPickerView *)thePickerView
- (NSInteger)thePickerView:(UIPickerView *)thePickerView numberOfRowsInComponent:(NSInteger)component
- (NSString *)thePickerView:(UIPickerView *)thePickerView titleForRow:(NSInteger)row forComponent:(NSInteger)component
- (void)thePickerView:(UIPickerView *)thePickerView didSelectRow:(NSInteger)row inComponent:(NSInteger)component
我从源代码控制中检出了一个解决方案并在Visual Studio中打开它.我的假设是这个解决方案在一次(两年前)编译并被部署.
有一个项目包含数据集,我称之为"数据集项目".数据集具有在Designer.cs文件中的InitConnection()方法中定义的连接字符串,这些文件正在查找"属性"命名空间.
[global::System.Diagnostics.DebuggerNonUserCodeAttribute()]
private void InitConnection() {
this._connection = new global::System.Data.SqlClient.SqlConnection();
this._connection.ConnectionString = global::<some namespace>.Properties.Settings.Default.<some connectionStringName>;
}
在解决方案资源管理器中,我看到一个看似"丢失"的Settings.settings文件.实际上,当我检查它的内容时,Properties文件夹是空的.缺少的设置是每个数据集中的编译错误.
我试图将数据集的连接字符串设置为None,但它尝试将新值保存到.settings文件,该文件失败并显示"警告22自定义工具'SettingsSingleFileGenerator'在处理文件'属性\时失败Settings.settings'.
"message - 表面上是因为缺少.settings文件.
稍微挖掘一下,就会发现在引用数据集项目的另一个项目中找到的连接字符串的完整补充.但是数据集项目没有(循环地)引用这个其他项目,并且无法使用我所知道的连接字符串.
是否可以为数据集项目重新生成.settings文件？有人会先删除.settings的原因吗？
谢谢!
connection-string dataset properties.settings settings.settings visual-studio
我有一个数据集,可以有5列,第6,7,10,20或甚至100列.至少有两个是静态的,其余是动态的(根据数据库中存在的表进行缩放).
如何在Reporting Services中实现此功能？
如何指定值为动态的tablix字段？
最终的结果是:
| TITLE | ENUNCIATION | GOOD | VERY GOOD | BAD | VERY BAD |
-------------------------------------------------------------
| title 1 | question 1 | 5 | 3 | 1 | 0 |
| title 2 | question 2 | 1 | 0 | 3 | 0 |
| title 3 | question 3 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| TITLE | ENUNCIATION | 1 | 2 | 3 | 4 |
------------------------------------------------------------- …reporting dataset reportingservices-2005 reporting-services ssrs-2008
我试图找出使用DataSet/ DataTable和之后正确清理的最佳方法.
关于导致记忆释放的原因,我有点困惑.我用一个测试应用程序测试了我的理论,其中我DataTable在一个循环中多次填充相同的内容,并在3个强制GC收集后查看Windows的任务管理器以获取内存占用.
我发现的是:
如果我没有调用Clear或Dispose设置DataTable变量Nothing,则任务管理器中的最终内存消耗大约为30k.
如果我只是将变量设置为Nothing循环内部,则最终内存大约为15k.
问题:为什么设置变量会Nothing产生影响？
如果我只调用Dispose循环内的方法,那么最终的内存大约是19k.
如果我只Clear在循环内部调用,则最终内存大约为16.5k.事实上,即使在之后它也没有改变GC.Collect.
如果有人可以分享DataSet在不再需要时使用和清理的最佳方式,我将非常感激.
示例代码如下所示.
Imports System.Data.SqlClient;
Public Class Form1
Private Sub Form1_Load(sender As System.Object, e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load
Test()
GC.Collect()
GC.Collect()
GC.Collect() 'Throw in one more
End Sub
Private Sub Test()
Dim oDA As SqlDataAdapter = Nothing
Dim oConn As SqlConnection = Nothing
Dim oCommand As SqlCommand …我有一个看起来像这样的数据集：
| A | B | C | D | E | F | G | H | I | ... | Z |
--------------------------------------------------
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ... | 26 |
|11 |22 |33 |44 |55 |66 |77 |88 |99 | ... | 2626 |
|111|222|333|444|555|666|777|888|999| ... |262626|
价值观无关。我只有很多专栏。
我想遍历特定列的所有行。
是否可以不遍历所有列？因为现在我唯一能想到的就是这个（假设我想要D列的所有行）
C＃
foreach(DataRow row in myDataSet.Tables(0).Rows)
if(row.Column …我有一个带有空值的数据表.我需要在c#中使用linq中的string.empty 替换所有null.请建议.
我开始深入学习Theano和Keras.但是,对于任何程序,我将不得不加载数据集,并且我无法加载任何数据集.
即使我运行这两行: -
from keras.datasets import cifar10
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
我甚至用最小的数据集尝试了上面的内容.完全相同的错误.
我试图逐个运行命令,第一次导入顺利.在第二个命令中,它运行并且python开始下载.然而,几秒钟后,它就会中断.
这是确切的错误: -
(X_train,y_train),(X_test,y_test)= cifar10.load_data()从http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz下载数据
8929280/170498071 [>. ............................ - ETA:82sTraceback(最近的呼叫最后一次):文件"",第1行,(X_train,y_train),(X_test,y_test)= cifar10.load_data()
文件"C:\ Users\Aseem\Anaconda3\envs\AnacondaAseem\lib\site-packages\keras\datasets\cifar10.py",第11行,在load_data中路径= get_file(dirname,origin = origin,untar = True)
在get_file中提取文件"C:\ Users\Aseem\Anaconda3\envs\AnacondaAseem\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py",第76行
ValueError:关闭文件的I/O操作
我不知道为什么会这样.似乎文件data_utils.py中存在错误
我该怎么办？
以下是tensorflow网站关于使用数据集api来消费来自tfrecords的数据的代码
filenames = ["/var/data/file1.tfrecord", "/var/data/file2.tfrecord"]
dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(filenames)
dataset = dataset.map(...)
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.batch(32)
dataset = dataset.repeat(num_epochs)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_example, next_label = iterator.get_next()
loss = model_function(next_example, next_label)
training_op = tf.train.AdagradOptimizer(...).minimize(loss)
with tf.train.MonitoredTrainingSession(...) as sess:
while not sess.should_stop
通常我将我的网络定义为
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_SIZE], name='INPUT')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_SIZE], name='OUTPUT')
w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([INPUT_SIZE, L1_SIZE], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[L1_SIZE]))
w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([L1_SIZE, L2_SIZE], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[L2_SIZE]))
w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([L2_SIZE, OUTPUT_SIZE], stddev=0.1))
b3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, …