我是ruby语言的新手,所以当我尝试按值对哈希进行排序时,我使用此方法进行排序:

movie_popularity.sort_by{|m,p| p}.reverse

但是sort方法返回一个数组,而我需要返回一个哈希,所以我使用了这个命令:

movie_popularity=Hash[*movie_popularity.sort_by{|m,p| p}.reverse.flatten]

我的问题是什么,*并flatten在上面的行？

谢谢=)

我正在开发使用Solr的搜索应用程序，该应用程序需要搜索分成几章的“书”。一本书可能看起来像这样：

title: "book title"
author: "mr whoever"
chapters: [
    {
        title: "some chapter title"
        text: "blah blah blah"
    },
    {
        title: "some other title"
        text: "blah blah blah"
    },
    ... etc.
]

搜索要求：

• 用户搜索的是书籍，而不是章节，因此，给定所有章节文本，顶部的结果必须是总体上最相关的书籍。

• 用户需要查看一本书中哪些章节已匹配，有关这些章节的信息以及每个章节进行了多少匹配。

进展：

多值字段

Solr支持多值字段（即每本书多个章节），但是在书本文档上每个字段不可能有两个字段（标题和文本）。

Solr“加入”

我不知道这是否有必要。每章仅归一本书所有，因此似乎我们可以将它们全部放入一个文档中，而无需过多重复。

动态场

例如，具有诸如“ chapter1text_txt”，“ chapter1title_txt”和“ chapter2text_txt”的字段，并且仅结合每章的信息独立于solr，因此solr不知道“ chapter1text_txt”，“ chapter1title_txt”是同一事物的一部分。

配置schema.xml以支持和搜索此类文档的正确方法是什么？

在Scala中是否有一种简单的方法可以将某些事物的序列(等)序列的嵌套序列展平或"取消列表"到这些事物的简单序列中,而没有任何嵌套结构？

我正在将我所有的查询转换为 sequelize。The problem I have come across is that when select queries include associations (ex. one to many), the object I get is an array of nested objects.

它看起来像：

[   
  {
    "field1": "someval",
    "field2": "someval1",
    "assoc_table": {
      "field_a": 1,
      "field_b": "someval"
    }   
  },   
  {
    "field1": "someval",
    "field2": "someval3",
    "assoc_table": {
      "field_a": 5,
      "field_b": "someval"
    }   
  },   
  {
    "field1": "someval",
    "field2": "someval3",
    "assoc_table": {
      "field_a": 12,
      "field_b": "someval"
    }   
   } 
]

我尝试使用不同的模块来展平对象（在循环内，每个对象单独），但我总是收到一个错误，告诉我我试图展平的不仅仅是对象。

此外，我更愿意避免对象被展平的部分，并通过 sequelize 简单地获得平坦的结果。

续集代码如下所示：

models.table1.findAll({
    attributes: ['field1', 'field2'],
    where: …

我试图理解Theano LSTM的实现(目前链接因任何原因都不起作用,但我希望很快就会回来).

在代码中我看到以下部分:

emb = tparams['Wemb'][x.flatten()].reshape([n_timesteps,
                                            n_samples,
                                            options['dim_proj']])

为了使它"与上下文无关",我按以下方式重写它:

e = W[x.flatten()]].reshape([n1, n2, n3])

其中的尺寸x就是(n1, n2)和的维数W是(N, n3).

所以,我的假设是代码可以重写为更短.特别是我们可以写:

e = W[x]

或者,如果我们使用原始符号,它应该是:

emb = tparams['Wemb'][x]

我对吗？

为了提供更多的上下文,x是包含表示单词的整数的2D数组(例如27表示"单词数字27").在W我的符号(或tparams['Wemb'])在原来的符号是其中每行对应于一个字一个二维矩阵.因此,它是一个字嵌入矩阵(Word2Vec),将每个字映射到实值向量.

我正在尝试使用 Google Earth Engine 从大量的rapideye 图像中提取水掩模。我在Google Earth Engine 的代码编辑器中开发了这个脚本，它非常适合一小部分图像。但是当我尝试将图像数量增加到 100 以上时，我收到一条消息说

Computation timed out when processing the ee.FeatureCollection.flatten() function, line 84 of the script.

有人对这个问题有任何提示或解决方案吗？

JavaScript 代码：

//Convert image into ImageCollection
function loadImageCollection(folderPath){
var t= ee.data.getInfo(folderPath);
var d=ee.data.getList(t);
var inglst=[];
for (var index = 0; index < d.length; ++index) {
inglst.push(ee.Image(d[index].id));}
return ee.ImageCollection.fromImages(inglst);}

var rapideyetoa= loadImageCollection('users/danielassumpcaoferreira/Rapideye2');
print(rapideyetoa);

//This function calculates Indices
var allbynary = function(image) {
var NIR = image.select('b5').rename ("nir");
var SR1 = image.select('b5').divide(image.select('b2')).rename("sr1");
var SR2 = …

我有一个 pyspark 数据框，其中一些列包含字符串数组（一列包含嵌套数组）。因此，我无法将数据帧写入 csv。

这是我正在处理的数据框的示例 -

    +-------+--------------------+---------+
    |ID     |             emailed| clicked
    +-------+--------------------+---------+
    |9000316|[KBR, NRT, AOR]     |[[AOR]]  
    |9000854|[KBR, NRT, LAX]     | Null 
    |9001996|[KBR, JFK]          |[[JFK]] 
    +-------+--------------------+---------+

我想获得以下结构，以保存为 csv。

    +-------+--------------------+---------+
    |ID     |             emailed| clicked
    +-------+--------------------+---------+
    |9000316|KBR, NRT, AOR       | AOR  
    |9000854|KBR, NRT, LAX       | Null 
    |9001996|KBR, JFK            | JFK 
    +-------+--------------------+---------+

我对 pyspark 很陌生。非常感谢您的帮助。谢谢！

操作系统：Kubuntu 14.04，Tensorflow 版本 = 0.12，Python 版本 = 2.7

我的最后一层后，我的神经网络的输出具有形状[batch, height, width, 2]这是[64, 32, 256, 2]在我的情况。

之后我用

output = tf.contrib.layers.flatten(input=output)

产生具有形状的张量[64, 16384]

出于评估目的，我想在不同的函数中反转这种扁平化以[64, 32, 256, 2]恢复原始张量。

那怎么办呢？

假设我有一个 pandas 数据框，例如

df_p = pd.DataFrame(
   {'name_array':
    [[20130101, 320903902, 239032902],
     [20130101, 3253453, 239032902],
     [65756, 4342452, 32425432523]],
    'name': ['a', 'a', 'c']} )

我想提取包含每行中的展平数组的系列，同时保留顺序

预期结果是pandas.core.series.Series

这个问题不是重复的，因为我的预期输出是 pandas 系列，而不是数据框。

如何从整数映射到字符串列表，例如：

<1, ["a", "b"]>,
<2, ["a", "b"]>

到扁平化的字符串列表，例如：

["1-a", "1-b", "2-a", "2-b"]

在Java 8中？