我有自己的Rakudo副本,我很乐意给它一个试驾.在浏览互联网后,我发现了一些很酷的Perl 6内容的代码片段,但没有完整的脚本.任何提供实用Perl 6脚本的网站都将受到赞赏.
谢谢你们,Ehtyar.
我需要同时运行两个AudioTrack实例.它们必须单独运行,因为我以不同的可变采样率播放它们.我发现如果我在同一个线程中运行它们,它们会"轮流".我在他们自己的线程中运行它们,但音频是口吃.
关于制作两个实例的任何想法都很好吗？如果没有,任何关于将两个短缓冲混合成一个的提示,即使我想以不同的采样率播放它们.
如果.NET程序直接或间接需要调用平台相关/本机/非托管代码,它可能会崩溃.
在我购买了安装了Windows 7 64位的新笔记本电脑并尝试使用SQLite数据库进行开发之后,我想到了这个32位/ 64位主题.
System.Data.SQLite包含托管代码和非托管代码.有一个32位版本和一个64位,都有相同的文件名但不同的大小,你的EXE必须使用正确的.
为了使它更复杂:我的Visual Studio 2010调试器是一个32位应用程序,所以当使用GAC的 "System.Data.SQLite-64bit"时我无法调试!
作为.NET开发人员,我们需要指南/技术诀窍/最佳实践.
收集此类信息的最佳位置是我所知道的这个网站(https://stackoverflow.com/).
所以,请分享您的想法和已知问题,这些问题可以作为在32/64/anyCPU dotnet世界中生存的最佳实践或指南.
我赞成每个"答案"一个问题/技巧,因此可以轻松地评论/更新/引用. - 随意给几个"答案".
我也将分享自己的知识作为这个问题的答案.
我正在尝试使用python-oauth2为instapaper实现xauth.我能找到oauth的样本,但我没有找到任何xauth.有人可以共享样本或api文档吗？
我在这里或谷歌上找不到任何东西.
你知道移动跨平台应用程序的任何(好/成功/最畅销/下载最多)样本吗？如果是这样,他们建立了哪些框架(jQuery Mobile,Sensa,PhoneGap等)？
我想有一些感觉,有可能创建成功的移动跨平台应用程序.
我想和RabbitMQ一起使用MassTransit总线.但我无法找到一个简单的例子.我正在寻找能让我入门的例子.
我试过了什么
请提供您的建议.
我将如何有效地采用值1:n的1乘1递增随机样本,确保每个随机采样值始终高于先前值？
例如:
对于值1:100,得到一个随机数,比如哪个是61.(当前列表= 61)
然后选择62和100之间的另一个数字,比如哪个是90(当前列表= 61,90)
然后在91之间选择另一个数字和100,说哪个是100.
在最大值被击中时停止进程(最终列表= 61,90,100)
我被困在循环的土地上,以这种笨重的方式思考:
a1 <- sample(1:100,1)
if(a1 < 100) {
a2 <- sample((a+1):100,1)
}
etc etc...
我想报告最终的向量是a1,a2,a(n)的串联:
result <- c(a1,a2)
即使这听起来像是一个家庭作业问题,但事实并非如此.我很幸运地离开了很多年前的家庭作业.
我在 Python 中使用 statsmodels 进行逻辑回归分析。例如：
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
x = arange(0,1,0.01)
y = np.random.rand(100)
y[y<=x] = 1
y[y!=1] = 0
x = sm.add_constant(x)
lr = sm.Logit(y,x)
result = lr.fit().summary()
但我想为我的观察定义不同的权重。我组合了 4 个不同大小的数据集，并希望对分析进行加权，以便来自最大数据集的观察结果不会主导模型。
我想从数据框中随机选择一些行,我知道样本方法可以做到这一点,但我担心我的随机性应该是统一采样吗？那么,我想知道Spark on Dataframes的示例方法是否统一？
谢谢
我已经df并且我想从中对某些变量的分布进行一些抽样。假设df['type'].value_counts(normalize=True)返回：
0.3 A
0.5 B
0.2 C
我想做这样的事情sampledf = df.sample(weights=df['type'].value_counts())，sampledf ['type'].value_counts(normalize=True)将返回几乎相同的分布。如何在这里通过频率传递 dict？