标签: sequential

我在一个函数内部有以下代码,该函数正在读取一个映射文件.我收到一个*numrows*非法的错误.我认为这是因为lisp正在并行处理这些变量.我怎样才能解决这个问题？

(setq *numrows* (read map))
(setq *numcols* (read map))
(setq *map* (make-array '(*numrows* *numcols*) :initial-element nil))

我正在使用junit和eclipse来编写函数测试.

运行单个测试时,它按照我在类中设置的顺序运行.

例如.

testCreateUser
testJoinUserToRoom
testVerify
testDeleteUser

但是,当我将此测试作为套件的一部分运行时(因此在包中),顺序是随机的.

例如,它将执行验证,然后删除用户,然后joinuserToRoom,然后执行Createuser.

我在套件中的测试不依赖于彼此.但是,测试中的每个单独测试都依赖于它们以正确的顺序运行.

有什么办法可以实现吗？

谢谢.

我想要类似'plot.lm'功能的东西.

y <- rnorm(100, 0, 1)
x <- rnorm(100, 0, 1.5)

mod <- lm(y ~ x)

plot(mod)

Hit <Return> to see next plot: 
Hit <Return> to see next plot: 
Hit <Return> to see next plot: 
Hit <Return> to see next plot:

我想创建几个图,然后按顺序显示它们 - 提示用户点击以查看所有图.

我理解顺序一致性模型的方式标记为错误的输出应该是有效的，我错过了什么？

我在学校熟悉了一点Verilog,现在,一年后,我买了一台Basys 3 FPGA板.我的目标是学习VHDL.

我一直在阅读一本名为"Free Range VHDL"的免费书,它有助于理解VHDL语言.我还搜索了包含VHDL代码的github repos以供参考.

我最关心的是顺序执行和并发执行之间的区别.我理解这两个词的含义,但我仍然无法想象为什么我们可以将"过程"用于组合逻辑(即七段解码器).我已经实现了我的七段解码器作为并发语句的条件分配.如果我使用process和switch语句实现解码器会有什么区别？在组合逻辑方面,我不理解顺序执行过程.如果它是顺序机器 - 状态机,我会理解它.

有人可以解释一下这个概念吗？

这是我的七段解码器代码:

library IEEE;
use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;

entity hex_display_decoder is
    Port ( D: in STD_LOGIC_VECTOR (3 downto 0);
       SEG_OUT : out STD_LOGIC_VECTOR (6 downto 0));
end hex_display_decoder;

architecture dataflow of hex_display_decoder is
begin
  with D select
      SEG_OUT <=  "1000000" when "0000",
                  "1111001" when "0001",
                  "0100100" when "0010",
                  "0110000" when "0011",
                  "0011001" when "0100",
                  "0010010" when "0101",
                  "0000010" when "0110",
                  "1111000" when "0111",
                  "0000000" when "1000",
                  "0010000" when "1001",
                  "0001000" …

我正在进行手动网格搜索以找到 keras 模型的最佳参数。对于每个参数组合，我检查其验证精度是否优于先前训练的模型而不是克隆该模型，以便在检查所有参数组合后，可以使用具有最佳验证精度的模型在测试集上进行预测。问题是：为什么预测函数对于克隆模型的行为不同：'

1. 我运行 Model.fit (...)

2. 比 Model.predict (X_test) -- 它给我标签编码输出并且：当我像这样克隆这个模型时：

3. BestModel = keras.models.clone_model(model.model)

4. BestModel.predict (X_test) 给出概率。

ps：我的目标类首先是标签编码，然后是一个热编码形式。

我有一个 dt：

library(data.table)

DT <- data.table(a = c(1,2,3,4,5), b = c(4,5,6,7,8), c = c("X","X","X","Y","Y") ) 

我想在每组 C 列中添加一列 d：

• 第一行值应与b[i]，
• 每个组中的倒数第二行应该是 d[i-1] + 2*b[i]

预期结果：

   a b c d
1: 1 4 X 4
2: 2 5 X 14
3: 3 6 X 26
4: 4 7 Y 7
5: 5 8 Y 23

我尝试使用诸如 shift 之类的函数，但我很难在这里动态更新行（可以这么说），想知道是否有任何优雅的 data.table 样式解决方案？

希望我的标题解释好吧!这里有更多细节:

我正在创建一个存储键及其值的数组.例如.

test1 = hello
test2 = world
test3 = foo

计算下一个键的最简洁方法是什么？假设我会知道第一部分是"测试",但我不知道最高值是多少.显然,在这种情况下,我希望它被称为'test4'.

在下面的示例中,我希望下一个键为'test46',因为它是下一个最高值:

test6 = blah
test45 = boo
test23 = far

如果我们将K-means和顺序K-means方法应用于具有相同初始设置的相同数据集,我们是否会获得相同的结果？解释你的理由.

我个人认为答案是否定的.顺序K-means获得的结果取决于数据点的呈现顺序.结局条件不一样.

这里附加两个聚类算法的伪代码.

K-手段

Make initial guesses for the means m1, m2, ..., mk
Until there is no change in any mean
    Assign each data point to the cluster whose mean is the nearest.
    Calculate the mean of each cluster.
    For i from 1 to k
        Replace mi with the mean of all examples for cluster i.
    end_for
end_until

顺序K均值

Make initial guesses for the means m1, m2, ..., mk
Set the counts n1, n2, ..., nk to zero
Until …

我真的不知道怎么说这个问题所以很容易理解,所以请耐心等待.

我有一个2列矩阵,需要根据另一个矩阵修改第1列中的值h.

例如,h可能看起来像这样:h <- c(11,10,10,8,12) 我的数据矩阵如下所示:

 [1,]    0    0
 [2,]    0    0
 [3,]    0   26
 [4,]    0   44
 [5,]    0    0
 [6,]    0   65
 [7,]    0    0
 [8,]    0    0
 [9,]    0    0
[10,]    0   28
[11,]    0   25
[12,]    0    0
[13,]    0   81
[14,]    0    0
[15,]    0    0 ...

等等...

我需要根据向量中的项目编号重命名零列h.所以我需要将行1:11标记为1,12:21标记为2,22:31标记为3等,如下所示:

 [1,]    1    0
 [2,]    1    0
 [3,]    1   26
 [4,]    1   44
 [5,]    1    0
 [6,]    1   65
 [7,] …