小编Zah*_*hra的帖子

我正在关注此文档的hstack.

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
torch.hstack((a,b))

但我不断收到错误消息：

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'hstack'

这是导致此错误的火炬版本：

torch.__version__
'1.6.0+cpu'

我究竟做错了什么？

我已经实现了一个使用用户定义控件的DNN模块（这个用户定义控件已经实现了GoogleAnalytics跟踪供我们自己使用）。

该控件需要访问配置文件才能获取我们的谷歌分析帐户的配置设置。例如账户代码（UA-dddddd-dd）等。

我的问题：由于我在 DotNetNuke 上安装模块，放置配置文件的正确位置在哪里，或者默认情况下它将访问什么配置文件？

下面提供了控件中尝试访问配置文件的代码段：

string path = Assembly.GetExecutingAssembly().CodeBase;
FrameworkConfig.instance = new FrameworkConfig(ConfigurationManager.OpenMappedMachineConfiguration(new ConfigurationFileMap(path + ".config")));

注意：FrameworkConfig是对象的包装类System.Configuration。

简而言之，我需要知道 Assembly.GetExecutingAssembly().CodeBase通过 DNN 模块调用时返回什么？其他选择？

我的一个可观察对象上有一个订阅函数.我假设订阅函数只应在它的可观察对象发生更改时执行.虽然当我跟踪我的代码时,我可以看到它在我调用ko.applyBindings(MyViewModel);at初始化后正在执行.

这是我在viewmodel中得到的:

function MyViewModel(myModel){
    this.myProperty = ko.observable(myModel.myProperty);

    this.myProperty .subscribe(function (val) {
        // do sth..
    }, this);
}

这是我调用applyBindings的地方:

jQuery(document).ready(
    function ($) {
       ko.applyBindings(MyViewModel);
});

这是预期的行为吗？

正在调用subscribe函数ko.applyBindings(MyViewModel);,这意味着我同时没有从UI获得任何输入.

我想拥有它所以它只在myProperty的值被更改时才执行我的订阅函数体.有没有办法让我跟踪我的可观察对象,看看发生了哪些变化？

con当我尝试从我的主题接收消息时，下面定义的 kafka 消费者工作得非常好；但是，当我尝试使用seek方法或其任何变体更改偏移量时，这给我带来了麻烦。即seek_to_beginning，seek_to_end

from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition

con = KafkaConsumer(my_topic, bootstrap_servers = my_bootstrapservers, group_id = my_groupid)
p = con.partitions_for_topic(my_topic)
my_partition = p.pop()
tp = TopicPartition(topic = my_topic, partition = my_partition)
print ('*** tp: ', tp)
con.seek_to_beginning(tp)

它生成以下输出和以下错误：

*** tp:  TopicPartition(topic='mytopic', partition=0)
File "/myhome/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/kafka/consumer/group.py", line 735, in seek_to_beginning
assert p in self._subscription.assigned_partitions(), 'Unassigned partition'
AssertionError: Unassigned partition

“未分配的分区”错误对我来说似乎无效，因为我只是从使用者本身获取分区和 TopicPartition 并将其传递回搜索方法，因此它确实被分配了。有任何想法吗？

有没有办法使用final变量实现循环？我的意思是当初始化后不允许更改任何内容时,循环将运行指定的迭代次数!

给定数据帧:

   a  b  c
  G1  1  6
  G1  2  7
  G2  1  7
  G2  3  8
  G2  4  9
  G3  5  9

我想将行聚合到:

            b          c
a                       
G1     {1, 2}     {6, 7}
G2  {1, 3, 4}  {8, 9, 7}
G3        {5}        {9}

达到此目的的方法之一是:

df = pd.DataFrame ({'a':['G1','G1','G2','G2','G2','G3'], 'b':[1,2,1,3,4,5], 'c':[6,7,7,8,9,9]})
df_agg1 = df.groupby ('a')['b'].apply (set)
df_agg2 = df.groupby ('a')['c'].apply (set)
pd.concat ([df_agg1, df_agg2], axis = 1)

但是,对于每个附加列,这将需要单独通过行.

我想知道是否有更有效的方法来实现这一目标？

我有一个包含分类和数字列混合的pandas数据框.默认情况下,df.describe()只返回数值数据的总结(描述这些列与count,mean,std,min,quantiles,max)

迭代df中的所有列并单独描述它们时,[df[c].describe() for c in df.columns] 根据特定的列dtype返回描述; 即数字摘要int和float和object

难道描述的所有列的分类有一个简洁的方式有任何人知道count,unique,top,freq？

File "/home/username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 433, in forward     reduce=self.reduce)   
File "/home/username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1483, in binary_cross_entropy     
return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, size_average, reduce)

RuntimeError: reduce failed to synchronize: device-side assert triggered 

我正在尝试安装advisor，pip install advisor但失败并出现以下错误：

ERROR: More than one .egg-info directory found in /tmp/pip-pip-egg-info-<somehash>

$ pip --version
pip 21.0.1 from /my_home/.local/lib/python3.6/site-packages/pip (python 3.6)

我用另外两台 ubuntu 机器尝试了这个；一个具有相同的 pip 版本21.0.1，另一个具有较旧的 pip 20.3.4；后者成功安装，而前者安装失败并出现相同的错误消息。我倾向于认为这是一个 pip 版本问题。

有人有其他想法来解决这个问题吗？

将递归函数实现为静态方法的正确方法是什么？

这是我如何让它在自动取款机上工作的。我想知道是否有一种“更好”的方法来实现这一点，从而留下更干净的内存占用，看起来更Pythonic，等等。

class MyClass(object):
    @staticmethod
    def recursFun(input):
        # termination condition
        sth = MyClass().recursFun(subinput)
        # do sth
        return sth

NULL数据库中(字符串)列的值是否会返回nullC#中数据集记录中的值(默认情况下)？或者它会变成数据集中的空字符串？