我使用python连接到一个mysql数据库con = _mysql.connect('localhost', 'dell-pc', '', 'test')
我写的程序需要花费大量时间才能完全执行,即大约10个小时.实际上,我试图从语料库中读出不同的词.阅读完成后出现超时错误.
我检查了Mysql的默认超时时间:
+----------------------------+----------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+----------+
| connect_timeout | 10 |
| delayed_insert_timeout | 300 |
| innodb_lock_wait_timeout | 50 |
| innodb_rollback_on_timeout | OFF |
| interactive_timeout | 28800 |
| lock_wait_timeout | 31536000 |
| net_read_timeout | 30 |
| net_write_timeout | 60 |
| slave_net_timeout | 3600 |
| wait_timeout | 28800 |
+----------------------------+----------+
如何更改默认超时？
from scipy.misc import imread
from matplotlib import pyplot
import cv2
from cv2 import cv
from SRM import SRM ## Module for Statistical Regional Segmentation
im = imread("lena.png")
im2 = cv2.imread("lena.png")
print type(im), type(im2), im.shape, im2.shape
## Prints <type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'> (120, 120, 3) (120, 120, 3)
srm = SRM(im, 256)
segmented = srm.run()
srm2 = SRM(im2, 256)
segmented2 = srm2.run()
pic = segmented/256
pic2 = segmented2/256
pyplot.imshow(pic)
pyplot.imsave("onePic.jpg", pic)
pic = pic.astype('uint8')
cv2.imwrite("onePic2.jpg", pic2)
pyplot.show()
onePic.jpg给出正确的分割图像,但onePic2.jpg给出完整的黑色图像.将数据类型转换为 …
我已经使用Scipy一段时间了.这是我第一次使用它进行信号处理!但是当我导入模块时
from scipy import signal
from scipy import special
我收到错误:
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.
我在32位Windows上使用Python 2.7.3和Scipy 0.12.0.
我该怎么办 ？
我想用SciPy测试一些信号处理和统计.所以,我不得不用scipy.signal和scipy.stats,但我总是用得到的错误:
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.
我使用的是Numpy 1.7.1,scipy 0.12和Python 2.7.3.我检查了互联网,并在其他论坛上询问了它!使用Numpy-MKL发行版切换我的Numpy发行版时,这个问题得到了解决.
我想知道两个库之间的区别吗？
我必须应用LDA(Latent Dirichlet Allocation)从我收集的20,000个文档的数据库中获取可能的主题.
我如何使用这些文档而不是像布朗语料库或英语维基百科那样的其他语料库作为训练语料库？
你可以参考这个页面.
我正在使用Docker version 1.12.2, build bb80604和VirtualBox 5.1.6.
我能够Docker Toolbox正确安装,但我无法启动默认VM.
我试着按照这里给出的指示,但我仍然得到The system cannot find the file specified错误.我没有Hyper-V在系统上启用.
F:\>docker-machine ls
NAME ACTIVE DRIVER STATE URL SWARM DOCKER ERRORS
default not found Error open C:\Users\Animesh\.docker\machine\machines\default\config.json: The system cannot find the file specified.
F:\>docker-machine env --shell=cmd
open C:\Users\Animesh\.docker\machine\machines\default\config.json: The system cannot find the file specified.
F:\>docker rm default
An error occurred trying to connect: open //./pipe/docker_engine: The system cannot find the …我已经读过SO问题斜杠(/)在prolog中做了什么？而什么是序言(SWI-Prolog的)谓词"简单/ 1"的含义,但这些链接似乎并没有帮助我.
我正在学习一些关于Prolog的初学者教程.短语喜欢Solve/4或Go/1困惑我.这个斜线和数字是什么意思？
我必须将 Windows 机器上的 Elasticsearch 索引传输到 Ubuntu 机器。我决定拍摄索引的快照，然后尝试在另一个系统上恢复它。
我成功地在 Windows 机器上对索引进行了快照。在elasticsearch.yml我的 windows 机器上path.repo: ["F:\\mount\\backups"]。
所以，在mount我之下：
.
??? backups
??? old_backup
??? index
??? indices
? ??? old_index
? ??? 0
? ??? 1
? ??? 2
? ??? 3
? ??? 4
? ??? meta-snapshot_to_ubuntu.dat
??? meta-snapshot_to_ubuntu.dat
??? snap-snapshot_to_ubuntu.dat
snapshot_to_ubuntu我在 Windows 上制作的快照的名称在哪里。
我将此快照~/Documents/mount放在 ubuntu 机器上，并使用path.repo: ["/home/animesh/Documents/mount/backups"]in启动了一个 ES 2.3.0 实例elasticsearch.yml。
我在命令行上运行以下命令：
curl -XGET localhost:9200/_snapshot/old_backup/snapshot_to_ubuntu?pretty=1
并得到
{
"error" : { …process_ls_entry() {
IFS=' ' read -r -a array <<< "$1"
declare -A LS_MAP
LS_MAP[entry]="${array[@]::1}"
LS_MAP[mode]="${array[@]:1:1}"
LS_MAP[size]="${array[@]:2:1}"
LS_MAP[num_blocks]="${array[@]:3:1}"
timestamp="${array[@]:4}"
timestamp=${timestamp// /_}
LS_MAP[timestamp]="${timestamp}"
# how to return?
}
a="temp_dir drwxr-xr-x 0 0 Fri Jul 13 07:08:00 2012"
output=( $(process_ls_entry "$a") )
# entry -> temp_dir
# mode -> drwxr-xr-x
# size -> 0
# size -> 0
# timestamp -> Fri_Jul_13_07:08:00_2012
echo ${output[timestamp]}
我创建了一个函数
如何从 shell 脚本中的函数正确返回关联数组？
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
using namespace std;
typedef struct histBundle {
double rCh[256];
double gCh[256];
double bCh[256];
}bundleForHist;
bundleForHist getHistFromImage (IplImage* img, int numBins) {
float range[] = {
0,
numBins
};
float *ranges[] = {
range
};
bundleForHist bfh;
CvHistogram *hist = cvCreateHist (1, &numBins, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
cvClearHist (hist);
IplImage* imgRed = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
IplImage* imgGreen = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
IplImage* imgBlue = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
cvSplit(img, imgBlue, imgGreen, …