小编can*_*his的帖子

每当我在浏览器上看到一个网站时,就会运行一个javascript实例.我可以在控制台中声明一个全局变量(DevTools);

var a = 1234567890; 

此变量已在全局范围内声明,以便我可以像这样获取变量的值;

> a 
1234567890

但是,我也可以这样做;

> window.a 
1234567890 

我是否正确理解window对象是包含浏览器中网站实例中所有全局变量的对象？如果是这样,窗口对象属于什么范围？这让我有点困惑;

> window 
Window {top: Window, window: Window, location: Location, external:, ...}  
> window.window 
Window {top: Window, window: Window, location: Location, external:, ...}  
> window.window.window 
Window {top: Window, window: Window, location: Location, external:, ...}  

是window对象的最终全局对象,并确实有所谓的对象window引用回自己？

我正在运行一些递归深度为5000的R代码,我收到以下错误:

__PRE__

如何在R中设置递归深度？

我刚开始使用RcppR中的包,我的学习灵感来自Hadley Wickham的高级R课程.

在R studio中我有以下.cpp文件.问题更为笼统,但这个例子有所帮助.

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector runifC(int n, double min=0, double max=1) {
  NumericVector out(n);

  for(int i = 0; i < n; ++i) {
    out[i] = min + ((double) rand() / (RAND_MAX)) * (max - min);
  }
  return out;
}

/*** R
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  'R unif-1'      = runif(1),
  'C++ unif-1'    = runifC(1),
  'R unif-100'    = runif(100),
  'C++ unif-100'  = runifC(100),
  'R unif-1000'   = runif(1000),
  'C++ unif-1000' = runifC(1000),
  'R unif-100000'   = runif(100000), …

下面是一张传单(http://leafletjs.com/)的屏幕截图,其中有圆圈.

圆的不透明度为0.5,您可以清楚地看到它们重叠的位置.是否可以添加样式规则,使重叠不具有更高的不透明度？看起来好像传单不支持这个,但我想知道css可能有这样的事情吗？

我希望能够显示红色圆圈结束的东西(即显示它下面的东西)并具有同质的颜色.将不透明度分配给一个是不可行的.

所以我第一次在我的Mac上玩Docker.我boot2docker通过标准教程使用,我开始在ubuntu图像中提示.

docker pull ubuntu
docker run -i -t ubuntu /bin/bash

当我在码头工作时,我开始了我的第一个实验,看看性能是否会下降.从命令行我会使用python timeit模块快速检查一些基本的性能指标.

$ python3.4 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 3: 37.7 usec per loop
$ python3.4 -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
10000 loops, best of 3: 34.2 usec per loop
$ python3.4 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10000 loops, best of 3: 26.2 usec per loop

> python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 …

我通过在 Julia 命令行中运行以下命令来运行 Julia 笔记本。

using IJulia
notebook()

我想成为一名优秀的程序员，因此在开始编写一些实际代码之前，我首先开始编写一些单元测试。与文档告诉我的预期相比，这些显示的结果不同。

代码：

using Base.test 
@test 1 == 1
@test 1 == 0

输出：

test not defined
while loading In[272], in expression starting on line 1

看来 Base.test 不存在。即使它属于 Base，我也需要安装它吗？

在Julia中,您可以通过以下方式找到矩阵中元素的坐标:

julia> find( x -> x == 2, [ 1 2 3; 2 3 4; 1 0 2] )
3-element Array{Int64,1}:
 2
 4
 9

这些值是正确的但我宁愿我得到(row,col)元组.

(1,2)
(2,1)
(3,3) 

在朱莉娅实现这一目标的最简单方法是什么？

我刚刚发现Javascript通过此链接输入了数组。我立即好奇这种对象在语言中可能带来什么好处。

我注意到UInt8Arrays失去了.map()普通数组对象需要的-type函数，因此，如果要遍历它们，则需要for循环。

我以为使用UInt8Arrays时可能会期望性能有所提高，但事实并非如此。

var a = d3.range(225)
var b = new Uint8Array(d3.range(225))

console.time("a")
var result = 0;
for (var j = 10000; j >= 0; j--) {
    for (var i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
        result += a[i];
    };
};
console.timeEnd("a")
console.time("b")
var result = 0;
for (var j = 10000; j >= 0; j--) {
    for (var i = b.length - 1; i >= 0; i--) {
        result += …

Python中的Pandas和R中的Dplyr都是灵活的数据整理工具。例如，在R中，使用dplyr可以执行以下操作；

custom_func <- function(col1, col2) length(col1) + length(col2)

ChickWeight %>% 
  group_by(Diet) %>% 
  summarise(m_weight = mean(weight), 
            var_time = var(Time), 
            covar = cov(weight, Time),
            odd_stat = custom_func(weight, Time))

注意如何在一个语句中；

• 我可以在一行中汇总多个列。
• 我可以在一行中对这些多个列应用不同的功能。
• 我可以使用考虑两列的函数。
• 我可以为其中任何一个添加自定义函数。
• 我可以为这些聚合声明新的列名。

熊猫也有这种可能吗？请注意，我有兴趣在简短的声明中执行此操作（因此，请不要创建三个不同的数据框，然后再将它们加入）。

我注意到这个问题被否决了。如果有人可以提及为什么该职位被否决了，我可能有机会改进这个问题。

阅读文档并完成教程后，我想我会做一个小演示。原来我的模型不想训练。这是代码

import spacy
import random
import json

TRAINING_DATA = [
    ["My little kitty is so special", {"KAT": True}],
    ["Dude, Totally, Yeah, Video Games", {"KAT": False}],
    ["Should I pay $1,000 for the iPhone X?", {"KAT": False}],
    ["The iPhone 8 reviews are here", {"KAT": False}],
    ["Noa is a great cat name.", {"KAT": True}],
    ["We got a new kitten!", {"KAT": True}]
]

nlp = spacy.blank("en")
category = nlp.create_pipe("textcat")
nlp.add_pipe(category)
category.add_label("KAT")

# Start the training
nlp.begin_training()

# Loop for 10 …