小编use*_*717的帖子

我想创建一个模型对象,比如Person,如果person的id不存在,或者我会得到那个person对象.

创建新人的代码如下:

class Person(models.Model):
    identifier = models.CharField(max_length = 10)
    name = models.CharField(max_length = 20)
    objects = PersonManager()

class PersonManager(models.Manager):
    def create_person(self, identifier):
        person = self.create(identifier = identifier)
        return person

但我不知道在哪里检查并获取现有的人物对象.

我想将视图从一个位置移动到另一个位置,我可以使用它来实现它

self.view.center = CGPointMake(100, 200);

但是,如果项目使用的是Autolayout,则视图将在运行后返回到原始位置:

[self.view.superview setNeedsLayout];

然后如何实际将视图移动到新位置？

我正在使用uwsgi作为我的Django(版本= 1.4)项目,但是如果我运行则会出错

uwsgi --ini django.ini

from django.core.wsgi import get_wsgi_application
    ImportError: No module named django.core.wsgi

但我可以导入django.core.wsgi如下:

>>> import django.core.wsgi

django.ini文件:

[uwsgi]
chdir=/path/to/my/app
module=app.wsgi:application
master=True
vacuum=True
max-requests=5000
socket=127.0.0.1:9000

wsgi.py

import os

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "app.settings")

# This application object is used by any WSGI server configured to use this
# file. This includes Django's development server, if the WSGI_APPLICATION
# setting points here.
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
application = get_wsgi_application()

我需要为文本构建一个分类器,现在我使用TfidfVectorizer和SelectKBest来选择这些功能,如下所示:

vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf = True, max_df = 0.5, stop_words = 'english',charset_error='strict')

X_train_features = vectorizer.fit_transform(data_train.data)
y_train_labels = data_train.target;

ch2 = SelectKBest(chi2, k = 1000)
X_train_features = ch2.fit_transform(X_train_features, y_train_labels)

我想在选择k最佳功能后打印出所选功能名称(文本),有什么办法可以做到吗？我只需要打印出选定的功能名称,也许我应该使用CountVectorizer？

我知道在搜索引擎中召回的意义,但是召回分类器的意义是什么,例如贝叶斯分类器？请举个例子,谢谢.

例如,Precision =正确/正确+错误的测试数据文档.怎么理解召回？

我想初始化一个带有numpy数组的稀疏矩阵.numpy数组包含我的程序的NaN为零,初始化稀疏矩阵的代码如下:

a= np.array([[np.NaN,np.NaN,10]])
zero_a= np.array([[0,0,10]])
spr_a = lil_matrix(a)
zero_spr_a = lil_matrix(zero_a)
print repr(spr_a)
print repr(zero_spr_a)

输出是

1x3 sparse matrix of type 'type 'numpy.float64''
    with 3 stored elements in LInked List format
1x3 sparse matrix of type 'type 'numpy.int64''
    with 1 stored elements in LInked List format

对于数组为0,只有1个元素存储在稀疏矩阵中.但是NaN数组中存储了3个元素,如何将NaN视为零作为scipy矩阵？

我有一个名为"ips"的文件,其中包含我需要ping的所有ips.为了ping这些IP,我使用以下代码:

cat ips|xargs ping -c 2

但控制台告诉我ping的用法,我不知道如何正确地做到这一点.我正在使用Mac OS

我想使用以下代码旋转imageView:

[UIView animateWithDuration:.25 animations:^{
    self.imageView.transform = CGAffineTransformRotate(self.plusView.transform, M_PI_4);
}];

有线的事情是:如果我在没有自动布局的情况下运行此代码,那么每件事情都可以.但是当使用自动布局时,图像视图会在旋转之前移动一个垃圾像素,为什么？

蟹的基准是(http://www.slideshare.net/marcelcaraciolo/crab-a-python-framework-for-building-recommender-systems page-37)

Benchmarks Pure Python w/ Python w/ Scipy Dataset dicts and NumpyMovieLens 100k 15.32 s 9.56 s http://www.grouplens.org/node/73 Old Crab New Crab

但是,在我的情况下,我需要花费30多分钟来完成它,我不知道原因

我的代码是

model = MatrixPreferenceDataModel(recommend_data.data)
similarity = UserSimilarity(model, pearson_correlation)
recommender = UserBasedRecommender(model, similarity, with_preference=True)
recommender.recommend("6")

我的数据是NumpyMovieLens 100k,其中包含1700部电影中1000个用户的100,000个评级.

我想使用类变量.以下两种方法效果很好,但我不知道它们之间有什么不同.

static NSString *str1 = @"str1";
NSString *const str2 = @"str2";
@implementation StrViewController