我只是尝试在运行10.5.8的mac上升级我的xcode工具,但我没有意识到最新版本的xcode只能在雪豹上运行.我找不到可以在我的工作机器上运行的旧版xcode.我在哪里可以获得兼容leopard的xcode版本？
假设我像这样制作一个2d数组:
>>> A=np.arange(16).reshape((4,4))
>>> A
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
我希望能够在任何给定元素周围选择一个3x3窗口,以便窗口环绕边界我将如何做到这一点？我知道如果窗口的边界不与原始数组的边界重叠,我可以这样做:
>>> A[1:4,0:3]
array([[ 4, 5, 6],
[ 8, 9, 10],
[12, 13, 14]])
但是如果我使用像A[i-1:i+2,j-1:j+2]它这样的表达式,只返回i = 0的空数组,例如j = 0.
我目前使用Python进行大部分编程,但我对学习Clojure感兴趣.我需要哪些库来重现scipy,numpy和matplotlib所具有的功能？有没有像Enthought发行版那样的东西？
当我尝试使用pip install scipy安装scipy时,它失败并带有以下回溯
Downloading/unpacking scipy
Downloading scipy-0.10.1.tar.gz (6.2MB): 6.2MB downloaded
Running setup.py egg_info for package scipy
Running from scipy source directory.
blas_opt_info:
FOUND:
extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
extra_compile_args = ['-msse3', '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
non-existing path in '/private/var/folders/rd/fplkflh93ls54kbl5ylphl4h0000gn/T/pip-build/scipy/scipy/io': 'docs'
lapack_opt_info:
FOUND:
extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
extra_compile_args = ['-msse3']
umfpack_info:
libraries umfpack not found in /usr/local/Cellar/python/2.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib
libraries umfpack not found in /usr/local/lib
libraries umfpack not found in /usr/lib
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/distutils/system_info.py:470: UserWarning:
UMFPACK sparse solver (http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/umfpack/)
not found. …如何将大熊猫中的时间序列重新采样到每周开始的周数？我看到有一个可选的关键字库,但它仅适用于短于一天的间隔.
这个Java代码可以转换为快速或几乎同样快的Clojure代码吗？
我已经能够获得更简单的功能,比如添加两个数组,以合理的速度运行类型提示,但我无法让Clojure使用Java互操作或Incanter在合理的时间内完成以下功能矩阵并使用功能或命令式样式.
我错过了关于类型提示的东西,还是最好在Java中做这种事情？
static double[][] grad2_stencil= { {0,0,-1,0,0},
{0,0,16,0,0},
{-1,16,-60,16,-1},
{0,0,16,0,0},
{0,0,-1,0,0} };
public static double grad2(double[][] array, int x, int y){
double temp=0;
int L=array.length;
for(int i=0; i<5; i++){
for(int j=0; j<5; j++){
temp+=array[((x+i-2)%L+L)%L][((y+j-2)%L+L)%L]*grad2_stencil[i][j];
}
}
return temp/12.0;
}
public static double[][] grad2_field(double[][] arr){
int L=arr.length;
double[][] result=new double[L][L];
for(int i=0; i<L; i++){
for(int j=0; j<L; j++){
result[i][j]=grad2(arr, i, j);
}
}
return result;
}
作为python模拟的一部分,我有一个2d数组并采用这个数组的渐变.这是通过将2d数组与具有适当权重的滤波器卷积而在scipy/numpy中完成的.
所以我的问题是,如果我想在clojure中快速地做到这一点,那么在纯粹的clojure中这样做是否有意义,或者使用Java图像处理库并从clojure调用它更好？
我如何键入提示来摆脱剩余的反射调用？
(def B
(amap ^"[[D" A i ^"[[D" B
(amap ^doubles (aget A (int i)) j ^doubles row
(* 2 (aget row (int j))))))
剩下两个反射调用,但我不知道如何摆脱它们.
当我尝试以下代码示例使用Tensorflow和Ray时,Tensorflow在"远程"工作程序调用时无法检测到我的机器上的GPU,但它在"本地"调用时确实找到了GPU.我把"远程"和"本地"放在恐慌报价中因为一切都在我的桌面上运行,它有两个GPU并运行Ubuntu 16.04并且我使用tensorflow-gpuAnaconda软件包安装了Tensorflow .
在local_network似乎是负责在日志中的这些信息:
2018-01-26 17:24:33.149634: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1045] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Quadro M5000, pci bus id: 0000:03:00.0)
2018-01-26 17:24:33.149642: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1045] Creating TensorFlow device (/gpu:1) -> (device: 1, name: Quadro M5000, pci bus id: 0000:04:00.0)
并且remote_network似乎对此消息负责:
2018-01-26 17:24:34.309270: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:406] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE
为什么Tensorflow能够在一种情况下检测GPU而不能检测另一种情况？
import tensorflow as tf
import numpy as np
import ray
ray.init()
BATCH_SIZE = 100
NUM_BATCHES = 1
NUM_ITERS = 201
class Network(object):
def …machine-learning distributed-computing neural-network multi-gpu tensorflow