这是我的代码:
def sigmoid(X, T): return (1.0 / (1.0 + np.exp(-1.0*np.dot(X, T))))
这一行给了我错误"AttributeError:'float'对象没有属性'exp'".X,t是Numpy ndarray.
我编写了以下代码并在小数据上测试它:
classif = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf'))
classif.fit(X, y)
其中X, y (X - 30000x784矩阵,y - 30000x1)是numpy数组.小数据算法运行良好,给我正确的结果.
但我大约10个小时前运行我的程序......它仍在进行中.
我想知道需要多长时间,或者它会以某种方式陷入困境？(笔记本电脑规格4 GB内存,酷睿i5-480M)
努力学习lvalues,rvalues并为他们分配内存.因此,有很多学习材料会有一些混乱.
An rvalue是一个值,只需要在创建它的表达式的边界中存在(至少在C++ 11之前).所以它有一个占据的地址和内存块.但根据定义,我们无法得到一个地址rvalue,因为它与一个临时对象形成鲜明对比lvalue.但即使在C++ 11之前,我们也可以rvalue通过从函数返回它并将其保存为const引用类型来获取地址(呃,我猜不是地址而是值).
那么,更确切地说,rvalue分配如何运作？程序或操作系统在多长时间内真正记住了rvalue创建并标记为已分配的内存位置,而另一个对象无法取代它？
我如何看待,现在rvalues存储就像lvalues我们只是有其他权限来访问它们.并且它们具有其他类型的释放 - 用于lvalues超出范围,rvalues可以通过存在于表达式边界中或者直到没有更多链接来优化.
我下载并升级了1.54.0的Boost库版本.我做了一切就像回答这个问题:如何在Visual Studio 2010中使用Boost 然后我从这里下载并解压缩Boost.process:http://www.highscore.de/boost/process/ 并做了所有的回答这个问题:如何编译Boost.Process库？.
我把holder进程和process.hpp放在holder boost中,把其他holder进程放到libs中,并试图用b2.exe和bjam.exe用"--with-process"编译它,但得到"错误的库名"进程".
无论如何,我将库包含到我的项目中并放入以下代码:
namespace bp = ::boost::process;
int main()
{
std::string exec = "G:\\Detect.exe";
std::vector<std::string> args;
args.push_back("--version");
bp::context ctx;
ctx.stdout_behavior = bp::silence_stream();
bp::child c = bp::launch(exec, args, ctx);
return 0;
}
当我运行它时,我得到一些错误:
1>c:\boost_1_54_0\boost\process\detail\pipe.hpp(129): error C2665: 'boost::system::system_error::system_error' : none of the 7 overloads could convert all the argument types
1> c:\boost_1_54_0\boost\system\system_error.hpp(39): could be 'boost::system::system_error::system_error(int,const boost::system::error_category &,const std::string &)'
1> c:\boost_1_54_0\boost\system\system_error.hpp(43): or 'boost::system::system_error::system_error(int,const boost::system::error_category &,const char *)'
1> while trying to match …我有一个函数需要使用不同的数据参数运行两次。此功能需要很长时间才能运行，并且会执行繁重的计算工作。
我如何做到这一点，使用哪种 TBB 机制？或者甚至不是TBB，如果我可以用STL做到这一点，请给我一个例子。
更新：
例如，我有一个函数，它将图像作为参数并对其进行一些处理：
int Compute(cv::Mat I)
{
/* computations */
return 0;
}
void callf(cv::Mat I1, cv::Mat I2)
{
// make call of this functions parallel
Compute(I1);
Compute(I2);
}
例如,我有一个类在其consturctor中调用一个返回本地对象的函数.我正在尝试使用rvalue引用来访问此对象,以避免在内存中进行昂贵的移动.
class MyClass
{
BigObject&& C;
MyClass() : C(f())
{
};
};
BigObject f()
{
return BigObject();
}
但是compiller告诉我,引用成员被初始化为一个临时的,在构造退出后不会持续存在.
我不明白.我理解在函数范围内创建的本地对象仅存在于函数范围内.到达范围的末尾 - 调用本地对象的析构函数.在这里,我用本地对象初始化rvalue引用,并且我可以访问它,而我在constuctor的主体中.
有人可以解释一下,这里发生了什么？有没有办法返回一个本地对象并将其用作任何ligetable类成员,而不是在内存中移动它？
我有 gstreamer 管道，它接受来自 RTSP 流的输入，将其转换并将其汇入appsink：
data.source = gst_element_factory_make("uridecodebin", "source");
data.convert = gst_element_factory_make("videoconvert", "conv");
data.app_sink = gst_element_factory_make("appsink", "app_sink");
我学会了如何将媒体缓冲区提取到我的应用程序中，但我想知道的是它的时间戳。媒体在左下角附带了我认为相机硬件预渲染的时钟，有没有办法让我得到那个时间？我查看了RTP 标头
，其中应该包含时间戳信息。我查看了 Gstreamer 信息和教程以及具有时间戳的缓冲区描述，但我认为这不是我需要的，它听起来像本地机器时间。ptsdts
总结一下问题，如何从 RTSP 流中提取相机时间戳？
例如,我们有f(x)= x.如何策划？我们取一些x然后计算y并再次执行此操作,然后逐点绘制图表.简单明了.
但我无法理解如此清晰地绘制决策边界 - 当我们没有绘制时,只有x.
SVM的Python代码:
h = .02 # step size in the mesh
Y = y
# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our
# data since we want to plot the support vectors
C = 1.0 # SVM regularization parameter
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, Y)
rbf_svc = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C=C).fit(X, Y)
poly_svc = svm.SVC(kernel='poly', degree=3, C=C).fit(X, Y)
lin_svc = svm.LinearSVC(C=C).fit(X, Y)
# create a mesh to plot in
x_min, …