我解析了这个单独的Json:
{
"text": "Sample Text",
"id": 123456789,
"user": {
"name": "ExampleUser",
"id": 123,
"screen_name": "ExampleUser"
},
"in_reply_to_screen_name": null,
}
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到我的c#class RootObject:
public class User
{
public string name { get; set; }
public int id { get; set; }
public string screen_name { get; set; }
}
public class RootObject
{
public string text { get; set; }
public long id { get; set; }
public User user { get; set; }
public object in_reply_to_screen_name { get; set; }
} …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我需要做一个RestRequest并得到一些JSON,我不确定我的方法是否真的是异步,因为当我使用这个方法时我的UI仍然有一点冻结.
public async Task<List<MyObject>> Load()
{
var tcs = new TaskCompletionSource<List<Myobject>>();
var client = new RestSharp.RestClient("https://exampleapi.com");
client.Authenticator = OAuth1Authenticator.ForProtectedResource(
[...]);
var request = new RestSharp.RestRequest("examp.json", Method.GET);
client.ExecuteAsync(request, response =>
{
if (response.StatusCode == HttpStatusCode.OK)
{
List_ = new List<MyObject>();
List_ = JsonConvert.DeserializeObject<List<MyObject>>(response.Content);
tcs.SetResult(List_);
}
else
{
MessageBox.Show("Error");
}
});
return await tcs.Task;
}
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特别为这行代码:
List_ = JsonConvert.DeserializeObject<List<MyObject>>(response.Content);
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真的是异步吗?因为它似乎阻止了UI.你能告诉我怎样才能使这个功能正常异步?
我有一个固定数量的形式的int数组:
[a,b,c,d,e]
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例如:
[2,2,1,1,2]
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其中a和b可以是整数0至2,c并且d可以是0或1,并且e可以是整数0至2.
因此有:3 * 3 * 2 * 2 * 3:108这种形式的可能的阵列.
我想为每个数组分配一个0到107的唯一整数代码.
我被卡住了,我想添加数组中的每个数字,但是两个数组如:
[0,0,0,0,1] and [1,0,0,0,0]
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都会加1.
有什么建议吗?
谢谢.
当提供3个参数时,我对ndarray的形状感到困惑:
例如,有什么区别:
np.zeros((2, 1, 3))
array([[[ 0., 0., 0.]],
[[ 0., 0., 0.]]])
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和:
np.zeros((1, 2, 3))
array([[[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]]])
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在我看来,它们都代表2*3矩阵.
我已经使用GPU成功安装了TensorFlow。当我运行以下脚本时,会得到以下结果:
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
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C:\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ platform \ cpu_feature_guard.cc:140]
您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译使用的指令:AVX2 2018- 03-26
找到具有属性的设备0:名称:GeForce GTX 970主要:5次要:2 memoryClockRate(GHz):1.253 pciBusID:0000:01:00.0 totalMemory:4.00GiB freeMemory:3.31GiB 2018-03-26 11:47: 03.186046:IC:\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc:1312]
添加可见的GPU设备:0 2018-03-26 11: 47:04.062049:IC:\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ …
我正在尝试在我的Windows手机应用程序上实现拉动刷新,
我试过这个样本:http: //code.msdn.microsoft.com/wpapps/TwitterSearch-Windows-b7fc4e5e 但是当我想编译项目时我有这个错误:
命名空间"clr-namespace:TwitterSample.ViewModels"中不存在TwitterViewModel
但是在xaml中正确引用了程序集:
xmlns:vm="clr-namespace:TwitterSample.ViewModels"
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我怎么能纠正这个?
我目前正在学习MVVM,我不明白它RaisePropertyChanged是多么重要
例如这个功能:
public City SelectedCity
{
get
{
return selectedcity;
}
set
{
RaisePropertyChanging(SelectedCityLocationPropertyName);
selectedtrend = value;
RaisePropertyChanged(SelectedCityLocationPropertyName);
MessageBox.Show(City.Name);
}
}
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还有这个 :
public City SelectedCity
{
get
{
return selectedcity;
}
set
{
// RaisePropertyChanging(SelectedCityLocationPropertyName);
selectedtrend = value;
// RaisePropertyChanged(SelectedCityLocationPropertyName);
MessageBox.Show(City.Name);
}
}
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给我完全相同的结果.你能否告诉我为什么RaisePropertyChanged如此重要并给我一个例子来说它会产生重大影响?
我试图用我的GPU运行Keras但是出现以下错误:
C:\ Python36\lib\site-packages\skimage\transform_warps.py:84:UserWarning:默认模式'constant'将在skimage 0.15中更改为'reflect'.警告("默认模式,'常数',将在"EC:\ tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows -gpu\PY\36\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc中更改为'反映' :378]
已加载的运行时CuDNN库:7102(兼容版本7100),但源代码是使用7003(兼容版本7000)编译的.如果使用二进制安装,请升级您的CuDNN库以匹配.如果从源构建,请确保在运行时加载的库与编译配置期间指定的兼容版本匹配.
FC:\ tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows -gpu\PY\36\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:717]检查失败:stream-> parent() - > GetConvolveAlgorithms(conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfusedAlgo( ),和算法)
我有tensorflow 1.6,CUDA版本:Cuda编译工具,发布9.0,V9.0.176
有谁知道这里有什么不对吗?
我想知道处理某个列表需要多长时间。
for a in tqdm(list1):
if a in list2:
#do something
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但这不起作用。如果我使用for a in tqdm(range(list1))我将无法检索列表值。
你知道怎么做吗?
我需要处理一个包含300万行和7列的大型csv文件.DataFrame的形状:(3421083,7)
我的计划是删除包含特定值的所有行(客户ID)以下是我的处理方式:
#keep track of iterations
track = 0
#import all transactions (orders.csv)
transactions = pd.read_csv('transactions.csv')
#We select all orders that are electronics orders and put them into a df
is_electronics = transactions[transactions.type == "electronics"]
#Create arrays that will store users to destroy in transactions.csv
users_to_remove = []
#iterate to add appropriate values:
# we add all users that ordered electronics to a list
for user in is_electronics.user_id:
users_to_remove.append(user)
#We delete from orders.csv
for user in users_to_remove:
transactions = transactions[transactions.user_id …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有以下计算第n个素数的函数(不是我的函数):
public long FindPrimeNumber(long n)
{
int count = 0;
long a = 2;
while (count < n)
{
long b = 2;
int prime = 1;// to check if found a prime
while (b * b <= a)
{
if (a % b == 0)
{
prime = 0;
break;
}
b++;
}
if (prime > 0)
count++;
a++;
}
return (--a);
}
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我想在wpf应用程序中调用此函数,在其中输入数字,然后使用按钮调用该函数:
private void one_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
answer = FindPrimeNumber(Convert.ToInt64(txtprime.Text));
MessageBox.Show(answer.ToString());
}
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这很好用,但是当您开始输入一百万个数字时,它会变慢并阻塞UI。
因此,我想使按钮异步,以便它不会阻塞UI。
这是我尝试的方法: …
python ×6
c# ×5
arrays ×3
.net ×2
asynchronous ×2
dataframe ×2
json ×2
keras ×2
numpy ×2
pandas ×2
tensorflow ×2
async-await ×1
csv ×1
cudnn ×1
gpu ×1
json.net ×1
list ×1
loops ×1
mvvm ×1
mvvm-light ×1
optimization ×1
python-3.x ×1
tqdm ×1
wpf ×1
xaml ×1