小编han*_*ugm的帖子

我是Haskell的初学者.

根据我的学校资料在功能定义中使用的惯例实际上如下

function_name arguments_separated_by_spaces = code_to_do

例如:

f a b c = a * b +c

作为一名数学学生,我习惯于使用如下的功能

function_name(arguments_separated_by_commas)= code_to_do

例如:

f(a,b,c) = a * b + c

它在Haskell工作.

我怀疑它是否适用于所有情况？

我的意思是我可以在Haskell函数定义中使用传统的数学约定吗？

如果错了,在哪些特定情况下会出错？

提前致谢 :)

让我们考虑以下场景。

     for x in range (1,100)
         for y in range (2,500)
                 #plot(f(x),g(y))
         end
     end

其中 f(x) 和 g(y) 是一些用户定义的函数。

输出必须是平面上所需的点。

朱莉娅有什么办法可以做我需要的事情吗？

一般来说，我可以这样做

     for x in range (1,100)
         for y in range (2,500)
                 push!(l,f(x))
                 push!(m,g(y))
         end
     end

然后从两个列表 l,m 分别绘制为 x,y 轴。

但是现在我想在执行循环时绘制点。

请考虑Dennis ritchie的C书中的以下引用

所有变量必须在使用前声明,尽管某些声明可以由内容隐式进行.

众所周知,任何类型的所有变量必须在进一步使用之前声明.我不知道声明的后半部分,某些声明可以由内容隐含地进行.

在C中,通常,变量属于char,int,float,double四种基本数据类型.如何在没有任何声明之前使用这些数据类型的变量.请提供一个示例,显示基于变量保存的内容的隐式声明.

我想在 PyTorch 中对张量执行最小-最大归一化。

获得最小-最大归一化的公式是

我想使用一些元素对张量执行最小-最大归一化new_min，new_max 而不迭代张量的所有元素。

>>>import torch
>>>x = torch.randn(5, 4)
>>>print(x)
tensor([[-0.8785, -1.6898,  2.2129, -0.8375],
        [ 1.2927, -1.3187, -0.7087, -2.1143],
        [-0.6162,  0.6836, -1.3342, -0.7889],
        [-0.2934, -1.2526, -0.3265,  1.1933],
        [ 1.2494, -1.2130,  1.5959,  1.4232]])

有没有办法对两个值之间的给定张量进行最小-最大归一化new_min, new_max？

假设我想将张量从 缩放new_min = -0.25到new_max = 0.25

我正在使用以下函数pairwise来获取有序对的迭代。例如，如果可迭代对象是一个列表[1, 2, 3, 4, 5, 6]，那么我想获取(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 1). 如果我使用以下函数

from itertools import tee, zip_longest
def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip_longest(a, b)

然后它返回(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, None)。

我在代码中使用dataloader可迭代，因此我只想iterable作为函数的输入传递pairwise，并且不想传递额外的输入。

如何获取第一个元素作为上面提到的最后一项中的最后一个元素？

我安装了 Unity 并遵循GoogleAR的教程。

我遇到了一些困难，并通过大量互联网搜索在手机上安装了应用程序。

现在，该应用程序已通过 Unity 安装在我的 Android 手机中，但由于以下错误而无法自行打开

CommandInvokationFailure：无法将网络流量转发到设备。请确保 Android SDK 已安装并在编辑器中正确配置。请参阅控制台了解更多详细信息。/home/_____/Android/Sdk/platform-tools/adb -s“ number ”forward“tcp:34999”“localabstract:Unity-com.example.helloAR”

是什么原因导致这个问题以及如何克服它？

请注意，我确实取消选中“开发构建”，但仍然无法正常工作。

我正在执行一个包含以下几行的程序：

def write_log(callback, name, loss, batch_no):
    """
    Write training summary to TensorBoard
    """
    summary = tf.Summary()
    summary_value = summary.value.add()
    summary_value.simple_value = loss
    summary_value.tag = name
    callback.writer.add_summary(summary, batch_no)
    callback.writer.flush()

summary = tf.Summary()导致以下错误

错误：AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“Summary”

我使用的Tensorflow版本是2.3.0。与“TensorFlow”相关的其余功能运行良好。

我怎样才能解决这个问题？

考虑img类型为 的图像imageio.core.util.Array。

的形状img是 (256, 256, 3)。我想将其调整为(128, 128, 3).

我至少尝试了以下三个：

img.resize(img_res, pilmode="RGB")

img.resize(img_res)

img = cv2.resize(img, self.img_res)

在这里img_res = (128, 128)。

他们没有一个工作得很好。如何将我的图像调整到所需的大小？

我正在使用JuliaBox在python 2中运行python代码.

我的代码如下:

l=[]

l.append(5)

以下是我得到的错误:

type Array没有字段追加

但是我已经append在python文档中使用了它.https://docs.python.org/2.6/tutorial/datastructures.html

我哪里做错了？

正如Julia的文档(0.6之前)所述,可以使用因子(n)来完成素数因子分解.

它不适用于Julia 0.6.新版本的Julia中是否有任何软件包输出素数因子以及任何给定数字n的arity,因为(n)因子如下所示(来自文档)？

factor(n) ? Dict
Compute the prime factorization of an integer n. 
Returns a dictionary. The keys of the dictionary correspond to the factors, and hence are of the same type as n. 
The value associated with each key indicates the number of times the factor appears in the factorization.

julia> factor(100) # == 2*2*5*5
Dict{Int64,Int64} with 2 entries:
2 => 2
5 => 2