小编San*_*ram的帖子

我有以下简单的占位符:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1])
z = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1])

有两个功能fn1,fn2定义如下:

def fn1(a, b): 
    return tf.mul(a, b)
def fn2(a, b): 
    return tf.add(a, b)

现在我想根据pred条件计算结果:

pred = tf.placeholder(tf.bool, shape=[1])
result = tf.cond(pred, fn1(x,y), fn2(y,z))

但它给我一个错误的说法fn1 and fn2 must be callable.

我怎么写fn1,fn2以便他们可以在运行时接收参数？我想打电话给以下人士:

sess.run(result, feed_dict={x:1,y:2,z:3,pred:True})

我想在服务器端开发一个带有flask(python)的web应用程序,在客户端开发一个angularjs(javascript).我在github上检查了/ flask-angular-seed项目,但它与/ angular-seed项目相同.它不包含对flask框架的任何支持.我是新来的烧瓶.如何使烧瓶和角度作为服务器客户端一起工作？我知道如何使用flask创建一个Web服务,我也经历了角度教程.但我很困惑如何使这两个工作在一起(比如应该调用http请求以及烧瓶如何接收并响应它).

我正在尝试为debian包编写维护者脚本.假设我有一个目录结构如下:

application/
----application/file1.txt
----application/file2.txt
----application/config
--------application/config/c1.conf
--------application/config/c2.conf
----application/logs
--------application/logs/l1.txt
--------application/logs/l2.txt
----application/src
--------application/src/static/
------------application/src/static/js
------------application/src/static/css
--------application/src/s1.py
--------application/src/s2.py
----application/lib
--------application/src/js/
--------application/src/css/

现在我想删除除所有文件/文件夹config,并logs(在这种情况下,src和lib文件夹,file1.txt以及file2.txt文件).我PWD目前是appliaction/dir 的父母(也就是说,我可以application在我看到PWD).

我应该使用什么命令(小的bash script会很棒)？(我尝试了rm -rf一些选项,但错误地删除了其他文件,所以我想在尝试其他任何事情之前知道正确的答案!)

假设我在服务器的数据库中有一个客户列表.以前我实现了一个模型钩子App.CustomersRoute来返回所有客户的列表,然后用于{{#each}}在表格中显示这些客户<TR>.但是现在随着客户列表增加到数百万,不可能一次获取所有客户,然后将它们绑定到html中的T​​ABLE,并应用于dataTable它.相反,我现在正在使用server-side processing它返回有限的记录集,然后显示dataTable.所以我从模型钩子中删除了对所有客户的调用.现在我想做的是获取dataTable查询响应返回的客户列表,并将其分配回<TR>html中的表,然后应用于dataTable它(或类似的东西).我怎样才能做到这一点？有没有办法将datatable的服务器端处理的响应分配给model一个ember路由的钩子？

我想*.mha处理Python. 但它需要MedPy依赖ITK包的包。我目前在安装ITK软件包时遇到问题。我在想是否有一种方法可以将*.mha文件转换为*.nii文件（可能使用其他方式C++），因为我可以使用它来Python读取*.nii文件。任何相关的指示都是非常受欢迎的。

我正在尝试在caret包中应用基于过滤器的特征选择以进行逻辑回归.我成功地使用sbf()随机森林和LDA模型的功能(分别使用rfSBF和ldaSBF).

我修改的方式lmSBF如下:

# custom lmSBF
logisticRegressionWithPvalues <- lmSBF
logisticRegressionWithPvalues$score <- pScore
logisticRegressionWithPvalues$summary <- fiveStats
logisticRegressionWithPvalues$filter <- pCorrection
logisticRegressionWithPvalues$fit <- glmFit

# my training control parameters for sbf (selection by filter)
myTrainControlSBF = sbfControl(method = "cv", 
                               number = 10, 
                               saveDetails = TRUE, 
                               verbose = FALSE, 
                               functions = logisticRegressionWithPvalues)
# fit the logistic regression model
logisticRegressionModelWithSBF <- sbf(x = input_predictors, 
                                      y = input_labels, 
                                      sbfControl = myTrainControlSBF)

这里,glmFit功能(如上所述)如下:

# fit function …

我有一个56 列的training_predictors集合，所有这些都是. 是一个的矢量和。numerictraining_labelsfactor01

subset_sizes <- c(1:5, 10, 15, 20, 25)

rfRFE <- list(summary = defaultSummary, 
              fit = function(x, y, first, last, ...) {
                  library(randomForest)
                  randomForest(x, y, importance = first, ...)
              }, 
              pred = function(object, x) predict(object, x), 
              rank = function(object, x, y) {
                  vimp <- varImp(object)
                  vimp <- vimp[order(vimp$Overall, decreasing = TRUE),,drop = FALSE]
                  vimp$var <- rownames(vimp)
                  vimp
              }, 
              selectSize = pickSizeBest, 
              selectVar = pickVars)

rfeCtrl …