小编Ant*_*nov的帖子

我在Xcode中使用lldb,我的一个变量包含大量的JSON数据.使用po myVar对分析这些数据没有多大帮助,因为它将在微小的Xcode调试控制台中输出.

有没有办法将lldb输出重定向到文件？

我在这里看到这样的功能似乎在gdb上可用:

(gdb) set logging on
(gdb) set logging file /tmp/mem.txt
(gdb) x/512bx 0xbffff3c0
(gdb) set logging off

并在lldb中"翻译"为:

(lldb) memory read --outfile /tmp/mem.txt --count 512 0xbffff3c0
(lldb) me r -o/tmp/mem.txt -c512 0xbffff3c0
(lldb) x/512bx -o/tmp/mem.txt 0xbffff3c0

但是,该memory read命令对我的情况没有帮助,并且--outfile似乎没有可用于该print命令.

我们怎样才能像那些符号的定义/类型"+",或"++"的List？

我曾尝试:Search ++,Search "++",Search (++), SearchAbout ...和 Check ++,Check "++",Check(++).

然而,他们都没有工作......

SearchAbout "++"确实显示了一些信息,但没有显示"++".

我注意到在Coq对有理数的定义中,零的倒数被定义为零.(通常,除以零没有明确定义/合法/允许.)

Require Import QArith.
Lemma inv_zero_is_zero: (/ 0) == 0. 
Proof. unfold Qeq. reflexivity. Qed.

为什么会这样？

它可能会导致有理数的计算出现问题,还是安全的？

有没有办法一次简化一步？

假设您f1 (f2 x)可以通过单一依次简化这两者simpl,是否可以简化f2 x作为第一步,检查中间结果然后简化f1？

以例如定理为例:

Theorem pred_length : forall n : nat, forall l : list nat,
  pred (length (n :: l)) = length l.
Proof.
  intros.
  simpl.
  reflexivity.
Qed.

该simpl战术简化Nat.pred (length (n :: l))到length l.有没有办法将其分解为两步简化,即:

Nat.pred (length (n :: l)) --> Nat.pred (S (length l)) --> length l

我试图在Coq中定义Ackermann-Peters函数,我收到一条我不明白的错误消息.正如你所看到的,我把a, bAckermann 的论据打包成一对ab; 我提供了一个定义参数的排序函数的排序.然后我使用Function表单来定义Ackermann本身,为它提供ab参数的排序函数.

Require Import Recdef.    
Definition ack_ordering (ab1 ab2 : nat * nat) :=
    match (ab1, ab2) with
    |((a1, b1), (a2, b2)) => 
       (a1 > a2) \/ ((a1 = a2) /\ (b1 > b2))   
    end.
Function ack (ab : nat * nat) {wf ack_ordering} : nat :=
match ab with
| (0, b) => b + 1
| (a, 0) => ack (a-1, 1)
| (a, b) => ack (a-1, …

有喜欢的战术什么simpl的Program FixpointS'

特别是,如何证明以下琐碎的陈述？

Program Fixpoint bla (n:nat) {measure n} :=
match n with
| 0 => 0
| S n' => S (bla n')
end.

Lemma obvious: forall n, bla n = n. 
induction n. reflexivity.
(* I'm stuck here. For a normal fixpoint, I could for instance use 
simpl. rewrite IHn. reflexivity. But here, I couldn't find a tactic 
transforming bla (S n) to S (bla n).*)

显然,Program Fixpoint这个玩具示例没有必要,但我在一个更复杂的设置中面临同样的问题,我需要证明Program Fixpoint手动终止.

我看到很多Coq战术在功能上相互重叠.

例如,当你在设定确切的结论,您可以使用assumption,apply,exact,trivial,或者其他人.其他例子包括destruct和induction非感应类型(??).

我的问题是:

是否有一个最小的一套基本的策略(即不包括auto,其类似物)完成后,在这个意义上,这一套可以用来证明关于自然数的功能,任何勒柯克,可证明的定理？

这个最小完整集中的策略理想情况下是基本的,因此每个都只执行一个(或两个)函数,并且可以很容易地理解它的作用.

我试图从一个排除中间的在线课程中证明以下简单定理是无可辩驳的,但在第1步被卡住了:

Theorem excluded_middle_irrefutable: forall (P:Prop), ~~(P \/ ~ P).
Proof.
  intros P. unfold not. intros H.

现在我得到:

1 subgoals
P : Prop
H : P \/ (P -> False) -> False
______________________________________(1/1)
False

如果我apply H,那么目标就是P \/ ~P,中间被排除在外,无法建设性地证明.但除此之外apply,我不知道可以对假设做些什么P \/ (P -> False) -> False:暗示->是原始的,我不知道如何destruct分解它.这是唯一的假设.

我的问题是,如何使用原始策略(如此处所表征,即没有神秘auto的策略)来证明这一点？

谢谢.

在为这个主题投入大量的网络搜索之后,如果我能得到一些指针,我将在这里结束.请进一步阅读

在分析Spark 2.0之后,我得出结论多项式回归是不可能的火花(单独的火花),所以是否有一些可用于多项式回归的火花扩展？ - Rspark它可以完成(但寻找更好的替代方案) - 火花中的RFormula做预测,但系数不可用(这是我的主要要求,因为我主要对系数值感兴趣)

我正在使用Spark 2.0.2.我也使用"ml"库进行数据集机器学习.我想要做的是运行交叉验证算法并提取所提到的指标(准确性,精确度,召回率,ROC,混淆矩阵).我的数据标签是二进制的.

通过使用MulticlassClassificationEvaluator,我只能通过访问"avgMetrics"来获得算法的准确性.此外,通过使用BinaryClassificationEvaluator,我可以获得ROC下的区域.但我不能同时使用它们.那么,有没有办法可以提取所有想要的指标？