我正在使用 Python 查询 Serf 集群，但我想抑制INFO来自 Serf 的数据。我试图覆盖它，以便它只打印WARNING消息，但它拒绝遵守它。
01-04 14:57 root INFO Connecting to cluster
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO will connect to [('myhost.localdomain.local', 7373, {})]
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO trying to connect to myhost.localdomain.local:7373
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO connected to myhost.localdomain.local:7373
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO trying to request command: <RequestHandshake: handshake, 0, {'Version': 1}>
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO trying to request command: <RequestAuth: auth, 1, {'AuthKey': 'thundercats'}>
01-04 14:57 serf-rpc-client INFO trying to request command: <RequestMembers: …我正在尝试在 python 枕头中进行一些图像堆叠。我想做的是拍摄大量图像（比如 10 张），然后对于每个像素，取这样的中值：http : //petapixel.com/2013/05/29/a-look-at -减少照片中的噪点-使用中值混合/。
现在，我可以以令人难以置信的蛮力方式（使用 getpixel 和 put pixel）来完成它，但这需要很长时间。
这是我到目前为止所拥有的：
import os
from PIL import Image
files = os.listdir("./")
new_im = Image.new('RGB', (4000,3000))
ims={}
for i in range(10,100):
ims[i]={}
im=Image.open("./"+files[i])
for x in range(400):
ims[i][x]={}
for y in range(300):
ims[i][x][y]=im.getpixel((x,y))
for x in range(400):
for y in range(300):
these1=[]
these2=[]
these3=[]
for i in ims:
these1.append(ims[i][x][y][0])
these2.append(ims[i][x][y][1])
these3.append(ims[i][x][y][2])
these1.sort()
these2.sort()
these3.sort()
new_im.putpixel((x,y),(these1[len(these1)/2],these2[len(these2)/2],these3[len(these3)/2]))
new_im.show()
我有一个按日期和 ID 索引的面板数据集，如下所示：
df = pd.DataFrame({'Date':['2005-12-31', '2006-03-31', '2006-09-30','2005-12-31', '2006-03-31', '2006-06-30', '2006-09-30'],
'ID':[1,1,1,2,2,2,2],
'Value':[14,25,34,23,67,14,46]})
我试图按日期移动相同 ID 的值，并且日期可以是不连续的季度。groupby.shift 没有给我正确的东西，或者也许我错过了一些东西。这是我所做的：
df['pre_value'] = df.groupby('ID')['Value'].shift(1)
这确实会移动相同 ID 的值，但它会忽略日期...请注意，对于ID==1，2006-06-30缺少 ，因此pre_value它2006-09-30实际上应该是 NaN 。我还在研究多重索引或将数据集声明为面板，但这使我的其他计算变得复杂。有没有简单的方法可以使用数据框来做到这一点？
我有一个简单的exports.js文件,我已压缩文件夹并将其上传到Lambda但在运行时它会出错:
"errorMessage": "Cannot find module 'exports'",
"errorType": "Error",
"stackTrace":
[
"Function.Module._resolveFilename (module.js:338:15)",
"Function.Module._load (module.js:280:25)",
"Module.require (module.js:364:17)",
"require (module.js:380:17)"
]
任何帮助,将不胜感激.谢谢
我想知道是否有可能检查每个过程花费多长时间。
例如，有四个工作人员，该工作不应超过10秒，但一个工作人员需要超过10秒。是否可以在10秒后且过程完成工作之前发出警报。
我最初的想法是使用管理器，但似乎我要等到过程完成。
非常感谢。
我在程序开始时设置了numpy随机种子.在程序执行期间,我使用多次运行函数multiprocessing.Process.该函数使用numpy随机函数绘制随机数.问题是Process获取当前环境的副本.因此,每个进程都独立运行,它们都以与父环境相同的随机种子开始.
所以我的问题是如何在子环境中与父进程环境共享numpy的随机状态？请注意,我想Process用于我的工作,需要使用一个单独的类,并分别import numpy在该类中执行.我尝试使用multiprocessing.Manager共享随机状态,但似乎事情没有按预期工作,我总是得到相同的结果.此外,如果我将for循环移动到内部drawNumpySamples或将其留在其中并不重要main.py; 我仍然无法得到不同的数字,随机状态总是一样的.这是我的代码的简化版本:
# randomClass.py
import numpy as np
class myClass(self):
def __init__(self, randomSt):
print ('setup the object')
np.random.set_state(randomSt)
def drawNumpySamples(self, idx)
np.random.uniform()
并在主文件中:
# main.py
import numpy as np
from multiprocessing import Process, Manager
from randomClass import myClass
np.random.seed(1) # set random seed
mng = Manager()
randomState = mng.list(np.random.get_state())
myC = myClass(randomSt = randomState)
for i in range(10):
myC.drawNumpySamples() # this will …所以我读过theano不能用gpu计算float64和存储整数作为共享变量在gpu上它们必须初始化为共享float32数据,然后重铸为int(如逻辑回归示例中的"小黑客" ). ..但是经过这样的重铸之后,theano能否对整数进行gpu计算？并且存储是计算的前提条件？换句话说,以下两种情况是否可能？
场景1.我想在两个大的int向量上做一个点积.因此,我将它们分享为float32并在dot产品之前将它们重新转换为int,然后在gpu上完成此点积(无论int类型)？
场景2.如果场景1是可能的,是否仍然可以在gpu上进行计算而不将它们首先存储为共享的float32？(我知道共享变量可能会缓解gpu-cpu通信,但是dot产品仍然可能吗？存储是计算gpu的先决条件吗？)
我的问题是在R如何下载网站上的所有文件？我知道怎么一个接一个地做,但不是一次一个.例如:
我正在开发一种淡水质量管理装置,可用于湖泊和河流等淡水体.该项目分为三个部分:
现在我担心的是,使用BPNN对于这个项目是否有点过分？如果是,我应该选择哪种方法/工具？
我有一个数据框，我想按ID字段的第一部分进行分组。例如，说我有以下内容：
>>> import pandas as pd
>>> df=pd.DataFrame(data=[['AA',1],['AB',4],['AC',5],['BA',11],['BB',2],['CA',9]], columns=['ID','Value'])
>>> df
ID Value
0 AA 1
1 AB 4
2 AC 5
3 BA 11
4 BB 2
5 CA 9
>>>
如何按ID字段的首字母分组？
我目前可以通过创建一个新列然后对其进行分组来做到这一点，但是我想有一种更有效的方法：
>>> df['GID']=df['ID'].str[:1]
>>> df.groupby('GID')['Value'].sum()
GID
A 10
B 13
C 9
Name: Value, dtype: int64
>>>