假设我有两个2-D数组,如下所示:
array([[3, 3, 1, 0],
[2, 3, 1, 3],
[0, 2, 3, 1],
[1, 0, 2, 3],
[3, 1, 0, 2]], dtype=int8)
array([[0, 3, 3, 1],
[0, 2, 3, 1],
[1, 0, 2, 3],
[3, 1, 0, 2],
[3, 3, 1, 0]], dtype=int8)
每个数组中的某些行具有相应的行,该行在另一个数组中按值(但不一定是索引)匹配,而某些行则没有.
我想找到一种有效的方法来返回两个对应于匹配行的数组中的索引对.如果他们是元组我会期望回来
(0,4)
(2,1)
(3,2)
(4,3)
我有一个 antd 表，其中一列内的数据可能会变得非常大。当行展开时，我会完整显示这些数据，但由于包含大量数据的单元格位于屏幕右侧，而扩展器图标位于屏幕左侧，因此不是很直观。我想要做的是将扩展器图标移动到实际单元格内，以便用户知道他们可以单击 + 以查看其余数据。
提前致谢。
我是 Relay 的新手，正在尝试组合我的第一个应用程序。我已经有一个 GraphQL 服务器（使用 Graphene），它通过 SQLAlchemy 自动映射由 PostgreSQL 数据库支持，并作为 Flask 应用程序发布。现在，我正在尝试组合前端，看起来中继编译器在客户端需要一个 GraphQL 模式文件。我想知道是否有办法让这个架构文件动态自动生成，以及如何设置。
我使用https://github.com/kriasoft/react-static-boilerplate作为我的应用程序的起点。
谢谢。
我正在尝试连接两个表,其中连接的列具有一些NA值,以便在遇到NA时,记录用NA填充,即
鉴于:
> x = data.table(c(1,2,3,NA,5), c("a","b","c","d","e"))
> x
V1 V2
1: 1 a
2: 2 b
3: 3 c
4: NA d
5: 5 e
> y = data.table(c(NA,2,3,4,5), c("A","B","C","D","E"))
> y
V1 V2
1: NA A
2: 2 B
3: 3 C
4: 4 D
5: 5 E
我希望我的输出是:
> z = data.table(c(NA,NA,1,2,3,4,5),c("d",NA,"a","b","c",NA,"e"),c(NA,"A",NA,"B","C","D","E"))
> z
V1 V2 V3
1: NA d NA
2: NA NA A
3: 1 a NA
4: 2 b B
5: 3 c C …我试图破解Udacity深度学习课程(作业3 - 正规化)和Tensorflow mnist_with_summaries.py教程中的代码.我的代码似乎运行正常
https://github.com/llevar/udacity_deep_learning/blob/master/multi-layer-net.py
但是有些奇怪的事情正在发生.分配都使用0.5的学习率,并且在某些时候引入指数衰减.但是,当我将学习率设置为0.001(衰减或不衰减)时,我放在一起的代码只运行良好.如果我将初始速率设置为0.1或更高,我会收到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/siakhnin/Documents/workspace/udacity_deep_learning/multi-layer-net.py", line 175, in <module>
summary, my_accuracy, _ = my_session.run([merged, accuracy, train_step], feed_dict=feed_dict)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 340, in run
run_metadata_ptr)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 564, in _run
feed_dict_string, options, run_metadata)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 637, in _do_run
target_list, options, run_metadata)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 659, in _do_call
e.code)
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Nan in summary histogram for: layer1/weights/summaries/HistogramSummary
[[Node: layer1/weights/summaries/HistogramSummary = HistogramSummary[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](layer1/weights/summaries/HistogramSummary/tag, layer1/weights/Variable/read)]]
Caused by op u'layer1/weights/summaries/HistogramSummary', defined at:
File "/Users/siakhnin/Documents/workspace/udacity_deep_learning/multi-layer-net.py", line 106, …