小编Oli*_*s_j的帖子

嗨,我正在尝试这样做:

h =[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];

Y = np.convolve(Y, h, "same")

Y看起来像这样:

这样做我得到这个错误:

ValueError:对象太深,不适合所需的数组

为什么是这样 ？

我的猜测是因为某种程度上,卷积函数不会将Y视为一维数组.

当我尝试调整像这样的图像:

                gm('public/uploads/1710410635.jpg')
                .resize(240, 240)
                .noProfile()
                .write('public/uploads/1710410635_t.jpg', function (err) {
                  if (!err) console.log('done');
                });

我收到此错误:

events.js:72
        throw er; // Unhandled 'error' event
              ^
Error: spawn ENOENT
    at errnoException (child_process.js:945:11)
    at Process.ChildProcess._handle.onexit (child_process.js:736:34)

我的文件结构如下:

代码在postnewsitem.js文件中执行

为什么会出现此错误以及如何解决？

编辑:GraphicsMagick工作,证明:

我有一个301值的数组,这些数据是从301帧的影片剪辑中收集的.这意味着1帧中的1个值.影片剪辑以30 fps运行,实际上是10秒长

现在我想获得这个"信号"的功率谱(使用正确的轴).我试过了:

 X = fft(S_[:,2]);
 pl.plot(abs(X))
 pl.show()

我也尝试过:

 X = fft(S_[:,2]);
 pl.plot(abs(X)**2)
 pl.show()

虽然我认为这不是真正的频谱.

信号:

频谱:

功率谱:

任何人都可以提供一些帮助吗？我希望有一个以赫兹为单位的情节.

任何人都可以给我一个(pybrain)python中循环神经网络的实例,以预测序列的下一个值吗？(我已经阅读了pybrain文档,我认为没有明确的例子.)我也发现了这个问题.但我没有看到它在更一般的情况下是如何工作的.因此,我在问这里是否有人能够找到一个明确的例子,说明如何使用递归神经网络预测pybrain中序列的下一个值.

举个例子.

比方说,我们有一系列数字在[1,7]范围内.

First run (So first example): 1 2 4 6 2 3 4 5 1 3 5 6 7 1 4 7 1 2 3 5 6

Second run (So second example): 1 2 5 6 2 4 4 5 1 2 5 6 7 1 4 6 1 2 3 3 6

Third run (So third example): 1 3 5 7 2 4 6 7 1 3 5 6 7 1 4 6 …

我想知道如何计算文本分类的逐点互信息.更确切地说,我想按类别对推文进行分类.我有一个推文数据集(有注释),每个类别的词都有一个字典属于该类别.鉴于此信息,如何计算每个推文的每个类别的PMI,以便在这些类别之一中对推文进行分类.

在xgboost中,可以weight为a 设置参数DMatrix.这显然是权重列表,其中每个值是相应样本的权重.我找不到有关这些权重在梯度增强程序中如何实际使用的任何信息.他们有关系eta吗？

例如,如果我将weight所有样本eta设置eta为0.3并设置为1,那么设置为0.3和weight1是否相同？

我有这个灰色的视频流:

该图像的直方图:

阈值图像由:

  threshold( image, image, 150, 255, CV_THRESH_BINARY );

我得到:

我所期待的.

当我做自适应阈值处理时:

adaptiveThreshold(image, image,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY,15,-5);

我得到:

这看起来像边缘检测而不是阈值.我所期待的是黑白区域.所以我的问题是,为什么这看起来像边缘检测而不是阈值.

thx提前

是否可以在Python中制作Bland-Altman图？我似乎找不到任何关于它的东西.

这种类型图的另一个名称是Tukey均值差图.

例:

我正在使用外部库制作一个xcode命令工具应用程序,并出现了一些错误.

我试图给他们解决的问题:

• 用不同的编译器构建
• 删除GLES文件夹并再次添加
• 在32和64上构建它

我错过了关于opengles.cpp的一些事情吗？

如果您知道接下来可以做什么,请说明,下面您可以找到有关项目和错误的所有信息.如果您需要更多信息,我很乐意为您提供帮助.另外,如果您知道如何从xcode 4中编译的opnni中获取NiUsertracker示例,那么解决此问题也将是一个很好的帮助

错误 :

问题可能与这些文件有关:

项目设置的信息(它是命令行工具而不是应用程序):

构建时输出的屏幕截图

构建设置

正如标题所述:是否与use_idf = false countvectorizer相同tfidfvectorizer？如果不是为什么不呢？

那么这也意味着添加tfidftransformer这里是多余的吗？

vect = CountVectorizer(min_df=1)
tweets_vector = vect.fit_transform(corpus)
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(tweets_vector)
tweets_vector_tf = tf_transformer.transform(tweets_vector)