我有一个生成价值的过程,我观察到了.当进程终止时,我想计算这些值的中值.
如果我必须计算均值,我可以只存储总和和生成的数量,因此有O(1)内存要求.中位数怎么样？有没有办法节省存储所有值的明显O(n)？
编辑:对2种情况感兴趣:1)流长度已知,2)它不是.
就像Stream是懒惰Seq,是否有懒惰的版本Map？
我想做的事:
val lm = LazyMap[Int, String]((a) => {
println("only once")
(a * a).toString()
})
lm.get(10) // print "only once"
lm.get(10) // print nothing
我必须承认,我只掌握Python的基本知识,目前正在学习Haskell.
我想知道类型类的概念是否存在/在Python或Clojure(或其他一些动态强类型语言)中有意义？
换句话说,如果我有一个函数名,f那么根据运行时参数,f将调用另一个函数实现(就像==属于EqHaskell中类型类的类型的函数).这样的概念是否存在于动态语言中,例如Clojure/Python？
我有以下情况:
在第三方库中(无法修改):
class A { public virtual void M() {} }
class B : A { public override void M() {} }
在我自己的代码中:
class C : B { public override void M() {} }
从我想要调用C的方法的实现(但不是!!).我可以吗？MAB
接受任何技巧,包括反思.我已经尝试过反射,但是使用MethodInfo我得到的反射typeof(A)仍然会产生一个虚拟调用(调用C后续堆栈溢出的实现).
派生C从A是出了问题,由于重新实现的复杂性B.
我想知道是否有人知道对多线程应用程序的调试技术的一个很好的调查.理想情况下,我正在寻找基于案例的分析:死锁,饥饿,共享状态损坏,......
.Net特定的,或通用的.
我想写这样的东西:
type NumExp = Num of float
type Exp =
| Num of float
| Dot of NumExp * NumExp
| Op of string * Exp * Exp
let getValue (Num(n) : NumExp) = n
编译器抱怨之间的冲突NumExp,并Exp在getValue.即便是以下失败:
let getValue (nn : NumExp) = match nn with | Num(n) -> n
有没有办法在两个有功能的歧视联盟中使用相同的案例？DU定义本身没问题.
我想使用相同的情况来避免添加一个间接级别
type Exp =
| NumExpExp of NumExp
| Dot of NumExp * NumExp
| Op of string * Exp * Exp
在 …
我是Java的新手并参考Head-First书.
我是否必须学习算法才能用Java编写程序？
我应该首先学习算法,还是只学习有效Java,Java益智游戏等Java书籍就足够了？
我想成为一名成功的企业开发人员.那么我应该精通哪些算法和数据结构？你会推荐我什么书？
要成为一名成功的Java开发人员,我是否需要了解所有高级算法,例如CLRS中提供的算法？
PS:在我过去的学期里我有C和C++,我在他们身上得到了很好的分数,但这有点像抢劫.我知道编程的基础知识.我不是新手.事实是,我没有任何语言的知识,我也想成为一名开发人员,而不是算法.
是否可以在c#中生成集合的所有排列？
char[] inputSet = { 'A','B','C' };
Permutations<char> permutations = new Permutations<char>(inputSet);
foreach (IList<char> p in permutations)
{
Console.WriteLine(String.Format("{{{0} {1} {2}}}", p[0], p[1], p[2]));
}
我是 TensorFlow 的新手。我使用 TF 1.8 进行“简单”线性回归。练习的输出是一组最适合数据的线性权重，而不是预测模型。所以我想跟踪和记录训练期间当前的最小损失，以及相应的权重值。
我正在尝试使用LinearRegressor：
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
model = tf.estimator.LinearRegressor(
feature_columns = make_feature_cols(),
model_dir = TRAINING_OUTDIR
)
# --------------------------------------------v
logger = tf.train.LoggingTensorHook({"loss": ???}, every_n_iter=10)
trainHooks = [logger]
model.train(
input_fn = make_train_input_fn(df, num_epochs = nEpochs),
hooks = trainHooks
)
该模型似乎不包含损失的变量。
我可以以LoggingTensorHook某种方式使用吗？在这种情况下，我如何定义损失张量？
我也尝试实现我自己的钩子。示例建议before_run通过调用在内部记录损失SessionRunArgs，但我在那里遇到了同样的问题。
谢谢！！