小编Eka*_*ong的帖子

有人可以提供一个简单(但不简单)的交易解释,应用于计算(即使从维基百科复制)？

我有一个String[]至少有2个元素.

我想创建一个新String[]元素,其中包含元素1.所以..基本上,只是跳过第一个.

这可以在一行中完成吗？容易？

我试图了解SFINAE工作原理和我正在尝试使用此代码

#include <type_traits>

struct One { 
  using x = int; 
};
struct Two { 
  using y = int; 
};

template <typename T, std::void_t<typename T::x>* = nullptr>
void func() {}
template <typename T, std::void_t<typename T::y>* = nullptr>
void func() {}

/*template <typename T, std::enable_if_t<std::is_same_v<typename T::x, typename T::x>>* = nullptr>
void func() {}
template <typename T, std::enable_if_t<std::is_same_v<typename T::y, typename T::y>>* = nullptr>
void func() {} */



int main() {
  func<One>();
  func<Two>();
}

注释代码有效,但第一个没有.编译器给出了错误,指出存在重新定义且模板参数推断失败.有人能解释为什么会这样吗？这两个void_t应该是独立的吗？由于一行检查x而另一行检查y.我该怎么办？

我的测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()

我的错误

2019-12-27 10:51:17.887009: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/openmpi/lib:
2019-12-27 10:51:17.888489: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2019-12-27 10:51:17.888992: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (3e7d899714a9): /proc/driver/nvidia/version does not exist
2019-12-27 10:51:17.890608: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary …

启用Eager Execution后，TensorFlow平方根函数tf.sqrt()结果为InternalError。

import tensorflow as tf

# enable eager execution
tf.enable_eager_execution()

> tf.pow(2,4)
'Out': <tf.Tensor: id=48, shape=(), dtype=int32, numpy=16>

> tf.sqrt(4)

>>> Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-21-5dc8e2f4780c>", line 1, in <module>
    tf.sqrt(4)

  File "/Users/ekababisong/anaconda3/envs/py36_dl/lib/python3.6/site-packages/
     tensorflow/python/ops/math_ops.py", line 365, in sqrt
         return gen_math_ops.sqrt(x, name=name)

  File "/Users/ekababisong/anaconda3/envs/py36_dl/lib/python3.6/site-packages/
     tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py", line 7795, in sqrt
        _six.raise_from(_core._status_to_exception(e.code, message), None)

  File "<string>", line 3, in raise_from

InternalError: Could not find valid device for node name: "Sqrt"
op: "Sqrt"
input: "dummy_input"
attr { …

我有一个python数据框,其中有一些异常值.我想用数据的中值替换它们,那些值不存在.

id         Age
10236    766105
11993       288
9337        205
38189        88
35555        82
39443        75
10762        74
33847        72
21194        70
39450        70

所以,我想用剩余数据集的数据集的中值替换所有> 75的值,即中值70,70,72,74,75.

我正在尝试执行以下操作:

1. 替换为0,所有大于75的值
2. 用中值替换0.

但不知何故,下面的代码不起作用

df['age'].replace(df.age>75,0,inplace=True)

我正在调用一个API,它返回一个对象集合.我想得到一些对象的子集.我正在考虑两种解决方案.哪一个会给我更好的表现？根据我的理解,toArray()调用主要是迭代一次收集.如果这是真的,那么解决方案会更好吗？

解决方案1 ​​ -

public static List<String> get(UUID recordid, int start, int count) {
    List<String> names = new ArrayList<String>();

    ...

    Collection<String> columnnames = result.getColumnNames();
    int index = 0; 
    for (UUID columnname : columnnames) {
        if ((index >= start) && (index - start < count)) {
            names.add(columnname);
        }
        index++;
    }

    return names;
}

解决方案2 -

public static List<String> get(UUID recordid, int start, int count) {
    List<String> names = new ArrayList<String>();

    ...

    Collection<String> columnnames = result.getColumnNames();
    String[] nameArray = columnnames.toArray(new …

我正在练习使用JAVA中的HashMap.示例HashMap实现代码无法编译并出现错误:

DictionaryPractice.java:57: error: cannot find symbol
                              shoppingList.replace("Bread", Boolean.FALSE);
symbol:   method replace(String,Boolean)
location: variable shoppingList of type Map<String,Boolean>

这是代码:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class DictionaryPractice {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Boolean> shoppingList = new HashMap<String, Boolean>();

        // Put some stuff in dictionary
        shoppingList.put("Ham", true);
        shoppingList.put("Bread", Boolean.TRUE);
        shoppingList.put("Oreos", Boolean.TRUE);
        shoppingList.put("Eggs", Boolean.FALSE);
        shoppingList.put("Sugar", false);

        // Retrieve items
        System.out.println(shoppingList.get("Ham"));
        System.out.println(shoppingList.get("Oreos"));

        // Remove things
        shoppingList.remove("Eggs");

        // Replace values for a certain key
        shoppingList.replace("Bread", Boolean.FALSE);
    }
}

我已经阅读了HashMap类上的JavaDocs,并确认这.replace是一个有效的HashMap方法来替换指定键的值.但是,我一直在接受cannot find …

请帮助指导如何在Teradata中删除数据库.
当我运行该命令时DROP DATABASE database_name,我收到错误消息:

*** Failure 3552 Cannot DROP databases with tables, journal tables, 
views, macros, or zones.
            Statement# 1, Info =0
*** Total elapsed time was 1 second.

使用虹膜数据集示例：

train_ds_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

使用的进口商品：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
tf.enable_eager_execution()

我下载的数据集，然后我用pd.read表示 train_plantfeatures， train_categories阵列。

categories='Plants'

train_path = tf.keras.utils.get_file(train_ds_url.split('/')[-1], train_ds_url)

train = pd.read_csv(train_path, names=ds_columns, header=0)
train_plantfeatures, train_categories = train, train.pop(categories)

之后，我用来tf.contrib.keras.utils.to_categorical创建分类表示。

y_categorical = tf.contrib.keras.utils.to_categorical(train_categories, num_classes=3)

当我尝试使用tf.data.Dataset和from_tensor_slices

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_plantfeatures, y_categorical))

我收到了：

ValueError：无法将非矩形Python序列转换为Tensor。

没有急切模式的相同实现完美工作。以下是Colab示例