小编Yoh*_*oth的帖子

关于"我们为什么需要使用位字段"的问题,在Google上搜索我发现位字段用于标记.现在我很好奇,这是实际使用位域的唯一方法吗？我们需要使用位字段来节省空间吗？

从书中定义位域的方法:

struct {
unsigned int is_keyword : 1; 
unsigned int is_extern : 1; 
unsigned int is_static : 1;
} flags;

为什么我们使用int？占用了多少空间？我很困惑为什么我们使用int,但不是short或小于int的东西.据我所知,内存中只占用了1位,而不是整个unsigned int值.这是对的吗？

我们假设我们有下表

我想找到一组特定列的每一行的最大值和最小值(比如说CENSUS2010POP,ESTIMATESBASE1010,POPESTIMATE2010).如何用熊猫做到这一点？

如何从使用partsin构造的元组pathlib返回到实际字符串路径？

from pathlib import Path    
p = Path(path)
parts_tuple = p.parts
parts_tuple = parts_arr[:-4]

我们得到 smth 像 ('/', 'Users', 'Yohan', 'Documents')

如何转向parts_tuple字符串路径 - 例如，除第一个数组项外，用'/'分隔每个部分（因为它是根部分 - “/”）。我想得到一个字符串作为输出。

所以我有一个非常奇怪的错误,我无法理解.我正在运行循环并检查NULL值然后我想终止循环.但是,我有以下值后,我得到一些EXC_BAD_ACCESS问题(如截图所示)

这是另一段返回char字符串的代码

char *TKGetNextToken(TokenizerT *tk) {

    if((*tk).currentToken)
        return *(*tk).currentToken++;
    else
        return NULL;

}

和实际结构

struct TokenizerT_ {
    char **currentToken;
    char **tokens;
}tokenizer;

这就是我的指示:

 char **words;
 words = (char **)malloc(sizeof(char*) * numberOfWords);
 for (int i = 0; i < numberOfWords; i++)
 words[i] = (char *)malloc(strlen(ts)+1);

 tokenizer.tokens = words;
 tokenizer.currentToken = words;

我不知道为什么会出现这种错误以及原因.因为我们可以有指向某处的指针或NULL值...

这是以下代码:

package ab:
public class A {
    protected static int var = 10;
    protected int var2 = 20;
}

和

    package cd;
    public class C extends A {
        A test;

        public C(){
            test = new A();
        }

        void printValues(){
            System.out.println(A.var); //this is perfectly visible
            System.out.println(test.var2); // here I get error saying var2 is not visible
        }
    }

我无法理解为什么静态保护字段可通过A在不同的包中访问...

我很好奇,如果Spark首先将整个文件读入内存,然后才开始处理它,意味着应用转换和操作,或者它读取文件的第一个块 - 对其应用转换,读取第二个块等等.

对于同样的问题,Spark在Hadoop中有什么区别吗？我读到Spark大多数时候将整个文件保存在内存中,而Hadoop则没有.但是,当我们第一次阅读它并映射键时,第一步是怎么回事.

谢谢

我按类型对值进行分组，如下所示：

groups = frame.columns.to_series().groupby(frame.dtypes).groups

我得到错误：

TypeError: data type not understood

按数据类型对列进行分组以防止此类错误的正确方法是什么？

编辑：示例输入

0             0       0  1985     ATL        NL  barkele01  870000         428.0   428.0      1955.0    ...           Leonard Harold   225.0   77.0    R      R  1976-09-14  1987-09-26  barkl001  barkele01       both
1             1       1  1985     ATL        NL  bedrost01  550000         559.0   559.0      1957.0    ...            Stephen Wayne   200.0   75.0    R      R  1981-08-14  1995-08-09  bedrs001  bedrost01       both
2             2       2  1985     ATL        NL  benedbr01  545000         614.0   614.0      1955.0    ...              Bruce Edwin   175.0   73.0    R      R  1978-08-18  1989-09-11  beneb001  benedbr01 …

在 pytorch 网站上，他们的教程中有以下模型

class BasicCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BasicCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

这个模型有多少个内核/过滤器？它是两个 - 例如 conv1 和 conv2。如何通过指定过滤器的数量轻松创建多个过滤器？例如 100 …

如何选择与多列中的值匹配的行？

例如，我们有以下 df

k1 | k2 | v1 | v2
1  | 2  | 3  | 4
1  | 5  | 5  | 6
1  | 8  | 8  | 9

我正在尝试选择中间行：

key_names = ["k1", "k2"]
keys = [1, 5]
selected_rows = df.loc[df[key_names].isin(keys)]

我收到以下错误：

ValueError: Cannot index with multidimensional key

预期的输出是：

1  | 5  | 5  | 6

谢谢

我希望能够为我的 df 保存 dtypes，当我下次读取 csv 时，我想证明一个 dtypes 数组。

我尝试了以下方法：

types_dic = df.dtypes.to_dict()
np.save("dtypes.npy", types_dic, allow_pickle=True)
dtyp = np.load("dtypes.npy", allow_pickle=True)
df2 = pd.read_csv(join(folder_no_extension, file), dtype=dtyp)

但它不起作用——日期时间时间没有恢复......

如果我显式创建字典它也不起作用

types_dic = {}
for t in df.dtypes:
   types_dic[t] = str(df.dtypes[t])



df.dtypes

BN                            object
School_Year           datetime64[ns]
Start_Date            datetime64[ns]
Overall_Rating                object
Indicator_1.1                 object
Indicator_1.2                 object
Indicator_1.3                 object
Indicator_1.4                 object

和

df2.dtypes

BN                    object
School_Year           object
Start_Date            object
Overall_Rating        object
Indicator_1.1         object
Indicator_1.2         object
Indicator_1.3         object
Indicator_1.4         object