小编Fra*_*urt的帖子

是否可以并行化 python CRFSuite（https://github.com/tpeng/python-crfsuite）？我认为 CRF++ 支持并行化，所以我猜想也必须有一些钩子来启用 CRFsuite 的并行化。

我有两个熊猫DataFrame要乘以：

frame_score: 
   Score1  Score2
0     100      80
1    -150      20
2    -110      70
3     180      99
4     125      20

frame_weights: 
   Score1  Score2
0     0.6     0.4

我试过了：

import pandas as pd
import numpy as np

frame_score = pd.DataFrame({'Score1'  : [100, -150, -110, 180, 125], 
                      'Score2'  : [80,  20, 70, 99, 20]})

frame_weights = pd.DataFrame({'Score1': [0.6], 'Score2' : [0.4]})

print('frame_score: \n{0}'.format(frame_score))
print('\nframe_weights: \n{0}'.format(frame_weights))

# Each of the following alternatives yields the same results
frame_score_weighted = frame_score.mul(frame_weights, axis=0)
frame_score_weighted = frame_score * frame_weights …

我试图让64位版本的python启动并运行我编写的程序.该程序使用我在PyQt4中编写的gui.我找不到64位版本的PyQt4,并且在尝试使用32位PyQt4和64位版本的python时出现以下错误:

S:\src>SimLauncher.py
Forcing DISTUTILS_USE_SDK=1
Traceback (most recent call last):
 File "SimLauncher.py", line 42, in <module>
   from SwSim import SwSim
 File "SwSim.py", line 13, in <module>
   from PyQt4 import QtSql,QtGui
ImportError: DLL load failed: %1 is not a valid Win32 application.

显然有一个不相容的.我尝试了这个修复,但我得到了同样的错误:

http://code.google.com/p/pyqt4-win64-binaries/downloads/list

Lemme知道你是否知道如何解决这个问题!

我正在使用遗传算法(GA)来优化旅行商问题(TSP).我的问题是我如何计算个人的健康状况.显然,具有较短路线的解决方案更适合但是我如何在不知道最短路径和最长可能路线确定我的解决方案在该范围内的位置的情况下分配适合度值？

在像HMM标记器这样的NLTK中，似乎也有CRF标记器。但是我找不到任何教程或帮助。我该怎么办？

检查SciPy CSR矩阵是否为空(即仅包含零)的规范方法是什么？

我用nonzero():

def is_csr_matrix_only_zeroes(my_csr_matrix):
    return(len(my_csr_matrix.nonzero()[0]) == 0)

from scipy.sparse import csr_matrix
print(is_csr_matrix_only_zeroes(csr_matrix([[1,2,0],[0,0,3],[4,0,5]])))
print(is_csr_matrix_only_zeroes(csr_matrix([[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]])))
print(is_csr_matrix_only_zeroes(csr_matrix((2,3))))
print(is_csr_matrix_only_zeroes(csr_matrix([[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]])))

输出

False
True
True
False

但我想知道是否存在更直接或有效的方式.

(相关但不同:检查是否存在scipy稀疏矩阵条目)

如何在Theano的TensorVariable上执行范围？

例:

import theano.tensor as T
from theano import function

constant = T.dscalar('constant')
n_iters = T.dscalar('n_iters')
start = T.dscalar('start')
result = start  

for iter in range(n_iters):
    result = start + constant

f = function([start, constant, n_iters], result)
print('f(0,2,5): {0}'.format(f(1,2)))

返回错误:

Traceback (most recent call last):
  File "test_theano.py", line 9, in <module>
    for iter in range(n_iters):
TypeError: range() integer end argument expected, got TensorVariable.

在Theano的TensorVariable上使用范围的正确方法是什么？

是否有任何键盘快捷方式在GitHub桌面同步？ENTER在编写提交注释后命中会创建提交,但我想知道如何在不使用鼠标的情况下进行同步.

Python中是否有任何直接的方法来剥离字符串并获取起始索引和结束索引？

示例:给定字符串' hello world! ',我想要剥离的字符串'hello world!'以及起始索引2和和索引14.

' hello world! '.strip() 只返回剥离的字符串.

我可以写一个函数:

def strip(str):
    '''
    Take a string as input.
    Return the stripped string as well as the start index and end index.
    Example: '  hello world!   '  --> ('hello world!', 2, 14)
    The function isn't computationally efficient as it does more than one pass on the string.
    '''
    str_stripped = str.strip()
    index_start = str.find(str_stripped)
    index_end = index_start + len(str_stripped)
    return str_stripped, …

我已经使用 GitHub Pages 为自己建立了一个网站，但可以知道有多少访问者吗？

我知道我的存储库中有流量选项卡，这是否也显示我的网站以及存储库本身的浏览量？如果不是我该怎么办？