小编mol*_*ilo的帖子

我想使用 pyspark 执行 k 折交叉验证来微调参数，我正在使用 pyspark.ml。我收到属性错误。

AttributeError: 'DataFrame' 对象没有属性 '_jdf'

我最初尝试使用 pyspark.mllib 但未能成功执行 k 折交叉验证

import pandas as pd
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier

data=pd.read_csv("file:///SparkCourse/wdbc.csv", header=None)
type(data)
print(data)

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkDecisionTree")
sc = SparkContext(conf = conf)

# Create initial Decision Tree Model
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="label", featuresCol="features", 
maxDepth=3)

# Train model with Training Data
dtModel = dt.fit(data)

# I expect the model to be trained but I'm getting the following error 
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute …

我想要一个排序的视图,std::vector<std::chrono::milliseconds>但我不想修改原始容器.std::reference_wrapper这似乎是完美的,它适用于整数向量.

我创建了这个小例子:

#include <chrono>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>

int main()
{
    std::vector<int> numbers{1, 42, 3, 9, 5};
    std::vector<std::reference_wrapper<int>> sorted_numbers(numbers.begin(), numbers.end());
    std::sort(sorted_numbers.begin(), sorted_numbers.end());

    std::cout << "Numbers: ";
    for (const auto& n : numbers)
        std::cout << n << ' ';
    std::cout << '\n';

    std::cout << "Sorted numbers: ";
    for (const auto& n : sorted_numbers)
        std::cout << n << ' ';
    std::cout << '\n';

    std::cout << "Numbers: ";
    for (const auto& n : numbers)
        std::cout …

有人在 MinIO 存储上安装 DVC 吗？

我已阅读文档，但对我来说并不是很清楚。

我应该使用哪个命令来设置具有此入口参数的 MinIO 存储：

存储网址： https: //minio.mysite.com/minio/bucket-name/ 登录名：my_login 密码：my_password

我关注了官方 mediapipe 页面，但没有任何结果，所以有人可以帮助在 windows 中的 raspberry pi 4 中安装 mediapipe 吗？安装和使用它很容易，但在像 raspberry pi 这样的 arm 设备中我没有找到任何资源。

----> 6 from mrcnn.model 导入 MaskRCNN

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mrcnn/model.py in () 253 254 --> 255 class ProposalLayer(KE.Layer): 256 """接收anchor分数并选择子集通过作为第二阶段的建议 257。过滤是基于锚点分数和

AttributeError: 模块 'keras.engine' 没有属性 'Layer'

我正在使用 Streamlit 制作一个基于 python 的 Web 应用程序。在Heroku中部署后，构建成功，但出现应用程序错误。我不知道源代码中的哪个位置生成了此错误。请帮我！错误 ：

2022-07-18T18:55:37.985429+00:00 app[web.1]:     Inotify._raise_error()
2022-07-18T18:55:37.985439+00:00 app[web.1]:   File "/app/.heroku/python/lib/python3.10/site-packages/watchdog/observers/inotify_c.py", line 398, in _raise_error
2022-07-18T18:55:37.985636+00:00 app[web.1]:     raise OSError(errno.ENOSPC, "inotify watch limit reached")
2022-07-18T18:55:37.985677+00:00 app[web.1]: OSError: [Errno 28] inotify watch limit reached
2022-07-18T18:55:38.387667+00:00 heroku[web.1]: Process exited with status 1
2022-07-18T18:55:38.510041+00:00 heroku[web.1]: State changed from starting to crashed
2022-07-18T18:55:48.000000+00:00 app[api]: Build succeeded
2022-07-18T18:57:33.589417+00:00 heroku[router]: at=error code=H10 desc="App crashed" method=GET path="/" host=invezto.herokuapp.com request_id=bc8f4556-852e-4dad-8b67-71e49ffaaf23 fwd="49.37.45.19" dyno= connect= service= status=503 bytes= protocol=https
2022-07-18T18:57:33.917128+00:00 heroku[router]: at=error code=H10 desc="App crashed" method=GET path="/favicon.ico" …

我正在尝试让 aiplatform 客户端在 NodeJS 项目上工作，它似乎有效，我的意思是凭据很好，并且我得到了“有效”响应。但是预测的内容被截断了（使用curl我得到了完整的列表），只有第一行出现在那里。我想知道我是否应该以不同的方式解析 IValues 或者什么。有人在 NodeJS 项目上成功集成了 AIPlatform 库吗？

这是脚本：

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
import * as sdk from "@google-cloud/aiplatform";

const project = "generativeai-390315";
const loc = 'us-central1';

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const { PredictionServiceClient } = sdk.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const { helpers } = sdk;

const credentials = {
    client_email: …

我正在尝试从“sklearn”包导入“jaccard_similarity_score”。但无法这样做。在 Jupyter Notebook 中运行单元时，出现错误。我尝试重新启动内核（如 stackoverflow 的一篇文章所述），但这对我不起作用。我附上了错误的屏幕截图：

任何帮助表示赞赏。提前致谢。

当我们这样使用数组和指针时：

int *g() {
  int arr[] = {1, 2, 3};
  return arr;
}

int f() {
  int *value = g();

  for (size_t i = 0; i < 3; i++) {
    std::cout << value[i] << " ";
  }
  std::cout << std::endl;
}

int main(int argc, const char **argv) {
  f();
  return 0;
}

函数 g 返回后，它从堆栈中删除，因此我们在函数 f() 中得到段错误

但使用std::vector相同的逻辑没有任何问题：

std::vector<int> g() {
  std::vector<int> arr = {1, 2, 3};
  return arr;
}

int f() {
  std::vector<int> value = g();

  for …

kserve、seldon core 或 BentoML 哪个更好？以及每一种的优点/缺点和特点是什么

查了很多资料都没有找到明确的答案