小编tar*_*sch的帖子

我想我不会在任何教科书中找到它,因为回答这需要经验.我目前正处于测试/验证我的代码/狩猎漏洞以使其进入生产状态的阶段,任何错误都会导致许多人遭受痛苦,例如黑暗面.

• 在为Fortran编译程序以进行调试时,您设置了哪种标志？

• 你为生产系统设置了什么样的标志？

• 在部署之前你做了什么？

生产版本ifort用作编译器,但我用我的测试gfortran.我做错了吗？

到目前为止,我已将我的suptitles放在框架上方,如下所示:

如何从框架上方将框架移到框架中？

到目前为止,我有一个解决方案,只需打印文本并将其设置在正确的位置,计算xlim和ylim.然而,这是错误的,如果文本不同,它只是看起来很糟糕.有没有办法将suplabel设置到框架中？或者只是将文字放在框架下方并居中？如果我不需要知道框架内显示的数据,那将非常方便.

我目前正在尝试设计一种遗传编程算法,该算法分析一系列字符并为这些字符赋值.下面我编写了一个示例集.每一行代表一个数据点.训练的值是实值的.示例:对于单词ABCDE,算法应返回1.0.

示例数据集:

ABCDE : 1

ABCDEF : 10

ABCDEGH : 3

ABCDELKA : 50

AASD : 3

数据集可以根据需要尽可能大,因为这些都是刚刚完成的.让我们假设GP应该弄清楚的规则并不太复杂,并且由数据解释.

我希望算法做的是在给定输入序列时近似我的数据集中的值.我现在的问题是每个序列可以包含不同数量的字符.如果可能的话,我宁愿不要自己写一些花哨的描述符.

我如何训练我的GP(最好使用tinyGP或python)来构建这个模型？

由于这里有很多讨论 - 图表说千言万语: 我想要做的只是放一个数据点并将其放入一个函数中.然后我得到一个值,这是我的结果.不幸的是我不知道这个功能,我只有一个包含一些例子的数据集(可能只有1000个例子).现在我使用遗传编程算法找到一个能够将我的Datapoint转换为Result的算法.这是我的模特.在这种情况下,我遇到的问题是数据点的长度不同.对于设定长度,我可以将字符串中的每个字符指定为输入参数.但如果我有不同数量的输入参数,请打败我该怎么做.

免责声明:我在学习期间多次遇到这个问题,但是我们永远无法找到一个能够很好地解决问题的解决方案(比如使用窗口,描述符等).我想使用GP,因为我喜欢这项技术,并想尝试一下,但在Uni期间我们也尝试过人工神经网络等,但无济于事.可变输入大小的问题仍然存在.

我想要的是以图片的形式分析屏幕输入.我希望能够在更大的图像中识别图像的一部分,并在更大的图像中获得其坐标.例:

必须位于

结果将是大图片中图片的右上角和大图片中左下角的图片.正如你所看到的,图片的白色部分是无关紧要的,我基本上只需要绿色框架.有没有可以为我做这样的事情的图书馆？运行时不是真正的问题.

我想要做的就是生成一些随机像素坐标并识别该位置的大图片中的颜色,以便稍后快速识别绿色框.如果中间的白框是透明的,它会如何降低性能呢？

这个问题已经多次被问过,因为它似乎没有一个答案.我发现我在http://werner.yellowcouch.org/Papers/subimg/index.html找到了解决方案.不幸的是它在C++中我并不理解.在SO上实现Java实现会很高兴.

这是我上一个问题的延续.我想解析一个方程式并按照我得到的方式工作.我想要做的基本上是随机加扰它,所以我得到一个新的等式,它必须也是一个有效的函数.这将用于遗传算法.

这是我开始的地方:

class Py2do(ast.NodeTransformer):
def __init__(self):
  self.tree=[]
def generic_visit(self, node):
    print type(node).__name__
    self.tree.append(type(node).__name__)
    ast.NodeVisitor.generic_visit(self, node)
    depth=3
    s = node.__dict__.items()
    s = "    ".join("%s %r" % x for x in sorted(node.__dict__.items()))
    print( "%s%s\t%s" % (depth, str(type(node)), s) )
    for x in ast.iter_child_nodes(node):
      print (x, depth)

def visit_Name(self, node):
    # print 'Name :', node.id
    pass

def visit_Num(self, node):
    print 'Num :', node.__dict__['n']

def visit_Str(self, node):
    print "Str :", node.s

def visit_Print(self, node):
    print "Print :"
    ast.NodeVisitor.generic_visit(self, node)

def visit_Assign(self, node):
    print "Assign …

我想用一个隐式的do循环在一行上初始化一个数组.但是,我总是得到语法或形状错误.任何人都可以帮我纠正以下构造吗？

integer myarray :: (maxdim, nr)

myarray(1:maxdim,nr) = (/ (/i,i=1,maxdim/),nr /)

我有一个问题,我得到一组图片,需要对这些图片进行分类.

问题是,我真的不知道这些图像.因此,我计划使用尽可能多的描述符,然后对其进行PCA以仅识别对我有用的描述符.

如果有帮助,我可以对很多数据点进行监督学习.但是,图片有可能相互连接.这意味着可能有从Image X到Image X + 1的开发,尽管我希望这可以通过每个Image中的信息进行整理.

我的问题是:

1. 使用Python时如何做到最好？(我想首先在速度不成问题的情况下进行概念验证).我应该使用哪些库？
2. 是否有图像分类这样的例子？使用一堆描述符并通过PCA将其烹饪下来的示例？说实话,这部分对我来说有点吓人.虽然我认为python应该已经为我做了类似的事情.

编辑:我找到了一个整洁的工具包,我目前正在尝试这个:http://scikit-image.org/那里似乎有一些描述符.有没有办法进行自动特征提取,并根据对目标分类的描述能力对特征进行排名？PCA应该能够自动排名.

编辑2:我的数据存储框架现在更加精细了.我将使用Fat系统作为数据库.我将为每个类组合的实例提供一个文件夹.因此,如果图像属于第1类和第2类,则会有一个包含这些图像的文件夹img12.这样我就可以更好地控制每个班级的数据量.

编辑3:我找到了一个python的libary(sklearn)的例子,它做了我想做的事情.它是关于识别手写数字.我正在尝试将我的数据集转换为我可以使用的数据集.

这是我发现使用sklearn的例子:

import pylab as pl

# Import datasets, classifiers and performance metrics
from sklearn import datasets, svm, metrics

# The digits dataset
digits = datasets.load_digits()

# The data that we are interested in is made of 8x8 images of digits,
# let's have a look at the first 3 images, stored in the `images`
# attribute of the dataset. If we were working …

输入:图G输出:几个独立的集合,因此节点对所有独立集的成员资格是唯一的.因此,节点与其自己的集合中的任何节点都没有连接.这是一个示例路径.

由于在这里要求澄清另一个改写:

将给定的图形划分为多个集合

1. 我可以通过集合中的成员资格告诉所有其他节点节点,例如,如果节点i仅存在于集合A中,则集合A中不应存在其他节点

   如果节点j出现在集合A和B中,则集合A和B中不应存在其他节点.如果节点的成员资格由位模式编码,则这些位模式的汉明距离至少为1

2. 如果图中有两个节点相邻,则它们不应出现在同一个集合中,因此是一个独立的集合

示例:B没有相邻节点D => A,A => D.

解:

1. AB/
2. / BD

A具有位模式10并且其集合中没有相邻节点.B有位模式11,没有相邻节点,D有01,因此所有节点的汉明距离至少为1,没有相邻节点=>正确

错了,因为D和A连接在一起:

1. ADB
2. / D B

A在其集合中具有位模式10和D,它们是相邻的.B具有位模式11而没有相邻节点,D具有11和B一样,因此在该解决方案中存在两个错误,因此不被接受.

当然,随着图表中节点数量的增加,这应该扩展到更多集合,因为您至少需要log(n)集合.

我已经在MAX-SAT中编写了一个转换,为此使用了一个sat-solver.但条款的数量只是很大.更直接的方法会很好.到目前为止,我有一个近似值,但我想要一个精确的解决方案或至少更好的近似.

我尝试过一种方法,我使用粒子群从任意解决方案优化到更好的解决方案.然而,运行时间非常糟糕,结果远非如此.我正在寻找动态算法或其他东西,但我无法理解如何划分和征服这个问题.

我想打印一个如下所示的表:

> field1 field2 field3 field4    
> 11.79     7.87    11.79    68   
> .. more numbers

我如何安排列的标题以一种将它们放在相应列的顶部的方式排列？

> field1    field2  field3   field4       
> 11.79     7.87    11.79    68
> .. more numbers

我的生成脚本如下所示:capture.sh:

  echo 'field1, field2, field3, field4'
  awk '/Capture the tablestuff/{set variables}
  /DONE/ { printf("%5d %8.2f %8.2f %8.2f \n" ,field1, field2, field3, filed4); '

如果可以的话,我真的想避免使用ascii格式化echo命令.

我希望可视化两个阵列的位置.我的表看起来像这样

    Number          Description      value_1  value_2  err_1 err_2
         1          descript_1       124.46   124.46   22.55  54.2
         2          Descript_2       8.20     50.2     0.37   0.1 
         3          Descript_2       52.55    78.3     3.77   2.41
         4          Descript_2       4.33     778.8    0.14   1.78

我基本上想要的是这样的:

所以在这个情节中,每个点基本上都有三个属性:1.xerror bar 2. yerror bar 3.描述这一点代表什么.

我有一种感觉,这可以用matplotlib优雅地完成,虽然我尝试了一些错误栏的东西,并没有完全给我我期望的东西.我还没有找到如何将标题放在情节中.