小编sta*_*010的帖子

我已经设定ANDROID_NDK_HOME为/Users/Shajilshocker/Documents/Android/NDK/android-ndk-r10b使用一个被称为Mac OSX版应用程序环境变量.

我已经确认它在终端中正确设置了路径

echo $ANDROID_NDK_HOME

但是当我在调用的Android Studio项目中运行shell文件时,ndk-build我收到以下错误

ndk-build: command not found

如何确保ndk-build在您的构建路径中？

如何在我的构建路径中设置ndk-build？

谢谢你的帮助

我正在使用XGBoost和Python,并使用train()名为DMatrix数据的XGBoost 函数成功训练了一个模型.矩阵是从Pandas数据框创建的,该数据框具有列的特征名称.

Xtrain, Xval, ytrain, yval = train_test_split(df[feature_names], y, \
                                    test_size=0.2, random_state=42)
dtrain = xgb.DMatrix(Xtrain, label=ytrain)

model = xgb.train(xgb_params, dtrain, num_boost_round=60, \
                  early_stopping_rounds=50, maximize=False, verbose_eval=10)

fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,10))
xgb.plot_importance(model, max_num_features=5, ax=ax)

我现在想要使用该xgboost.plot_importance()函数查看功能重要性,但结果图不显示功能名称.但是,这些功能被列为f1,f2,f3等如下所示.

我认为问题是我将原来的Pandas数据帧转换为DMatrix.如何正确关联要素名称以使特征重要性图显示它们？

我用read.csv()阅读了一些冗长的数据,令我惊讶的是数据是作为因子而不是数字出现的,所以我猜测数据中必须至少有一个非数字项.我怎样才能找到这些物品的位置？

例如,如果我有以下数据框:

df <- data.frame(c(1,2,3,4,"five",6,7,8,"nine",10))

我想知道第5行和第9行有非数字数据.我该怎么办？

我正在使用Gnuplot成功绘制一些时间序列数据.然而,该系列相当密集(大约5英寸空间中的10,000个样本),当我绘制多个系列时,很难看到在顶部绘制的系列下面.有没有办法让线条有一点不透明度或透明度(即使线条透明,以便在线条下方可见)？

Excel具有此功能,但我更喜欢使用Gnuplot.

以下是我所说的样本.你看不到绿线下面的红线.我实际上想添加第三个时间序列.我正在用命令密谋:

plot [][-3:3] 'samples_all.csv' using 1:7 title 'horizontal' w l ls 1, '' using 1:8 title 'vertical' w l ls 2"

我正在尝试实现自己的LRU缓存.是的,我知道Java 为此目的提供了LinkedHashMap,但我试图使用基本数据结构来实现它.

通过阅读这个主题,我明白我需要一个HashMap来O(1)查找一个密钥和一个链表来管理"最近最少使用的"驱逐策略.我发现这些引用都使用标准库hashmap但实现了自己的链表:

• " LRU缓存和快速定位对象通常使用哪些数据结构？ "(stackoverflow.com)
• " 实施LRU缓存的最佳方法是什么？ "(quora.com)
• " 用C++实现LRU缓存 "(uml.edu)
• " LRU Cache(Java) "(programcreek.com)

哈希表应该直接存储链接列表节点,如下所示.我的缓存应该存储Integer键和String值.

但是,在Java中,LinkedList集合不公开其内部节点,因此我无法将它们存储在HashMap中.我可以将HashMap存储索引放入LinkedList中,但是到达一个项目需要O(N)时间.所以我试着存储一个ListIterator.

import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.LinkedList;
import java.util.ListIterator;

public class LRUCache {

    private static final int DEFAULT_MAX_CAPACITY = 10;

    protected Map<Integer, ListIterator> _map = new HashMap<Integer, ListIterator>();
    protected LinkedList<String> _list = new LinkedList<String>();

    protected int _size = 0;
    protected int _maxCapacity = 0;

    public LRUCache(int maxCapacity) {
        _maxCapacity = maxCapacity;
    }

    // Put the key, value pair into …

我正在处理文本分类问题（例如情感分析），我需要将文本字符串分类为五个类别之一。

我刚开始在PyTorch 中使用Huggingface Transformer包和 BERT。我需要的是一个顶部带有 softmax 层的分类器，以便我可以进行 5 向分类。令人困惑的是， Transformer 包中似乎有两个相关选项：BertForSequenceClassification和BertForMultipleChoice。

我应该使用哪一种来完成我的 5 向分类任务？他们的适当用例是什么？

BertForSequenceClassification的文档根本没有提到 softmax，尽管它确实提到了交叉熵。我不确定这个类是否仅用于 2 类分类（即逻辑回归）。

Bert 模型转换器，顶部带有序列分类/回归头（池化输出顶部的线性层），例如用于 GLUE 任务。

• 标签（torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional, defaults to None）——用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应该在 [0, ..., config.num_labels - 1] 中。如果 config.num_labels == 1 计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1 计算分类损失（交叉熵）。

BertForMultipleChoice的文档提到了 softmax，但是从描述标签的方式来看，这个类听起来像是用于多标签分类（即多个标签的二元分类）。

Bert 模型，顶部带有多项选择分类（池化输出顶部的线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。

• 标签（torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional, defaults to None）——用于计算多项选择分类损失的标签。索引应该在 [0, ..., num_choices] 中，其中 num_choices 是输入张量的第二维的大小。

感谢您的任何帮助。

我有一个数据源，其中所有值都以字符串形式给出。当我从这些数据创建 Pandas 数据框时，所有列自然都是类型object。然后我想让 Pandas自动将任何看起来像数字的列转换为数字类型（例如int64, float64）。

据推测，Pandas 提供了一个函数来执行这种自动类型推断：pandas.DataFrame.infer_objects()。StackOverflow 帖子中也提到了这一点。文档说：

尝试对对象数据类型列进行软转换，使非对象列和不可转换列保持不变。推理规则与正常的 Series/DataFrame 构造期间相同。

但是，该功能对我不起作用。在下面的可重现示例中，我有两个字符串列（value1和value2），它们分别明确地类似于int和float值，但infer_objects()不会将它们从字符串转换为适当的数字类型。

import pandas as pd

# Create example dataframe.
data = [ ['Alice', '100', '1.1'], ['Bob', '200', '2.1'], ['Carl', '300', '3.1']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'value1', 'value2'])

print(df)

#     name value1 value2
# 0  Alice    100    1.1
# 1    Bob    200    2.1
# 2   Carl    300    3.1

print(df.info()) …

我是第一次从事DSP工作的软件工程师.

我成功地使用了产生频谱的FFT库.我也理解FFT如何根据其输入和输出工作,特别是两个输出数组的内容:

现在,我的问题是我正在阅读一些新的研究报告,这些报告表明我提取:"FFT系数的能量,方差和总和".

1. 什么是'FFT系数'？那些是上面显示的实数和虚数数组的值,(根据我的理解)对应于组成余弦和正弦波的幅度？

2. FFT系数的"能量"是多少？这是来自统计学还是来自DSP的术语？

我正在用R做机器学习.遵循标准的机器学习方法,我想将我的数据随机分成训练,验证和测试数据集.我如何在R中做到这一点？

我知道有一些关于如何分成2个数据集的相关问题(例如这篇文章),但是如何对3个分割数据集进行分析并不明显.顺便说一句,正确的方法是使用3个数据集(包括验证集来调整超参数).

我从 Keras 转到 PyTorch，我发现的一件令人惊讶的事情是我应该实现自己的训练循环。

在 Keras 中，有一个事实上的fit()函数：(1) 运行梯度下降和 (2) 收集训练集和验证集的损失和准确度指标的历史记录。

在 PyTorch 中，程序员似乎需要实现训练循环。由于我是 PyTorch 的新手，我不知道我的训练循环实现是否正确。我只想将 Apple-to-Apples 的损失和准确性指标与我在 Keras 中看到的进行比较。

我已经通读了：

1. 官方PyTorch 60 分钟闪电战，他们提供了一个样本训练循环。

2. 官方PyTorch 示例代码，我发现训练循环与其他代码并排放置。

3. O'Reilly 的书籍Programming PyTorch for Deep Learning with its own training loop。

4. 斯坦福 CS230示例代码。

5. 各种博客文章（例如这里和这里）。

所以我想知道：是否有一个明确的、通用的训练循环实现，它做同样的事情并报告与 Kerasfit()函数相同的数字？

我的不满点：

1. 从数据加载器中提取数据在图像数据和 NLP 数据之间不一致。

2. 在我见过的任何示例代码中，正确计算损失和准确性都不一致。

3. 一些代码示例使用Variable，而其他代码示例不使用。

4. 不必要的详细：将数据移入/移出 GPU；知道什么时候打电话zero_grad()。

对于它的价值，这是我当前的实现。有没有明显的BUG？

import time …