小编Piz*_*rog的帖子

我有一个名为的班级Identity.在我的javadoc评论中,我将其称为复数形式.我可以想到两个解决方案:更改<code>Identities</code>或<code>Identity</code>s 的引用.这些都不正确,我想知道是否有更好的解决方案.

这是一个清晰的例子:

/**
  * Returns an <code>IdentityBank</code> of <code>Identity</code>s with the given sex.
  */

要么

/**
  * Returns an <code>IdentityBank</code> of <code>Identities</code> with the given sex.
  */

我在用:

• firefox版本50.1.0
• geckodriver版本0.11.1
• selenium-java 3.0.1

我试过了

FirefoxProfile profile = new FirefoxProfile();
profile.setPreference("webdriver.log.browser.ignore", true);
profile.setPreference("webdriver.log.driver.ignore", true);
profile.setPreference("webdriver.log.profiler.ignore", true);
FirefoxDriver driver = new FirefoxDriver();

和

LoggingPreferences preferences = new LoggingPreferences();
preferences.enable(LogType.BROWSER, Level.OFF);
preferences.enable(LogType.CLIENT, Level.OFF);
preferences.enable(LogType.DRIVER, Level.OFF);
preferences.enable(LogType.PERFORMANCE, Level.OFF);
preferences.enable(LogType.SERVER, Level.OFF);
DesiredCapabilities capabilities = DesiredCapabilities.firefox();
capabilities.setCapability(CapabilityType.LOGGING_PREFS, preferences);
FirefoxDriver driver = new FirefoxDriver(capabilities);

这些方法都没有做任何事情来阻止记录.如果这有助于某种方式,这是控制台输出:

• 第一种方法:http://pastebin.com/23nate2G
• 第二种方法:http://pastebin.com/NwmWEeXT

对于那些想知道的人,我有log4j 1.2.17在我的pom.xml但没有log4j.properties或log4j.xml我根本不使用它.

澄清一下:当我说日志记录时,我指的是IntelliJ IDEA中的控制台输出.我正在使用Java.

我正在使用带有Tensorflow神经网络的Anaconda.我的大多数数据都存储有pandas.
我试图预测加密货币市场.我知道很多人可能正在这样做,而且很可能不会非常有效,我主要是为了熟悉Tensorflow和Anaconda工具.
我对此很新,所以如果我做错了什么或不是最理想的,请告诉我.

以下是我如何获取和处理数据:

1. 将quandl.com中的数据集下载到pandas中 DataFrames
2. 从每个下载的数据集中选择所需的列
3. 连接 DataFrames
4. 从新合并中删除所有NaN DataFrame
5. 使用代码0.0-1.0将每列(独立地)标准化为新列DataFrame
df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
6. 将标准化数据输入我的神经网络
7. 非规范化数据(这是我没有实现的部分)

现在,我的问题是,我如何干净地规范化然后将这些数据非标准化？我意识到,如果我想对数据进行非标准化,我将需要存储初始值df.min()和df.max()值,但这看起来很丑陋并且感觉很麻烦.
我知道我可以用数据标准化数据sklearn.preprocessing.MinMaxScaler,但据我所知,我不能使用这个来对数据进行非标准化.

这可能是我在这里做了一些根本错误的事情,但如果没有一种干净的方法来使用Anaconda或其他库来规范化和非规范化数据,我会感到非常惊讶.