在numpy.argmax函数中,多个max元素之间的tie tie断开,以便返回第一个元素.是否有随机化打破平局的功能,以便所有最大数字都有相同的被选中机会？
以下是直接来自numpy.argmax文档的示例.
>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # Only the first occurrence is returned.
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我正在寻找方法,以便以相同的概率返回列表中的第1和第5个元素.
谢谢!
after_request(f)使用标签定义并在每个before_request(f)请求之前和之后运行的函数。是否可以定义仅针对特定请求集运行的函数？
例如，我希望一个函数仅在发出访问静态目录中的资源的请求时才执行。或者，也许我想区分不同类型的请求。有办法实现这一点吗？
除了for循环之外,还有一种方便的方法进行这种转换
List<Map.Entry<String, Integer>> entryList = new List<>(//initialization);
List<String>> keyList = new List<>(entryList.size());
for (Map.Entry<String, Integer> e : entryList) {
keyList.add(e.getKey());
}
我希望保留这个命令.
给定经过训练的上下文老虎机模型，如何检索测试样本的预测向量？
例如，假设我有一个名为“train.dat”的火车集，其中包含格式如下的行
1:-1:0.3 | a b c # <action:cost:probability | features>
2:2:0.3 | a d d
3:-1:0.3 | a b e
....
我在命令下运行。
vw -d train.dat --cb 30 -f cb.model --save_resume
这会生成一个文件“cb.model”。现在，假设我有一个如下的测试数据集
| a d d
| a b e
我想看到概率如下
0.2 0.7 0.1
这些概率的解释是行动 1 应该在 20% 的时间内被选择，行动 2 - 70% 和行动 3 - 10% 的时间。
有没有办法得到这样的东西？
我有两个关于格式化数据以进行上下文强盗模型训练的问题。
如果我有如下数据......
1:1:0.2 | d1:us d2:female d3:12
问题 1）我从 VW Wiki 中了解到，每个功能后面都可以选择跟随一个浮点数。如果我将分类特征（例如我们，女性）作为值，那么重新格式化它们的最佳方法是什么？我想我不会给它们加上一个浮点后缀，让它们有一个默认值 1。我希望这能实现 one-hot 编码。
问题 2) 我通过记录如下数据错误地训练了模型
1:1:0.2 | us female 12
我现在意识到，“us”、“female”和“12”被视为默认值为 1 的特征。我对吗？
是否有一个班轮来代替 while 循环？
String formatSpecifier = "%(\\d+\\$)?([-#+ 0,(\\<]*)?(\\d+)?(\\.\\d+)?([tT])?([a-zA-Z%])";
Pattern pattern = Pattern.compile(formatSpecifier);
Matcher matcher = pattern.matcher("hello %s my name is %s");
// CAN BELOW BE REPLACED WITH A ONE LINER?
int counter = 0;
while (matcher.find()) {
counter++;
}
我有一个 Pandas Dataframe，其中一列采用字符串日期格式，如下所示
0 time
1 September 20 2016
2 September 20 2016
3 September 19 2016
4 September 16 2016
将时间替换为 epoch unix 秒的简洁方法是什么？
python ×3
java ×2
vowpalwabbit ×2
dictionary ×1
flask ×1
hashmap ×1
numpy ×1
pandas ×1
regex ×1