小编Jay*_*ong的帖子

我想知道如何配置Jupyter在R内核中绘制一个较小的数字.

我尝试过使用options(repr.plot.width = 1, repr.plot.height = 0.75, repr.plot.res = 300),但结果有点混乱.它正在改变产生的图R的大小.有没有什么办法可以在Jupyter中直接配置输出图形大小.

换句话说,如何将第一个图中的大小更改为第二个图中的大小,同时不会弄乱图.

在朱莉娅,Char和String没有可比性.

julia> 'a' == "a"
false

如何将Char值转换为String值？

我尝试了以下功能,但它们都不起作用.

julia> convert(String, 'a')
ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type Char to an object of type String

julia> String('a')
ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type Char to an object of type String

julia> parse(String, 'a')
ERROR: MethodError: no method matching parse(::Type{String}, ::Char)

Keras 刚刚警告我：

用户警告：与批量更新 (0.988304) 相比，方法 on_batch_end() 速度较慢。检查您的回调。

我的 keras 脚本中没有回调，但我正在使用DataGenerator( keras.utils.Sequence)。这可能是个问题吗？

对于DataGenerator，我已经实现__init__()，__len__()，__getitem()__，和on_epoch_end方法。

对于on_epoch_end，我有：

def on_epoch_end(self):
    """
    This method will be called between every epoch, so we can shuffle the
    indexes here.
    """
    self.indexes = np.arange(len(self.image_names))
    if self.shuffle:
        np.random.shuffle(self.indexes)

完整的调用栈如下：

使用 TensorFlow 后端。/var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/skimage/transform/_warps.py:84: UserWarning: 默认模式，'constant'，将在 skimage 0.15 中更改为“反射”。

warn("默认模式，'constant'，将在" /var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/keras 中更改为'reflect' /callbacks.py:120: UserWarning: 方法 on_batch_end() 比批量更新慢 (0.586719)。检查你的回调。% delta_t_median)

/var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py:120: UserWarning: Method on_batch_end() 与批量更新相比速度较慢(0.988304)。检查您的回调。% delta_t_median)

我正在开始我的第一个实际的 python 项目。我按照“Learn Python the Hard Way”制作了一个初始的Python框架，并且我也在使用virtualenv。

现在我想用git来做版本控制。根据 SO 中之前的一些问题，不建议我提交任何 virtualenv 文件。相反，我可以使用pip freeze > requirements.txt, 和 use.gitignore来忽略 virtualenv 目录。

但是，virtualenv 和 Python 项目框架都需要一个/bin目录，我也应该提交它吗？（其实我不太清楚这个/bin在Python项目中扮演什么角色）

如有任何建议，我们将不胜感激，如果我建立Python项目的过程有问题，请纠正我。

我在 VS Code 中设置 SF Mono 字体时遇到了一些问题。

方法一

在里面添加以下配置 settings.json

"editor.fontFamily": "SF Mono"

字体似乎是粗体，并更改"editor.fontWeight"为100也无济于事。

方法二

"editor.fontFamily": "SFMono-Regular"

文本现在具有常规字体粗细，但注释仍然是粗体。

方法三

尝试单独配置注释文本。

"editor.fontFamily": "SFMono-Regular",
"editor.tokenColorCustomizations": {
    "textMateRules": [
      {
        "scope": "comment",
        "settings": {
            "fontStyle": "normal"
        }
      }
    ]
}

似乎配置注释文本以normal赋予它们常规的字体粗细。

我的问题是如何在有斜体注释的同时拥有常规的 SF Mono 权重？

有没有办法在 Travis CI 上部署 Jupyter Notebooks 并测试运行所有单元？

我的 Jupyter Notebooks 使用 IPython 内核，并且我有一个 conda 环境文件。

现在所有主要浏览器都支持DecompressionStream API，但我不知道如何使用它fetch()在浏览器中解压缩 gzip 文件。

以下代码适用于 base64 字符串：

const decompress = async (url) => {\n  const ds = new DecompressionStream(\'gzip\');\n  const response = await fetch(url);\n  const blob_in = await response.blob();\n  const stream_in = blob_in.stream().pipeThrough(ds);\n  const blob_out = await new Response(stream_in).blob();\n  return await blob_out.text();\n};\n\ndecompress(\n  \'data:application/octet-stream;base64,H4sIAAAAAAAAE/NIzcnJVyjPL8pJAQBSntaLCwAAAA==\'\n).then((result) => {\n  console.log(result);\n});

\n

但是，如果我在 MacOS 上hello.txt.gz使用创建文件（是内容为“hello world”的纯文本文件），则上面的函数会抛出错误。gzip hello.txthello.txt

decompress(\'/hello.txt.gz\').then((result) => {\n  console.log(result);\n});\n

decompress(\'/hello.txt.gz\').then((result) => {\n  console.log(result);\n});\n

编辑

我正在尝试使用 TensorFlow 的梯度下降优化器来求解二维 Rosenbrock 函数，但是当我运行程序时，优化器有时会趋向于无穷大。有时，在不改变任何东西的情况下，它可以找到正确的邻域，但不能确定最佳解决方案。

我的代码如下：

import tensorflow as tf

x1_data = tf.Variable(initial_value=tf.random_uniform([1], -10, 10),name='x1')
x2_data = tf.Variable(initial_value=tf.random_uniform([1], -10, 10), name='x2')

# Loss function
y = tf.add(tf.pow(tf.sub(1.0, x1_data), 2.0), 
           tf.mul(100.0, tf.pow(tf.sub(x2_data,tf.pow(x1_data, 2.0)), 2.0)), 'y')

opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0035)
train = opt.minimize(y)

sess = tf.Session()

init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)

for step in xrange(200):
    sess.run(train)
    if step % 10 == 0:
        print(step, sess.run(x1_data), sess.run(x2_data), sess.run(y))

Rosenbrock 问题定义为 y = (1 - x1)^2 + 100 * (x2 - x1^2)^2，给出 x1 = x2 = 1 …

这是我的下载功能：

// Download a file from the url to the local directory
class func downloadUrl(url: URL, to dirUrl: URL, completion: (() -> ())?){
    let sessionConfig = URLSessionConfiguration.default
    let session = URLSession(configuration: sessionConfig)
    let request = URLRequest(url: url)

    let task = session.downloadTask(with: request) {(tempLocalUrl, response, error) in
        if let tempLocalUrl = tempLocalUrl, error == nil {
            // Success, copy the downloaded file from the memory to the disk
            print("Finished downloading!")
            do {
                try FileManager.default.copyItem(at: tempLocalUrl,to:
                    dirUrl.appendingPathComponent((response?.suggestedFilename)!))
                if completion != nil { …

我想编写一个模板函数来将数据从一个数组复制到另一个数组.我只想处理int,double并char*在我的计划(字符串)数组.

template<typename T>
void copy_key(T *destination, int destination_index, T *source, int source_index){
    if (typeid(T) == typeid(int) or typeid(T) == typeid(double)){
        destination[destination_index] = source[source_index];
    } else {
        // char* case
        strcpy(destination[destination_index], source[source_index]);
    }
}

如果我copy_key()如下调用,我将收到错误:无法初始化类型为'double'的左值类型'char*'的参数.

int main(int argc, const char * argv[]) {
    double from_array[3] = {1.0,2.0,3.0};
    double to_array[3];
    copy_key(to_array, 0, from_array, 2);
    std::cout << to_array[0] << std::endl;
    return 0;
}

我想如果T是double的话,就不会输入else块.我的问题是如何在我的示例中正确使用模板类型的条件？