小编Tsh*_*dau的帖子

我发现在Windows 64位上通过安装程序安装NumPy/SciPy是不可能的,只能在32位上安装.因为我需要比32位安装更多的内存,所以我需要所有内容的64位版本.

我尝试安装所有东西Pip,大部分工作都有效.但是当我来到SciPy时,它抱怨错过了一个Fortran编译器.所以我通过MinGW/MSYS安装了Fortran.但是在此之后你无法立即安装SciPy,你需要重新安装NumPy.所以我尝试了,但现在它不再通过Pip或通过easy_install.两者都有这些错误:

• 关于LNK2019和LNK1120,有很多错误.
• 我在以下方面遇到了很多错误C:C2065,C2054 ,C2085 ,C2143`等等.我相信它们属于一起.
• 找不到Fortran链接器,但我不知道如何安装它,找不到任何东西.
• 还有更多的错误已经超出了我的cmd-windows的可见部分......

• 致命错误是LNK1120:

  build\lib.win-amd64-2.7 \numpy\linalg\lapack_lite.pyd:致命错误LNK1120:7未解析的外部错误:安装脚本退出并显示错误:命令"C:\ Users\me\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0\VC\Bin\amd64\link.exe/DLL/nologo/INCREMENTAL:NO/LIBPATH:C:\ BLAS/LIBPATH:C:\ Python27\libs/LIBPATH:C:\ Python27\PCbuild\amd64 /LIBPATH:build\temp.win-amd64-2.7 lapack.lib blas.lib/EXPORT:initlapack_lite build\temp.win-amd64-2.7\Release \numpy\linalg\lapack_litemodule.obj/OUT:build\lib .win-amd64-2.7 \numpy\linalg\lapack_lite.pyd /IMPLIB:build\temp.win-amd64-2.7\Release\numpy\linalg\lapack_lite.lib /MANIFESTFILE:build\temp.win-amd64-2.7\Release \numpy\linalg\lapack_lite.pyd.manifest"以退出状态1120失败

在64位Windows机器上安装64位版本NumPy和SciPy的正确方法是什么？我错过了什么吗？我需要在某处指定某些内容吗？Windows上没有关于这些问题的信息,仅适用于Linux或Mac OS X,但它们对我没有帮助,因为我无法使用它们的命令.

我正在寻找一种非常快速的方法来检查对象列表中的重复项.

我想只是循环遍历列表并以这种方式进行手动比较,但我认为linq可能会提供更优雅的解决方案......

假设我有一个对象......

public class dupeCheckee
{
     public string checkThis { get; set; }
     public string checkThat { get; set; }

     dupeCheckee(string val, string val2)
     {
         checkThis = val;
         checkThat = val2;
     }
}

我有一个这些对象的列表

List<dupeCheckee> dupList = new List<dupeCheckee>();
dupList.Add(new dupeCheckee("test1", "value1"));
dupList.Add(new dupeCheckee("test2", "value1"));
dupList.Add(new dupeCheckee("test3", "value1"));
dupList.Add(new dupeCheckee("test1", "value1"));//dupe
dupList.Add(new dupeCheckee("test2", "value1"));//dupe... 
dupList.Add(new dupeCheckee("test4", "value1"));
dupList.Add(new dupeCheckee("test5", "value1"));
dupList.Add(new dupeCheckee("test1", "value2"));//not dupe

我需要找到该列表中的欺骗行为.当我找到它时,我需要做一些额外的逻辑,不一定要删除它们.

当我使用linq时,我的GroupBy如何抛出异常......

'System.Collections.Generic.List<dupeCheckee>' does not contain a definition for 'GroupBy' and no extension method 'GroupBy' …

在Keras,

我正在尝试导入_obtain_input_shape如下:

from keras.applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape

但是,我收到以下错误:

ImportError:无法导入名称'_obtain_input_shape'

我试图导入_obtain_input_shape的原因是我可以确定输入形状(以便按如下方式加载VGG-Face:

我用它来确定输入张量的正确输入形状如下:

input_shape = _obtain_input_shape(input_shape,
                                  default_size=224,
                                  min_size=48,
                                  data_format=K.image_data_format(),
                                  require_flatten=include_top)`

请协助？提前致谢.

我正在尝试使用一些Windows函数(ntile和percentRank)作为数据框,但我不知道如何使用它们.

有人可以帮我这个吗？在Python API文档中没有关于它的示例.

具体来说,我试图在我的数据框中获取数字字段的分位数.

我正在使用spark 1.4.0.

在Ubuntu中设置PySide进行开发的推荐方法是什么？

1. sudo apt-get install python3-pyside？
2. sudo pip install pyside？
3. sudo easy_install pyside？

我创建了一个Windows服务,我希望该服务将安排在每天早上6点运行.以下是我写的代码: -

public Service1()
{
    InitializeComponent();
}

protected override void OnStart(string[] args)
{
    try
    {
        ExtractDataFromSharePoint();
    }
    catch (Exception ex)
    {
        //Displays and Logs Message
        _loggerDetails.LogMessage = ex.ToString();
        _writeLog.LogDetails(_loggerDetails.LogLevel_Error, _loggerDetails.LogMessage);
    }
}

在上面的代码中,您可以看到在OnStart我正在调用函数的服务方法中ExtractDataFromSharePoint().我如何安排这个每天早上6点运行.

我在Ubuntu 16.04上使用Keras和Theano后端.我的设置一直没有问题,但是,当我导入Keras(import keras)时突然出现以下错误:

ValueError:您正在尝试使用旧的GPU后端.它是从Theano中删除的.现在使用device = cuda*.有关更多信息,请参阅https://github.com/Theano/Theano/wiki/Converting-to-the-new-gpu-back-end%28gpuarray%29.

我该如何解决这个问题？

我正在使用n列的PySpark DataFrame.我有一组m列(m <n),我的任务是选择包含最大值的列.

例如:

输入:PySpark DataFrame包含col_1 = [1,2,3],col_2 = [2,1,4],col_3 = [3,2,5].

在该示例中,Ouput = col_4 = max(col1,col_2,col_3)= [3,2,5].

在这个问题中解释的熊猫有类似的东西.

有什么方法可以在PySpark中执行此操作,还是应该将我的PySpark df转换为Pandas df然后执行操作？

我有一个9000唯一ID的数据帧df.

喜欢

| id |
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我想生成一个随机样本,替换这些9000 ID 100000次.我怎么在pyspark中做到这一点

我试过df.sample(True,0.5,100)

但我不知道如何准确到达100000号码

我正在将 node js 与 express 和 Mongo 一起使用。我有一个简单的程序，它通过单选按钮接收用户设置。我有一个提交按钮，但我不知道如何让它在那里工作。我是否需要一个新的 JS 文件才能将其发送到 mongodb？我想要的只是让我的 html 保存首选项并将它们存储到数据库中。我开始进入哪些步骤？

示例：如果我单击男性并点击提交，我希望将男性这个词保存到数据库中。

<html>
  <body>
      <form action="">
        <input type="radio" name="sex" value="male">Male<br>
        <input type="radio" name="sex" value="female">Female
      </form>
  </body>
</html>