小编Jas*_*son的帖子

我正在使用Interactive-Haskell repl进入奇怪的行为emacs.当我获取文件时,emacs迷你缓冲区显示一系列交互式提示:

Start a new project named 'myproject'?
Cabal dir (guessed from myproject.cabal):
Build target (empty for default):
Set current directory:

如果我将cabal目录或当前目录保留为项目目录的默认值,则repl将无响应.我在交互式Haskell窗口中得到一个lambda提示符,我可以输入,但是当我按下回车键时,它从不进行评估.光标停留在同一条线上,好像我根本没有按Enter键.

如果我将这两个目录更改为除项目目录之外的某个路径,则repl会正常运行并按预期方式计算表达式.

我一直在努力让聚合表工作.这是我的事实表看起来像:

employment_date_id
dimension1_id
dimension2_id
dimension3_id
dimension4
dimension5
measure1
measure2
measure3

我将employment_date_id年度,季度和月份折叠成仅包括年份,但包括其他所有列.这是我的聚合表的样子:

yearquartermonth_year
dimension1_id
dimension2_id
dimension3_id
dimension4
dimension5
measure1
measure2
measure3
fact_count

我只是把日期的那一部分搞砸了.其余字段保持原样.这是我的配置:

<AggFactCount column="FACT_COUNT"/>
<AggForeignKey factColumn="dimension1_id" aggColumn="dimension1_id"/>
<AggForeignKey factColumn="dimension2_id" aggColumn="dimension2_id"/>
<AggForeignKey factColumn="dimension3_id" aggColumn="dimension3_id"/>

<AggMeasure name="[Measures].[measure1]" column="measure1"/>
<AggMeasure name="[Measures].[measure2]" column="measure2"/>
<AggMeasure name="[Measures].[measure3]" column="measure3"/>

<AggLevel name="[dimension4].[dimension4]" column="dimension4"/>
<AggLevel name="[dimension5].[dimension5]" column="dimension5"/>
<AggLevel name="[EmploymentDate.yearQuarterMonth].[Year]" column="yearquartermonth_year"/>

我大部分都是从文档中复制聚合表的第二个例子.我的大多数列都没有折叠到表中,而是维度表的外键.

我正在尝试执行的查询是这样的:

select {[Measures].[measure1]} on COLUMNS, {[EmploymentDate.yearQuarterMonth].[Year]} on ROWS from Cube1

问题是,当我调试它并打开日志记录时,我看到看起来像这样的位键:

AggStar:agg_year_employment
 bk=0x00000000000000000000000000000000000000000000000111111111101111100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
 fbk=0x00000000000000000000000000000000000000000000000000000001101111100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
 mbk=0x00000000000000000000000000000000000000000000000111111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

我的查询的位模式是:

Foreign columns bit key=0x00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001
Measure bit key=        0x00000000000000000000000000000000000000000000000000000010000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 …

有了asyncio我见过的图书馆,

@asyncio.coroutine
def function():
    ...

和

async def function():
    ...

可互换使用.

这两者之间有什么功能差异吗？

我正在查看有关窗口函数的教程,但我不太明白为什么以下代码会生成NaN.

如果我理解正确,代码会创建一个大小为2的滚动窗口.为什么第一行,第四行和第五行都有NaN？起初,我认为这是因为添加另一个数字的NaN会产生NaN,但是我不知道为什么第二行不会是NaN.

dft = pd.DataFrame({'B': [0, 1, 2, np.nan, 4]}, 
                   index=pd.date_range('20130101 09:00:00', periods=5, freq='s'))


In [58]: dft.rolling(2).sum()
Out[58]: 
                       B
2013-01-01 09:00:00  NaN
2013-01-01 09:00:01  1.0
2013-01-01 09:00:02  3.0
2013-01-01 09:00:03  NaN
2013-01-01 09:00:04  NaN

fileMain = open("dictionary_15k.txt", "r")
for line1 in fileMain:
    dictWords.append(unicode(line1.strip(), "utf-8"))

编译时显示

NameError: name 'unicode' is not defined

我的参数n是一个整数的电话号码.

使用递归我想返回整数中的前三个数字.

我把整数变成了一个单独的数字字符列表,我试图一遍又一遍地删除最后一个数字,直到我离开最后三个,但我仍然坚持如何重复它.

def areaCodes(n):
    n = str(n)  
    n = list(n)
    del n[-1] 
    #n = reduce(opperator.add, n)
    n =  ''.join(n)
    n = int(n)
    return n

我知道我应该以某种方式在回报中重复这个名字,但因为n不是我可以用来重复的整数.我该怎么办？

我在while循环中有以下代码.

if gender == 0 and len(men) < 51 :
    height = float((random.uniform(1.3, 1.9) + (random.randint(10, 20)/100.)).__format__('.2f'))
    weight = float((random.uniform(45, 100) * height).__format__('.2f'))
    attr['height'] = height 
    attr['weight'] = weight

    men.append(attr)

所以这段代码总是给出一些随机高度和随机权重.但是outsite de loop(当它完成时).如果我这样做print men,我得到以下结果:

[{'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, {'weight': 76.64, 'height': 1.75}, …

我正在运行带有XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryErrorJVM标志的Java进程并看到以下输出:

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to /local/disk2/heaps/heapdump.hprof ...
Dump file is incomplete: file size limit

有办法解决这个问题吗？

在对词袋实现线性回归模型期间，python 返回了非常大/非常低的值。train_data_features包含训练数据中的所有单词。训练数据包含大约 400 条评论，每条评论少于 500 个字符，排名在 0 到 5 之间。之后，我为每个文档创建了一个词袋。在尝试对所有词袋的矩阵进行线性回归时，

from sklearn import linear_model 
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(train_data_features, train['dim_hate'])

coef = clf.coef_
words = vectorizer.get_feature_names()

for i in range(len(words)):
    print(str(words[i]) + " " + str(coef[i]))

结果似乎很奇怪（只是 4000 中的 3 个示例）。它显示了为单词创建的回归函数的因素。

btw -0.297473967075
land 54662731702.0
landesrekord -483965045.253

我很困惑，因为目标变量在 0 到 5 之间，但因子是如此不同。他们中的大多数都有非常高/低的数字，我只期待像btw.

你有什么想法，为什么结果是这样的？

我正在询问 Python 中的部分正则表达式匹配。

例如：

如果你有一个字符串：

string = 'foo bar cat dog elephant barn yarn p n a'

和一个正则表达式：

pattern = r'foo bar cat barn yard p n a f'

以下情况为真：

• re.match(pattern, string)会回来None。
• re.search(pattern, string) 还会回来 None

虽然我们都可以看到模式的第一部分与字符串的第一部分匹配。

因此，不是在字符串中搜索整个模式，有没有办法查看字符串与模式匹配的百分比？