小编Rav*_*i R的帖子

如何使用yarn安装git存储库的特定分支?

我可以安装一个GitHub包,但不能安装其他纱线.请告诉我这里可能出现的问题.

我可以添加https://github.com/fancyapps/fancybox#3.0 但不能添加https://github.com/opentripplanner/otp-react-redux#result-post-processor

ravis-MacBook-Pro:gitprojects raviramadoss$ mkdir test
ravis-MacBook-Pro:gitprojects raviramadoss$ cd test
ravis-MacBook-Pro:test raviramadoss$ yarn init
yarn init v1.6.0
question name (test): 
question version (1.0.0): 
question description: 
question entry point (index.js): 
question repository url: 
question author: 
question license (MIT): 
question private: 
success Saved package.json
?  Done in 11.54s.

ravis-MacBook-Pro:test raviramadoss$ yarn add https://github.com/fancyapps/fancybox#3.0
yarn add v1.6.0
info No lockfile found.
[1/4]   Resolving packages...
[2/4]   Fetching packages...
[3/4]   Linking dependencies...
warning " > @fancyapps/fancybox@3.0.48" has unmet peer dependency "jquery@>=1.9.0".
[4/4] …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

node.js yarnpkg

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为什么 MySQL 没有无限追随者?

为什么我无法在 MySQL 中使用无限关注

我可以使用无界前置,对于相同的查询没有任何问题。

SELECT deptno,
       ENAME
       SAL,
       HIREDATE,
       last_value(HIREDATE) OVER (
           PARTITION BY deptno
           ORDER BY HIREDATE
           ROWS UNBOUNDED FOLLOWING
       )
FROM emp2
ORDER BY DEPTNO, HIREDATE;
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输出:

[42000][1064] 您的 SQL 语法有错误;检查与您的 MySQL 服务器版本相对应的手册,了解
FOLLWOING ) FROM emp2 ORDER BY DEPTNO, HIREDATE第 2 行附近使用的正确语法

mysql sql window-functions

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为什么pytorch线性模型不使用sigmoid函数

我期望 pytorch 中的线性模型产生sigmoid(WX+b). 但我看到它只是回归Wx+b。为什么会这样呢?

\n

在 Udacity “Intro to Deep Learning with pytorch” -> Lesson 2: Introduction to Neural Networks 中,他们说输出是 sigmoid:

\n
\xcc\x82 =(11+22+)\n
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从下面的代码中,我预计 y cap 为 0.38391371665752183,但这只是 的值WX+b,我确认了输出。为什么会出现这样的差异呢?

\n
import torch\nfrom torch import nn\nimport numpy as np\n\ntorch.manual_seed(0)\nmodel = nn.Linear(2,1)\nw1 = model.weight.detach().numpy()\nb1 = model.bias.detach().numpy()\nprint (f'model.weight = {w1}, model.bias={b1}')\nx = torch.tensor([[0.2877, 0.2914]])\nprint(f'model predicted {model(x)}')\nz = x.numpy()[0][0] * w1[0][0] + x.numpy()[0][1] * w1 [0][1] + b1[0]\nprint(f'manual multiplication yielded {z}')\nycap = 1/(1+ np.exp(-z))\nprint(f'y cap …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

neural-network pytorch

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