小编njh*_*jho的帖子

从Coursera机器学习开始分配任务.我很好奇这是如何工作的...从一个例子来看,这个更简单的代码:

% K is the number of classes.
K = num_labels;
Y = eye(K)(y, :);

似乎是以下的替代品:

I = eye(num_labels);
Y = zeros(m, num_labels);
for i=1:m
  Y(i, :)= I(y(i), :);
end

而且我不知道怎么做.我也有一些困难谷歌搜索这个信息.

谢谢!

React 本机调试菜单在 Android 中不起作用。

命令“RR”确实有效。CMD + M 不起作用。

它之前正在工作。AVD 管理器中启用键盘输入。

希望create-react-app使用以下buildpack在Heroku上部署配置:https://github.com/mars/create-react-app-buildpack

我注意到在gzip压缩后我的构建大小为425 kb,我的网站在初始加载时速度很慢

以下步骤是否有足够的措施来减少束的大小？(即降压预制的最佳效果).如果没有,你会推荐什么？- 我还没有这样做:

1. 代码拆分我可以使用React Loadable(也许使用 react-universal-component)
2. 确保我只加载所需的模块(即.import { map } from 'lodash/map';).

我不愿意做的其他解决方案

• 使用Preact因为我不想破坏事情:)
• 减少应用程序在生产中的大小的两种快速方法 - 看起来这需要弹出,我很好奇它是否值得？

即它添加以下内容:

new webpack.optimize.DedupePlugin(), //dedupe similar code new webpack.optimize.UglifyJsPlugin(), //minify everything new webpack.optimize.AggressiveMergingPlugin()//Merge chunks

Build time Gzip - 我认为已经完成了 create-react-app

我的源地图浏览器 - 再一次,将尝试取消Firebase,删除Lottie,并仅导入必要的模块

Heroku构建日志

-----> React.js (create-react-app) multi app detected
-----> Configure create-react-app build environment
       Using `NODE_ENV=development`
=====> Downloading Buildpack: https://github.com/heroku/heroku-buildpack-multi.git
=====> Detected Framework: Multipack
=====> …

目前正在尝试使用 Neo4j 浏览器 v3.2.10 和 Neo4j 3.4.9启动 [社区 AMI ( https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B071P26C9D )。我正在使用 Google Chrome 访问浏览器。我收到以下错误：

目前获取 SSL 证书是运行的唯一方法吗？

ServiceUnavailable：WebSocket 连接失败。由于 Web 浏览器的安全限制，此 Neo4j 驱动程序无法得知失败的原因。请使用您的浏览器开发控制台来确定失败的根本原因。常见原因包括数据库不可用、使用错误的连接 URL 或临时网络问题。如果您已启用加密，请确保您的浏览器配置为信任 Neo4j 配置使用的证书。WebSocketreadyState是：3

按照解决Neo4j 连接问题的建议尝试的解决方案：

1. 按照浏览器的指示信任 Bolt 端口的服务器证书，然后刷新页面。
   Chrome 上的http://ec2-54-xxx-xxx-111.compute-1.amazonaws.com:7687/返回： not a WebSocket handshake request: missing upgrade，并且没有信任此证书的选项。
2. 使用 Google Chrome当前使用 Google Chrome 不起作用
3. 在 Neo4j 配置中设置 dbms.connector.bolt.tls_level=OPTIONAL。
4. 按照 dbms.connector.bolt.address=0.0.0.0:7687 在 Neo4j 配置中设置dbms.connector.bolt.address=0.0.0.0:7687在按照neo4j.template配置Neo4j 进行更改后，上述两种解决方案都没有纠正问题云实例/etc/neo4j/
5. 安全组应满足以下条件：

所以人们不认为这是一个重复的问题，这些解决方案不起作用： Web Sockets Connections Failure... …

从 3.x升级firebase-functions到 4.x，从firebase-admin9.x 升级到 11.x，部署不再起作用

部署时收到此错误：

Error: There was an error deploying functions:
- Error Failed to update function

在日志浏览器中有

Provided module can't be loaded.
Is there a syntax error in your code?
Detailed stack trace: /workspace/node_modules/firebase-admin/lib/app/firebase-app.js:174
        this.appStore?.removeApp(this.name);
SyntaxError: Unexpected token '.'
    at wrapSafe (internal/modules/cjs/loader.js:915:16)
    at Module._compile (internal/modules/cjs/loader.js:963:27)
    at Object.Module._extensions..js (internal/modules/cjs/loader.js:1027:10)
    at Module.load (internal/modules/cjs/loader.js:863:32)
    at Function.Module._load (internal/modules/cjs/loader.js:708:14)
    at Module.require (internal/modules/cjs/loader.js:887:19)
    at require (internal/modules/cjs/helpers.js:74:18)
    at Object.<anonymous> (/workspace/node_modules/firebase-admin/lib/app/lifecycle.js:25:24)
    at Module._compile (internal/modules/cjs/loader.js:999:30)
    at Object.Module._extensions..js (internal/modules/cjs/loader.js:1027:10)

我已经更新了 package.json 以具有以下节点引擎，但部署时仍然存在问题

"engine" …

从教程cifar10_tutorial，如何images, labels分配？

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)

images, labels = dataiter.next()

如何在最后一行懂得自动分配images, label的images, labels = dataiter.next()？

我检查了DataLoader课程和DataLoaderIter课程，但我认为我需要更多的迭代知识。

或多或少只适用于初学者...

第一次在 Heroku 上部署应用程序，并在使用 Heroku 仪表板中的标准 Heroku 部署指令后收到以下错误：

2017-05-10T21:43:59.732215+00:00 heroku[web.1]: Process running mem=543M(106.1%)
2017-05-10T21:43:59.732277+00:00 heroku[web.1]: Error R14 (Memory quota exceeded)

Heroku 部署说明：

$ git add .
$ git commit -am "make it better"
$ git push heroku master

如何获得您在<video/>元素中所处位置的帧精确计数？

我们知道：

• currentTime没有给你精确的时间 - 请参阅https://github.com/w3c/media-and-entertainment/issues/4

显示浏览器可变性的示例：https ://daiz.github.io/frame-accurate-ish/

• Firefox 不准确 2/25 次
• Chrome 不准确 8/25 次

我正在查看 uniswapv2 教程演练。

以下内容参考了github 存储库中的此函数，并且教程说明如下：

    uint _kLast = kLast; // gas savings

kLast 状态变量位于存储中，因此它在合约的不同调用之间会有一个值。访问存储比访问合约函数调用结束时释放的易失性内存要昂贵得多，因此我们使用内部变量来节省燃料。

因此，在传统编程中，_kLast将引用kLast. _kLast实例化后又被引用 3 次。

• 如果它们只是用作kLast变量，而不是将其分配给，那么每次使用uint时是否都会花费一次存储读取？kLast
• 如果不是这种情况，那么我真的不明白他们是如何节省汽油的，有人可以解释一下吗？