小编Cut*_*son的帖子

在下图中，您可以看到很多 linting-highlights，例如“行不应超过 80 个字符”。

我正在尝试禁用/修改这些，但我不知道如何操作。使用本指南我找不到路径Tools > Options > Text Editor > R > Lint。

我们如何更改/禁用这个“帮助”？

注意，我使用的是 Yuki Ueda 的 R 扩展

通过使用pyTorch有两种方式滤除 torch.nn.Dropout和torch.nn.functional.Dropout.

我很难看到使用它们之间的区别
- 何时使用什么？
- 这有什么不同吗？
当我换掉它时,我没有看到任何性能差异.

编辑：这不是关于一般方法，而是关于Pytorch 数据集子类中__getitem__的用法，正如 @dataista 正确指出的那样。__getitem__

我正在尝试实现 Pytorchs 数据集类的使用。例如，这里的指南非常好，但我很难弄清楚 Pytorch 对 的返回值的要求__getitem__。在Pytorch 文档中我找不到任何关于它应该返回什么的信息；它是大小为 2 可迭代的任何对象吗[sample,target], (sample,target)？在某些指南中，他们返回一个字典，但他们没有指定它是否必须是返回的字典。

假设我有一个名为 的本地文件夹Test，我希望将其作为 github 上的存储库。有没有办法纯粹使用终端来做到这一点，即无需打开github，手动创建一个存储库并将其推送到该存储库？

就像是

git init
git add ReadMe.txt
git commit -m"initial commit"
git <create repo with this git account>
git <push to the created repo above> 

这样我的 github 用户上现在就有一个存储库，其名称Test包含ReadMe.txt

（我已经添加了SSH密钥）

我写了一个 python 代码，它需要 3 个输入，并返回一个输出val。我尝试编写一个excel函数，它将三个输入传递给python函数并返回输出。

我已经研究过 XLwings，但是有很多问题（而且文档非常糟糕/写得非常糟糕），因此它似乎毫无用处。

那么：有没有其他方法可以从 excel 调用 python 函数（它接受输入）？

[已解决（ish）：]经过大约 8 个小时的尝试，我设法解决了 4 个 youtube 视频和 xlwings 主页，使其工作。

安装视频：https : //training.zoomeranalytics.com/courses/xlwings/lectures/4231276

用于制作接受输入并返回输出的函数的视频：https : //www.youtube.com/watch?v=qn8xGrDuRCg&t=16s

LightGBM文档中指出，可以设置predict_contrib=True来预测 SHAP 值。

我们如何提取 SHAP 值（除了使用shap包之外）？

我努力了

model = LGBM(objective="binary",is_unbalance=True,predict_contrib=True)
model.fit(X_train,y_train)
pred_shap = opt_model.predict(X_train) #Does not get SHAP-values

这似乎不起作用

剧透；我对 jQuery/Javascript 完全陌生。

我有一个布尔字段CheckMe和一个输入字段textField。

如果textField为空，则CheckMe不应显示，否则应该显示（这意味着如果从非空变为空，CheckMe则应立即再次隐藏）。我想解析一个延迟，比如说 500 毫秒，即CheckMe显示如果text如果不为空并且在最后一次按键 500 毫秒后

我尝试使用此SO 答案中的去抖函数（请参阅下面的实现），但问题是，在空CheckMe500 毫秒后也首先隐藏textField

<script type="text/javascript">
  function debounce(fn, duration) {
  var timer;
  return function(){
    clearTimeout(timer);
    timer = setTimeout(fn, duration);
  }
}

$(document).ready(function () {
    const textField= $("#textField");
    const CheckMe= $("#CheckMe");
    CheckMe.hide();

    textField.on("input", debounce(()=> {
      if (textField.val()) {
        CheckMe.show();
      } else {
        CheckMe.hide();
      }
    },500));
});
</script>

但当checkMe我清除时，它会在 500 毫秒后消失textField它就会消失。 …

现在我有以下 DAG（省略了一些不相关的语法）

from airflow.operator.python import PythonVirtualenvOperator
t1 = PythonVirtualenvOperator(requirements = req1)
t2 = PythonVirtualenvOperator(requirements = req2)
t3 = PythonVirtualenvOperator(requirements = req3)
t4 = PythonVirtualenvOperator(requirements = req1) #Yes, its the same as t1

t1>>t2>>t3>>t4

我是 venvs 的忠实粉丝，由于我们是多人在同一台服务器上部署 DAG，因此我们可以将版本分开。问题是，上面我们必须为每个任务创建一个 venv（这需要一些时间，不是很多，而是一些），并且需求中的很多包都是相同的。

是否有办法为特定 DAG 创建虚拟环境，从而能够使用PythonOperator它PythonVirtualenvOperator？或者是为每个 DAG 创建 Docker 容器的最佳方法？

鉴于：

x_batch = torch.tensor([[-0.3, -0.7], [0.3, 0.7], [1.1, -0.7], [-1.1, 0.7]])

然后申请torch.sigmoid(x_batch)：

tensor([[0.4256, 0.3318],
        [0.5744, 0.6682],
        [0.7503, 0.3318],
        [0.2497, 0.6682]])

给出完全不同的结果torch.softmax(x_batch,dim=1)：

tensor([[0.5987, 0.4013],
        [0.4013, 0.5987],
        [0.8581, 0.1419],
        [0.1419, 0.8581]])

根据我的理解，softmax 是不是与二进制情况下的 sigmoid 完全相同？

有没有办法让 Skorch 的训练/验证损失适合例如列表（如果你想做一些绘图、统计）？