在tensorflow python API中，tf.metrics具有一些用于信息检索的指标。
尤其：
tf.precision_at_k和tf.precision_at_top_ktf.recall_at_k和tf.recall_at_top_k_at_k和指标有什么区别_at_top_k？
API文档似乎没有提供这方面的信息。
该问题最初是在此处作为评论提出的，但由于该问题被标记为重复，因此无法获得正确的答案。
对于给定的pandas.DataFrame，让我们说
df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})
df
A B
0 5 1
1 6 2
2 3 3
3 4 5
我们如何基于列中的值从列表中选择行（'A'例如）
例如
# from
list_of_values = [3,4,6]
# we would like, as a result
# A B
# 2 3 3
# 3 4 5
# 1 6 2
使用此处isin提到的方法不能令人满意，因为它不能保持输入值列表的顺序。'A'
如何实现上述目标？
我想用 Python 读/写 Google Cloud Storage 存储桶中的文件。
假设我在gs://my_project/data.
如何列出上述文件夹中的文件夹和文件？
如何读写文件？
I am following the 60-minute blitz on PyTorch but have a question about conversion of a numpy array to a tensor. Tutorial example here.
This piece of code:
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
yields
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
However
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
yields
[2. …
在 BigQuery（标准 SQL）中，我想从查询中随机分割结果行。
分割需要保持一致，并且不应随时间变化：这意味着每次运行查询时，分割都应保持不变。
特别是，如果将数据添加到源表，则先前位于拆分一侧的数据应保留在同一拆分中。
该策略应该能够处理不同的分割比率
例如，我目前有一个表mytable，其中包含列（order_id、、）created_at：country
一方面，10%/90% 的分配
SELECT
*
FROM
`mytable`
WHERE RAND() <= 10/90
另一方面
SELECT
*
FROM
`mytable`
WHERE RAND() > 10/90
但这会产生不一致的分裂。有没有办法正确实现这一目标？
给定 的张量rank>=1 T，我想从中随机采样k条目，均匀地，沿 0 轴。
编辑：采样应该是计算图的一部分作为惰性操作，并且每次调用时都应该输出不同的随机条目。
例如，给出Trank 2：
T = tf.constant( \
[[1,1,1,1,1],
[2,2,2,2,2],
[3,3,3,3,3],
....
[99,99,99,99,99],
[100,100,100,100,100]] \
)
使用k=3，可能的输出是：
#output = \
# [[34,34,34,34,34],
# [6,6,6,6,6],
# [72,72,72,72,72]]
如何在 tensorflow 中实现这一点？
这是《 使用PyTorch进行自然语言处理》一书中的代码片段：
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import seaborn as sns
corpus = ['Time flies flies like an arrow.', 'Fruit flies like a banana.']
one_hot_vectorizer = CountVectorizer()
vocab = one_hot_vectorizer.get_feature_names()
的值vocab：
vocab = ['an', 'arrow', 'banana', 'flies', 'fruit', 'like', 'time']
为什么'a'提取的要素名称中没有？如果自动将其排除为太普通的单词，出于同样的原因为什么不排除“ an”？如何也.get_feature_names()过滤其他单词？
在 BigQuery 的左侧面板中，bigquery-public-data找不到该数据集。
我不知道它是怎么消失的。有人有解决方案将其重新整合吗？