最近,我使用标准ML研究了"编程语言" ,并且我学习了currying方法(或其他东西),所以我在Python中应用它.以下是简单的功能和currying.
def range_new(x, y):
return [i for i in range(x, y+1)]
def curry_2(f):
return lambda x: lambda y: f(x, y)
def uncurry_2(f):
pass # I don't know it...
print(range_new(1, 10))
curried_range = curry_2(range_new)
countup = curried_range(1)
print(countup(10))
print(curried_range(1)(10))
结果如下.它运作良好; 与curry_2我们可以做一个新的功能(countup).但是,我想做一个未经证实的功能.但是,我不知道如何才能做到.我该怎么做？
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
我尝试从fastext - wiki 词向量加载预先训练的 FastText 向量。
我的代码如下，并且运行良好。
from gensim.models import FastText
model = FastText.load_fasttext_format('./wiki.en/wiki.en.bin')
但是，警告消息有点烦人。
gensim_fasttext_pretrained_vector.py:13: DeprecationWarning: Call to deprecated `load_fasttext_format` (use load_facebook_vectors (to use pretrained embeddings)
该消息表示，load_fasttext_format将被弃用，因此，最好使用load_facebook_vectors.
所以我决定更改代码。我更改的代码如下所示。
gensim_fasttext_pretrained_vector.py:13: DeprecationWarning: Call to deprecated `load_fasttext_format` (use load_facebook_vectors (to use pretrained embeddings)
但是，错误发生了，错误信息是这样的。
Traceback (most recent call last):
File "gensim_fasttext_pretrained_vector.py", line 13, in <module>
model = FastText.load_facebook_vectors('./wiki.en/wiki.en.bin')
AttributeError: type object 'FastText' has no attribute 'load_facebook_vectors'
我不明白为什么会发生这些事情。我只是改变了消息所说的内容，但它不起作用。如果您对此有所了解，请告诉我。
总是，谢谢你们的帮助。
我是一名 Java 初学者，我刚刚学习了map和flatMap.
当 2d List 应该转换为 1d List 时，它是如下实现的。
List<List<Integer>> list_2d = List.of(List.of(1, 2), List.of(3, 4));
List<Integer> lst1 = list_2d
.stream()
.flatMap(arr -> arr.stream())
.collect(Collectors.toList());
printAll(lst1); // [1, 2, 3, 4]
但是，我认为它看起来可以不使用flatMap.
有什么方法可以使代码具有相同的逻辑，只是使用map，而不是使用flatMap？
只是问，因为如果map可以全部替换flatMap，就没有理由记住flatMap。我总是追求简单和基本的东西。
最近我写研究论文，所以，我需要高分辨率的图片。
我在 Google Slides 中完成了所有研究，但 Google Slides 不支持“另存为图片”功能。
此外，如果我复制在 Google 幻灯片中绘制的绘图并将其粘贴到 Google 文档中，它不会粘贴所有内容，而只是粘贴该绘图中的“文本”。
有什么方法可以在 Google 幻灯片中保存高 DPI 图片（如 png、jpg 等）的绘图吗？
感谢您的帮助。总是。
我以前都是用markdown写文章的。
当我在 markdown 文档中插入 html 元素时，markdownlint 告诉我该文档违反了 markdown 规则“MD033 - 内联 html”。
只要在 Markdown 文档中使用原始 HTML，就会触发规则“MD033 - 内联 html”。
但是，我不知道为什么 Markdown 文档中不允许内联 html 元素。
我在谷歌上搜索过，但找不到。
如果读过这篇文章的人知道这一点，请告诉我。
总是谢谢。
我的代码很简单。在 python 上处理字符串时，我不知道 unicode 的事情。伤心。
f = open("~161209.txt", "r")
f.read()
我不知道如何修复此错误代码如下：
UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xec in position 121: illegal multibyte sequence
有时你应该嵌套合并到合并列表（它类似于np.flatten()）。当列表的列表如下所示时，您应该将其展平
a = [[j for j in range(0, 10)] for i in range(0, 10000)]
你有两种解决方案来解决它。itertools.chain.from_iterable和functools.reduce。
%timeit list(itertools.chain.from_iterable(a))
%timeit reduce(lambda x, y: x+y, a)
你认为哪一个更快，比其他东西快多少？
itertools.chain.from_iterable快 1000 倍或更多（当列表的长度较大时）。
如果有人知道为什么会发生这种情况，请告诉我。
始终感谢您的支持和帮助。
最近我有问题,哪一个是其中最跑得最快的家伙iterator,list comprehension,iter(list comprehension)和generator.然后制作如下的简单代码.
n = 1000000
iter_a = iter(range(n))
list_comp_a = [i for i in range(n)]
iter_list_comp_a = iter([i for i in range(n)])
gene_a = (i for i in range(n))
import time
import numpy as np
for xs in [iter_a, list_comp_a, iter_list_comp_a, gene_a]:
start = time.time()
np.sum(xs)
end = time.time()
print((end-start)*100)
结果如下.
0.04439353942871094 # iterator
9.257078170776367 # list_comprehension
0.006318092346191406 # iterator of list_comprehension
7.491207122802734 # generator
发电机比其他东西慢.我不知道什么时候有用？