小编ebe*_*tos的帖子

是1和2一样吗？

1. 使用Convolution2D图层和LSTM图层
2. 使用 ConvLSTM2D

如果有任何差异,你能为我解释一下吗？

我想要一个简单的方法来隐藏我的笔记本中的所有单元格标签,即形式In[..]和形式的东西Out[..].

原因是他们增加了很多利润并且对我没有用(他们也让git历史变得混乱)!

当然,我想在每个代码单元格中保留行号,所以我'lineNumbers':true在我的配置中设置:

我可以使用另一个字段来设置它'in_out_prompts':false吗？也许来自其他一些延伸？至少删除In和Out标签括号内的数字会很棒.

有关:

• 这个reddit问题
• jupyter的文档

我想在python中编写代码,以便在输入图像完全是黑色并且其中没有其他颜色时打印文本.哪些功能要使用？

我有一个城市名称列表,其中一些拼写错误:

['bercelona', 'emstrdam', 'Praga']

并列出了所有可能的城市名称拼写清楚:

['New York', 'Amsterdam', 'Barcelona', 'Berlin', 'Prague']

我正在寻找能够找到第一个和第二个列表名称之间最接近匹配的算法,并返回带有拼写清晰名称的第一个列表.所以它应该返回以下列表:

['Barcelona', 'Amsterdam', 'Prague']

我知道您可以重用Keras图层。例如，我为解码器网络声明了两层：

decoder_layer_1 = Dense(intermediate_dim,activation='relu',name='decoder_layer_1')
decoder_layer_2 = Dense(intermediate_dim,activation='relu',name='decoder_layer_2')

在第一个模型中使用：

decoded = decoder_layer_1(z)
decoded = decoder_layer_2(decoded)

在第二个模型中使用：

_decoded = decoder_layer_1(decoder_input)
_decoded = decoder_layer_2(_decoded)

如果我只需要重用几个层，则上述方法是可以的，如果我想重用大量的层（例如，具有10个层的解码器网络），则比较麻烦。除了显式声明每一层之外，还有其他更有效的方法吗？是否有实现它的方法，如下所示：

decoder_layers = group_of_layers() 

在第一个模型中重复使用：

decoded = group_of_layers(z)

在第二个模型中重复使用：

_decoded = group_of_layers(decoder_input)

我正在编写一个 Flask 应用程序，使用从 GPS 传感器提取的一些数据。我能够在地图上绘制路线，并且想要计算 GPS 传感器行驶的距离。一种方法可能是只获取开始和结束坐标，但是由于传感器的移动方式，这是非常不准确的。因此，我对每 50 个传感器样本进行采样。如果真实传感器样本大小为 1000，我现在将拥有 20 个样本（通过提取每个 50 个样本）。

现在我希望能够将我的样本列表通过函数来​​计算距离。到目前为止，我已经能够使用包 geopy，但是当我获取大型 GPS 样本集时，我确实收到“请求太多”错误，更不用说我将有额外的处理时间来处理请求，这不是我想要的想。

是否有更好的方法来计算包含纬度和经度坐标的列表元素的累积距离？

positions = [(lat_1, lng_1), (lat_2, lng_2), ..., (lat_n, lng_n)]

我找到了许多不同的仅使用 2 个坐标（lat1、lng1、lat2 和 lng2）计算距离的数学方法，但没有一个支持坐标列表。

这是我当前使用 geopy 的代码：

from geopy.distance import vincenty

def calculate_distances(trips):
    temp = {}
    distance = 0
    for trip in trips:
        positions = trip['positions']
        for i in range(1, len(positions)):
            distance += ((vincenty(positions[i-1], positions[i]).meters) / 1000)
            if i == len(positions):
                temp = {'distance': distance}
                trip.update(temp)
                distance = 0

trips是一个列表元素，包含有关行程的信息键值对的字典（持续时间、距离、起点和终点坐标等），并且 …

我有一个功能列表

functions <- list(f1, f2, f3, ...)

我需要x通过所有函数传递一个对象.我可以这样做:

for (fun in functions){
  fun(x)
}

函数不返回任何内容,但它们的顺序很重要,即f1(x)必须先应用f2(x).

因此,我正在考虑使用lapply:

lapply(functions, function(fun) fun(x))

但我不知道是否lapply首先应用列表的第一个函数functions或者它是否遵循另一个订单.通过循环,我保证订购,但它可能会变慢.

任何的想法？

我正在尝试实现一个程序，该程序将输入两个立体图像并找到具有特征匹配的关键点之间的距离。有什么办法吗？我正在使用 SIFT/BFMatcher，我的代码如下：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = dst1
img2 = dst2

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# Apply ratio test
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.3 * n.distance:
        good.append([m])

# cv2.drawMatchesKnn expects …

我的控制器是基本的

$app->get('/files/{type}', function ($type) use ($app) {

    $path = __DIR__ . "/../files/$type";

    if (!file_exists($path)) {
        $app->abort(404, "Ce fichier n'existe pas.");
    }

    return $app
        ->sendFile($path)
    ;
})->bind('getfile');

根据这个文档它是有效的.当我调用正确的URL时,该文件在当前窗口中打开.

但是我不想在浏览器中打开文件,我想打开对话框来保存文件.

我怎样才能做到这一点 ？

我试图减少我的一些数据集的内存占用,其中每列有一小部分因子(重复很多次).有没有更好的方法来减少它？为了比较,这是我从使用因素得到的:

library(pryr)

N <- 10 * 8
M <- 10

初步数据:

test <- data.frame(A = c(rep(strrep("A", M), N), rep(strrep("B", N), N)))
object_size(test)
# 1.95 kB

使用因素:

test2 <- as.factor(test$A)
object_size(test2)
# 1.33 kB

旁白:我天真地认为他们用一个数字取代了弦乐,并且看到test2小于的数字令人惊喜test3.谁能指点我如何优化因子表示？

test3 <- data.frame(A = c(rep("1", N), rep("2", N)))
object_size(test3)
# 1.82 kB