我想存储TF-IDF矩阵,所以我不必一直重新计算它.我正在使用scikit-learn's TfIdfVectorizer.腌制它或将其存储在数据库中是否更有效？
一些上下文:我使用k-means聚类来提供文档推荐.由于经常添加新文档,我想存储文档的TF-IDF值,以便我可以重新计算集群.
我想创建一个别名,以便在我运行时:
hg pushbranch <<SOME_BRANCH>>
它别名为:
hg push -b <<SOME_BRANCH>>
SOME_BRANCH我希望推动的分支机构的名称在哪里.我可以在my中创建别名.hgrc,但不知道如何为别名提供参数.
昨天我通过 brew 从 1.2.24.1 -> 2.0.3 升级了 pyenv。从那时起，当我打开任何新的终端窗口时，python链接到内置系统 Python 2 而不是我的全局 pyenv python。
如果我pyenv virtualenvwrapper在终端窗口中执行 a ，然后创建并激活一个虚拟环境（mkvirtualenv foobar和workon foobar），那么我的全局 pyenv Python 将被正确激活。前任：
$ pyenv global
3.9.6
$ which python
/usr/bin/python
$ python
WARNING: Python 2.7 is not recommended.
This version is included in macOS for compatibility with legacy software.
Future versions of macOS will not include Python 2.7.
Instead, it is recommended that you transition to using 'python3' from within Terminal.
Python …好吧,我理解像C++这样的语言为什么调用类中定义的虚方法比调用非虚方法慢(你必须通过动态调度表来查找要调用的正确实现).
但是在Python中,如果我有:
list_of_sets = generate_a_list_containg_a_bunch_of_sets()
intersection_of_all = reduce(list_of_sets[0].intersection, list_of_sets)
这是显着的(在我的实验中大约40%)慢于:
list_of_sets = generate_a_list_containg_a_bunch_of_sets()
intersection_of_all = reduce(set.intersection, list_of_sets)
我没有得到的是为什么它应该这么慢,方法查找(我认为)会发生在reduce的调用上,所以不应该看看实际调用交集方法的reduce的内部再次(它只是重用相同的方法参考).
有人可以说明我的理解存在缺陷吗？