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问题是如何通过ActionMailer捕获邮件中的异常.对我来说这听起来不可能,因为在这种情况下,ActionMailer应该发送邮件到mailserver,如果mailserver返回错误,ActionMailer应该向我显示此错误.我只对计算未交付的邮件感兴趣.

你有任何想法如何实现这个？谢谢!

我想用SImpleForm创建一个简单的货币输入.

因此,money字段应该具有最小值0,因此用户不能输入小于0的值.

但是我不知道如何用简单的形式定义最小值.

我想知道是否可能.

是否可以在Octave中进行求和系列？

在matlab中有它的symsum功能,但我没有发现任何类似的八度音阶.

例如,我想找到以下总和

附录:

是否有可能总结这样的东西

f = @(x) nchoosek(5,x)*0.1.^x*0.9.^(5-x)

sum(f([0:5]))

失败,错误

error: called from:
error:   /usr/share/octave/3.6.4/m/help/print_usage.m at line 87, column 5
error:   /usr/share/octave/3.6.4/m/specfun/nchoosek.m at line 95, column 5
error:    at line -1, column -1
error: evaluating argument list element number 1

关于Ruby中的URL转义有很多讨论,但遗憾的是我找不到合适的解决方案.

一般来说,URI.escape应该做的工作,但看起来它不支持所有字符,例如它不会逃避"[".

URI.parse(URI.escape("1111{3333"))  

效果很好.

URI.parse(URI.escape("1111[3333"))

提出异常.

据我所知,根据RFC,"["不是URL中符合条件的字符,但当我将其输入浏览器时,它会接受并呈现页面,因此我需要完全相同的行为.

知道在Ruby中逃避的任何现成解决方案吗？

我尝试使用子进程在node.js中运行外部应用程序,如下所示

var cp = require("child_process");
cp.exec("cd "+path+" && ./run.sh",function(error,stdout,stderr){
})

但是,当我尝试运行它卡住时,没有进入回调

run.sh启动服务器,当我用cp.exec执行它时,我希望它以异步方式运行,这样我的应用程序不会等到服务器终止.在回调中我想使用服务器.

请帮我解决这个问题.

我尝试在具有 96GB RAM 的服务器上使用fs.readFileSync将大文件（~6Gb）加载到内存中。

问题是它失败并显示以下错误消息

RangeError：尝试分配大于最大大小的缓冲区：0x3fffffff 字节

不幸的是，我没有找到如何增加缓冲区，它似乎是一个常数。

我如何克服这个问题并使用 Node.js 加载一个大文件？

谢谢！

我有一个任务来计算，注释间协议在多标签分类，其中对于每个例子不止一个标签可以被分配。我发现NLTK可以根据距离度量来衡量一致性。

我正在寻找使用 MASI 距离计算 krippendorff alpha 的示例。

这就是我所拥有的。

import nltk
from nltk.metrics import masi_distance


toy_data = [['1', 5723, [1,2]],['2', 5723, [2,3]]]

task = nltk.metrics.agreement.AnnotationTask(data=toy_data, distance=masi_distance)
print task.alpha()

此代码失败

TypeError: unhashable type: 'list'

显然，以下方法不起作用。

toy_data = [['1', 5723, set([1,2])],['2', 5723, set([2,3])]]

你有一个工作示例吗？谢谢！

我是Java的新手.不幸的是,在Java中,很多新东西很难理解这些东西.

例如,

String str = "";
String[] arr = str.split("\\s+");
System.out.println(Arrays.toString(arr));
System.out.println(arr.length);
System.exit(0);

输出是

[]
1

但为什么？如果有人能解释为什么数组的长度为1,我将不胜感激.

我正在尝试在多标签分类中使用 scikit 计算宏 F1

from sklearn.metrics import f1_score

y_true = [[1,2,3]]
y_pred = [[1,2,3]]

print f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

但是它失败并显示错误消息

ValueError: multiclass-multioutput is not supported

如何使用多标签分类计算宏 F1？

我为我的幼稚而感到抱歉，但我不明白为什么NN训练过程（word2vec）产生的词嵌入实际上是向量。

嵌入是降维的过程，在训练过程中，NN将词的1/0数组缩小为较小的数组，该过程不执行任何应用矢量算法的过程。

因此，结果是我们只有数组而不是向量。为什么将这些数组视为向量？

即使我们得到矢量，为什么每个人都将它们描述为来自原点（0,0）的矢量？

再次，对不起，如果我的问题看起来很愚蠢。