元素如何不包含在原始集合中,而是包含在未修改的副本中？
原始集合在其副本不包含元素时.见图.
以下方法返回true,但应始终返回false.两种情况下的实施c和实施.clustersHashSet
public static boolean confumbled(Set<String> c, Set<Set<String>> clusters) {
return (!clusters.contains(c) && new HashSet<>(clusters).contains(c));
}
调试表明,该元素是包含在原始,但Set.contains(element)返回false的某些原因.见图.
有人可以向我解释发生了什么事吗？
我正在尝试尽快求解大量线性方程。为了找出最快的方法，我在 CPU 和 GeForce 1080 GPU 上对NumPy和PyTorch进行了基准测试（使用Numba进行 NumPy）。结果真的让我很困惑。
这是我在 Python 3.8 中使用的代码：
import timeit
import torch
import numpy
from numba import njit
def solve_numpy_cpu(dim: int = 5):
a = numpy.random.rand(dim, dim)
b = numpy.random.rand(dim)
for _ in range(1000):
numpy.linalg.solve(a, b)
def solve_numpy_njit_a(dim: int = 5):
njit(solve_numpy_cpu, dim=dim)
@njit
def solve_numpy_njit_b(dim: int = 5):
a = numpy.random.rand(dim, dim)
b = numpy.random.rand(dim)
for _ in range(1000):
numpy.linalg.solve(a, b)
def solve_torch_cpu(dim: int = 5):
a = torch.rand(dim, dim) …我注意到Windows 7能够执行.sh文件,就好像它们是.bat文件一样.这让我想知道是否有可能写一个.sh文件,以便它可以在Windows 和 Linux中执行(比方说bash).
我想到的第一件事是制作一个if语句,使得Windows和Ubuntu可以处理它并跳转到相应的块来执行特定于plattform的命令.怎么可以这样做？
注意:我知道这不是好习惯.我也知道像Python这样的脚本语言比混合语法命令行脚本更适合解决这个问题.我只是好奇...
我有一个巨大的数据集,我需要以生成器的形式提供给Keras,因为它不适合内存.但是,使用fit_generator,我不能复制我在常规训练中得到的结果model.fit.每个时代也持续相当长的时间.
我实现了一个最小的例子.也许有人可以告诉我问题所在.
import random
import numpy
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
random.seed(23465298)
numpy.random.seed(23465298)
no_features = 5
no_examples = 1000
def get_model():
network = Sequential()
network.add(Dense(8, input_dim=no_features, activation='relu'))
network.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
network.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
return network
def get_data():
example_input = [[float(f_i == e_i % no_features) for f_i in range(no_features)] for e_i in range(no_examples)]
example_target = [[float(t_i % 2)] for t_i in range(no_examples)]
return example_input, example_target
def data_gen(all_inputs, all_targets, batch_size=10):
input_batch = numpy.zeros((batch_size, no_features))
target_batch = numpy.zeros((batch_size, …我正在尝试理解通用类型提示。阅读PEP 483 中的这一部分，我得到的印象是
SENSOR_TYPE = TypeVar("SENSOR_TYPE")
EXP_A = Tuple[SENSOR_TYPE, float]
class EXP_B(Tuple[SENSOR_TYPE, float]):
...
EXP_A并且EXP_B应该识别相同的类型。然而，在 PyCharm #PC-181.4203.547 中，只能EXP_B按预期工作。经过调查，我注意到EXP_B有一个__dict__成员，而EXP_A没有。
这让我想知道，这两种类型定义实际上是同义的吗？
编辑：我最初的目标是设计一个通用的EXP2 元组类，其中第二个元素始终是 a float，第一个元素类型是可变的。我想按如下方式使用这个泛型类的实例
from typing import TypeVar, Tuple, Generic
T = TypeVar("T")
class EXP_A(Tuple[T, float]):
...
EXP_B = Tuple[T, float]
V = TypeVar("V")
class MyClass(Generic[V]):
def get_value_a(self, t: EXP_A[V]) -> V:
return t[0]
def get_value_b(self, t: EXP_B[V]) -> V:
return t[0]
class …