小编Moh*_*sir的帖子

嗨，我正在 amazon lex 上开发一个聊天机器人，我想使用 lambda 函数发送响应卡，但是在关闭响应格式中使用响应卡函数时，它给出了 null 异常的错误。谁能告诉它的解决方案？PS 我正在使用 Nikki 创建的 FlowerOrder 蓝图。

if (slots[greet] != null) 
        {

            var validateGreet = ValidateUserGreeting(slots[greet]);
            if (validateGreet.IsValid) 
            {
                return Close(sessionAttributes,
                              "Fulfilled",
                              new LexResponse.LexMessage
                              {
                                  ContentType = "PlainText",
                                  Content = String.Format("Hello Kindly choose one option")
                              },
                              new LexResponse.LexResponseCard
                              {
                                  Version = 1,
                                  ContentType = "application/vnd.amazonaws.card.generic",
                                  GenericAttachments =
                                  {
                                  new LexResponse.LexGenericAttachments
                                  {
                                      Buttons =
                                      {
                                         new LexResponse.LexButton
                                         {
                                             Text = "Shop Now",
                                             Value = "Shop Now"
                                         }
                                      },
                                      AttachmentLinkUrl = null,
                                      Title = "Shopping",
                                      SubTitle …

大家好，我正在学习机器学习，一开始代码运行良好，但是第二天，当我再次执行代码时，它开始警告我要注意数据集中丢失的数据，我不知道这是什么问题，但是有谁知道解决方案吗

源代码：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('Data.csv')

x = dataset.iloc[:, :-1]

y = dataset.iloc[:, 3]


from sklearn.preprocessing import Imputer

imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)

imputer = imputer.fit(x[:, 1:3])

x[:, 1:3] = imputer.transform(x[:, 1:3])

这里是警告：

DeprecationWarning: Class Imputer is deprecated; Imputer was deprecated in version 0.20 and will be removed in 0.22. Import impute.SimpleImputer from sklearn instead.

我在一个由几个字段组成的注册页面上工作，我只想知道如何从密码确认文本框中删除/隐藏文本。当密码和重新输入密码不匹配时。

这是我的代码

$('#txtConfirmPassword').blur(function() {
  if ($('#txtConfirmPassword').val() != $('#txtPassword').val()) {
    $('#spPasswordConfirmation').html('Password and Retype Password does not match.');
  } else {
    $('#spPasswordConfirmation').html('')
  }
});