小编jus*_*alf的帖子

这与这个问题有关:如何进行功能组合？

我注意到方法引用可以分配给声明为的变量Function,因此我假设它应该具有andThen或compose函数,因此我希望我们可以直接组合它们.但很显然,我们需要把它们分配给声明为可变的Function第一(或类型转换调用之前)之前,我们可以称之为andThen或compose他们.

我怀疑我可能会对这应该如何运作有一些误解.

所以我的问题:

1. 在调用andThen方法之前,为什么我们需要先键入或将其分配给变量？
2. 以这种方式需要完成的方法引用的类型究竟是什么？

示例代码如下.

public class MyMethods{
    public static Integer triple(Integer a){return 3*a;}
    public static Integer quadruple(Integer a){return 4*a;}

    public int operate(int num, Function<Integer, Integer> f){
        return f.apply(num);
    }

    public static void main(String[] args){
        MyMethods methods = new MyMethods();
        int three = methods.operate(1, MyMethods::triple); // This is fine
        // Error below
        // int twelve = methods.operate(1, (MyMethods::triple).andThen(MyMethods::quadruple));
        // But this one is …

忽略文件中".pyc"和".py [cod]"表示法之间有什么区别(如果有的话).我注意到我的git ignore文件都有.谢谢

所以我只是进入python并尝试了一些东西.首先,我正在创建一个服务器,它可以执行简单的操作,例如"GET"存储的文本,"存储"旧文本上的新文本,以及"TRANSLATE"的小写文本为大写.但我有几个问题.到目前为止,这是我的代码:

import socket

HOST = ''   # Symbolic name meaning the local host
PORT = 24069    # Arbitrary non-privileged port
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
print 'Socket created'
try:
    s.bind((HOST, PORT))
except socket.error , msg:
    print 'Bind failed. Error code: ' + str(msg[0]) + 'Error message: ' + msg[1]
    sys.exit()
print 'Socket bind complete'
s.listen(1)
print 'Socket now listening'
while 1:
    conn, addr = s.accept()
    print 'Connected with ' + addr[0] + ':' + str(addr[1])
    data = conn.recv(1024)
    reply = 'OK...' …

我想用Wu和Palmer方法计算wordnet中的相似性度量,

wp = (2 X depth(lcs)) / (depth(synset1) + depth(synset2))

其中lcs是的"最不常见subsumer" synset1和synset2

我的问题是:

1. 什么是"最不常见的潜水员"？
2. 如何计算？

这与Get pandas.read_csv 将空值读取为空字符串而不是 nan完全相反

给定以下 CSV 文件：

col,val
"hi
there",1
,2
\f\,3
"",4
"""hi""",5

我希望它被解读为：

         col  val
0  hi\nthere    1
1        NaN    2
2        \f\    3
3               4
4       "hi"    5

即，将空字段 (val 2) 读取为NaN，同时将空字符串 (val 4)读取为空字符串。

当前pd.read_csv将 val 2 和 val 4 都转换为NaN，或者如果我使用na_filter=False两者都保留为空字符串。

我假设这两种表示在 CSV 中意味着不同的东西（空字段与空字符串），所以我假设大熊猫也应该能够区分这一点。

有没有办法让熊猫区分这两种情况？或者我的假设是错误的，这两种表示实际上是相同的？（如果第二个是这种情况，请指出我的 CSV 标准）

更多信息，我通过将 BigQuery 表（具有预期含义，val 2 为空，val 4 为空字符串）导出到 CSV 中获得了 CSV。我想找回完全相同的桌子。所以这个例子不仅仅是一个人为的例子，而是 BigQuery 在导出到 CSV 时实际使用的例子。

编辑：进一步搜索揭示了4 年前的一个Github 问题 …

给定一个二进制字符串 S，找到长度为 5 的回文子序列的数量。长度为 5 的回文子序列是数组 a < b < c < d < e 的 5 个递增索引的列表，使得 S[a 的串联]S[b]S[c]S[d]S[e] 形成回文。如果两个回文子序列的索引列表不同，则认为它们不同。

我的想法：

我想出了如下的递归：

palin(s) = palin(s[1:]) +palin(s[:-1]) -palin(s[1:-1])

当 s[0] !=s[-1] 时，就是上面的情况。我们可以类似地处理其他情况。但这并不能只处理长度为 5 的回文。它将返回回文子序列的总数。我不确定这是否可以扩展以找到解决方案。有什么想法吗？

我很擅长scipy并在python中进行数据分析.我试图解决以下正则化优化问题,不幸的是我从scipy文档中无法理解.我期待使用scipy.optimize解决以下约束优化问题

这是我希望最小化的功能:

这里A是m X n矩阵,最小化中的第一项是残差平方和,第二项是稀疏n X n矩阵W的矩阵frobenius(L2范数),第三项是L1范数相同的矩阵W.

在函数A是m×n矩阵中,最小化中的第一项是残差平方和,第二项是稀疏n×n矩阵W的矩阵frobenius(L2范数),第三项是相同矩阵W的L1范数

我想知道如何根据以下约束最小化此功能:

wj  >= 0    
wj,j = 0

我想使用坐标下降(或scipy.optimize提供的任何其他方法)来解决上述问题.我想如何实现这一目标,因为我不知道如何采用frobenius规范或如何调整参数beta和lambda或者scipy.optimize是否会调整并为我返回参数.关于这些问题的任何帮助将不胜感激.

提前致谢!

我正在使用 Visual Studio。当我创建一个项目时，在解决方案资源管理器中有一个红叉。

这是什么意思？我怎样才能把它拿走？

下面是解决方案旁边的红色“x”符号的屏幕截图。

我们如何从分类器对象中获取类标签(例如,['business','lifestyle','sports','tech'])？分类器方法predict能够生成标签,所以我猜它应该存储在分类器对象中的某个位置.

我在文档中找不到它(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html)

任何人都知道如何获得类标签？

谢谢!

我现在正在学习堆，显然更多地关注堆的min元素，但是我只是想知道如何找到max元素？对于min元素，您只需要返回根，不知道如何以最大值为单位？