我正在使用Cordova/PhoneGap开发Blackberry应用程序.我从服务器获取几个图像(地图图块).此外,每60秒我发送一次位置信息.
但是,每当我拿取图像或发送信息时,我都会收到错误.如果我在模拟器(BB 9930,OS 7.0.0.318)上,我收到一条AppError 104: Too many threads消息,我的应用程序崩溃了.当我在设备上测试我的应用程序(BB 8520,OS 5.0.0.592)时,不仅应用程序崩溃,而且还使BB重置.
我见过其他帖子有同样的问题(比如这个,这一个或者这个).但是,在使用Cordova/PhoneGap(JavaScript)构建应用程序时,我还没有找到解决方案.
谢谢!
javascript multithreading blackberry blackberry-webworks cordova
我有点困惑 - 在这里创建一个 ML 模型。
我正处于尝试从“大”数据框(180 列)中获取分类特征的步骤,并对它们进行单一处理,以便我可以找到特征之间的相关性并选择“最佳”特征。
这是我的代码:
# import labelencoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# instantiate labelencoder object
le = LabelEncoder()
# apply le on categorical feature columns
df = df.apply(lambda col: le.fit_transform(col))
df.head(10)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
运行它时,我收到以下错误:
TypeError: ('argument must be a string or number', 'occurred at index LockTenor')
所以我转到 LockTenor 字段并查看所有不同的值:
df.LockTenor.unique()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
结果如下:
array([60.0, 45.0, 'z', 90.0, 75.0, 30.0], dtype=object)
对我来说看起来像所有的字符串和数字。错误是否是因为它是浮点数而不一定是 INT 引起的?
python machine-learning feature-selection scikit-learn one-hot-encoding
有没有办法在普通Markdown中显示反向排序列表?
我读到了HTML"反向"选项(如何在HTML中显示反向排序列表?,http://www.w3schools.com/tags/tryit.asp ? filesname = tryhtml5_ol_reversed)但是如果有的话,我会赞成使用Markdown解决方案存在.
澄清一下,有没有办法写出类似的东西:
0. Coffee
0. Tea
0. Milk
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
并将其呈现为
3咖啡
2茶
1牛奶
而不是常规
1咖啡
2茶
3牛奶
我运行了以下代码
# Allows the use of display() for displaying
from IPython.display import display DataFrames
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
它显示以下错误:
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/IPython/utils/colorable.py", line 13, in <module>
import pygments
ImportError: No module named pygments
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
所以我尝试安装pygments:
pip install pygments
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
它说:
Requirement already satisfied: pygments in /home/rico/downloads/hgvs-0.1.2/Pygments-2.1.3-py2.7.egg (2.1.3)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
您知道如何解决这个问题吗?谢谢。
python ×2
blackberry ×1
cordova ×1
import ×1
javascript ×1
markdown ×1
pygments ×1
r-markdown ×1
scikit-learn ×1