小编geh*_*eis的帖子

Access to XMLHttpRequest at 'API_URL' from origin 'http://localhost:8080' has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesn't pass access control check: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.

当我运行我的本地主机系统来访问服务器 API 时。它将生成令牌而不是我收到类似上述错误的错误。请帮我。

我构建了一个带有自定义层的 Keras 模型，并.h5通过回调将其保存到一个文件中ModelCheckPoint。当我在训练后尝试加载此模型时，出现以下错误消息：

__init__() missing 1 required positional argument: 'pool_size'

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这是自定义层及其__init__方法的定义：

__init__() missing 1 required positional argument: 'pool_size'

这就是我将此层添加到我的模型的方式：

class MyMeanPooling(Layer):
    def __init__(self, pool_size, axis=1, **kwargs):
        self.supports_masking = True
        self.pool_size = pool_size
        self.axis = axis
        self.y_shape = None
        self.y_mask = None
        super(MyMeanPooling, self).__init__(**kwargs)

这是我加载模型的方式：

x = MyMeanPooling(globalvars.pool_size)(x)

这些是完整的错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/My Projects/Attention_BLSTM/script3.py", line 9, in <module>
    model = load_model(model_path, custom_objects={'MyMeanPooling': MyMeanPooling})
  File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 419, in load_model
    model = _deserialize_model(f, …

我建立了一个具有线性等式约束的优化问题，如下所示

sol0 = minimize(objective, x0, args=mock_df, method='trust-constr',
                bounds=bnds, constraints=cons,
                options={'maxiter': 250, 'verbose': 3})

的objective是一个加权和功能，其系数/权重进行优化，使之最小化。由于我在系数和约束上都有边界，因此我使用内的trust-constr方法scipy.optimize.minimize。

最小化可行，但是我不理解终止标准。根据trust-constr文档，它应该终止于xtol

该算法将在时终止tr_radius < xtol，其中，tr_radius是算法中使用的信任区域的半径。默认值为1e-8。

但是，verbose输出显示终止确实是由barrier_tol参数触发的，如下面的清单所示

| niter |f evals|CG iter|  obj func   |tr radius |   opt    |  c viol  | penalty  |barrier param|CG stop|
|-------|-------|-------|-------------|----------|----------|----------|----------|-------------|-------|
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_trustregion_constr\projections.py:182: UserWarning: Singular Jacobian matrix. Using SVD decomposition to perform the factorizations.
  warn('Singular Jacobian matrix. Using SVD decomposition to ' +
|   1 …

我们已经使用git-flow了一段时间来开发软件框架.我们在一个存储库中有master和development分支.

最近,不同的客户开始对购买框架感兴趣,这需要为每个客户定制框架.

到目前为止,我们feature-customerXYZ从主服务器为每个客户分支了一个新分支,在那里进行了自定义并在自定义完成后保持分支打开(这可以防止产品master/ development分支的"感染" 来自定制).

与此相对应,在框架本身的发展继续使用该产品通常混帐流工作流程master,development,features,hotfixes和release分支机构.

在这种情况下发生了两种常见的情况,我认为我们的工作流程无法以最佳方式处理:

1. feature-customerXYZ分支的开发可以包含值得在产品master/ development分支中实现的提交.由于feature-customerXYZ分支永远不会被关闭,因此这些提交必须是rebased或者cherrypicked是产品分支,这需要在定制之后进行额外的工作并且容易出错.

2. 在feature-customer分支打开时发现的修补程序git-flow通过将hotfix修复后的已打开分支仅合并到产品master和development分支来处理,但不会合并到打开的feature-customer分支中(更准确地说:它们不会合并到所有打开的feature分支中).

是否有一个git工作流可以简洁地处理这个？是否有一个聪明的替代,而不是merge,cherrypick或rebase的提交到产品master/ develop或开feature分店,分别？

我有一个带有文本的降价单元格，我希望它包含代码的一些输出。例如，我a在 Python 中有一个等于 10 的变量，我希望 Markdown 单元格打印如下内容：

我们有变量 a=10...

没有我专门写下10

我最近遇到一个问题，我认为多输出 GP 可能是一个不错的选择。我目前正在对我的数据应用单输出 GP，随着维度的增加，我的结果变得越来越糟。我尝试过使用 SKlearn 进行多输出，并且能够在更高维度上获得更好的结果，但是我相信 GPy 对于此类任务来说更完整，并且我可以更好地控制模型。对于单输出 GP，我将内核设置如下：

kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=4, variance=1.0, lengthscale=1.0, ARD = True)
m = GPy.models.GPRegression(X, Y_single_output, kernel = kernel, normalizer = True) 
m.optimize_restarts(num_restarts=10)  

在上面的示例中，X 的大小为 (20,4)，Y 的大小为 (20,1)。

我从多输出高斯过程简介中获得的多输出实现 我根据示例准备数据，将 X_mult_output 设置为大小 (80,2) - 第二列是输入索引 - 并重新排列 Y至 (80,1)。

kernel = GPy.kern.RBF(1,lengthscale=1, ARD = True)**GPy.kern.Coregionalize(input_dim=1,output_dim=4, rank=1)
m = GPy.models.GPRegression(X_mult_output,Y_mult_output, kernel = kernel, normalizer = True)

好吧，到目前为止一切似乎都有效，现在我想预测这些值。问题是我似乎无法预测这些值。据我了解，您可以通过在 Y_metadata 参数上指定输入索引来预测单个输出。由于我有 4 个输入，因此我设置了一个要预测的数组，如下所示：

x_pred = np.array([3,2,2,4])

然后，我想我必须分别对 x_pred 数组中的每个值进行预测，如共区域回归模型（向量值回归）中所示：

Y_metadata1 = {'output_index': np.array([[0]])}

y1_pred = …

我将多项式拟合到我的数据中，如图所示：

使用脚本：

from scipy.optimize import curve_fit
import scipy.stats
from scipy import asarray as ar,exp

xdata = xvalues
ydata = yvalues

fittedParameters = numpy.polyfit(xdata, ydata + .00001005 , 3)
modelPredictions = numpy.polyval(fittedParameters, xdata) 

axes.plot(xdata, ydata,  '-')
xModel = numpy.linspace(min(xdata), max(xdata))
yModel = numpy.polyval(fittedParameters, xModel)

axes.plot(xModel, yModel)

我想从 3.4 到 3.55 um 中排除该区域。我怎么能在我的脚本中做到这一点？此外，我试图在原始 .fits 文件中删除 NaN。帮助将受到重视。

如果我在 Python 中有一个 Pandas DataFrame，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.random.uniform(0,10,20)
b = np.random.uniform(0,1,20)
data = np.vstack([a,b]).T

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['A','B']
df.sort_values(by=['A'])

           A         B
5   0.057519  0.465408
14  1.610972  0.398077
3   1.725556  0.397708
17  1.734124  0.600723
11  1.944105  0.694152
19  3.265799  0.878538
13  3.352460  0.770505
10  3.865299  0.064723
16  4.137863  0.659662
12  5.597172  0.122269
7   5.990105  0.667533
6   6.410582  0.193027
9   6.881429  0.041691
15  7.522877  0.268144
1   8.093155  0.130559
0   8.699004  0.996624
8 …

我使用voronoinMATLAB来判断单元格之间的连接，我想把这个函数转换成Python。

当我使用scipy.spatial.VoronoiPython 时，输出有点不同。例如，我对 MATLAB 和 Python 使用了相同的输入，您可以在下一个代码中看到。

MATLAB：

seed = [ 17.746    -0.37283   -0.75523;
         6.1704     1.3404     7.0341;
        -7.7211     5.4282     4.5016;
         5.8014     2.1252    -6.2491;
       -16.047     -2.8472    -0.024795;
        -2.2967    -6.7334     0.60707]
[vvern_mat, vceln_mat] = voronoin(seed);

Python：

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi
seed = np.array([[ 17.746   ,  -0.37283 ,  -0.75523 ],
       [  6.1704  ,   1.3404  ,   7.0341  ],
       [ -7.7211  ,   5.4282  ,   4.5016  ],
       [  5.8014  ,   2.1252  ,  -6.2491  ],
       [-16.047   ,  -2.8472  , …

我的 Windows 机器上的本地文件夹中有一些图像。我想将所有图像上传到同一个容器中的同一个 blob。

我知道如何使用Azure 存储 SDK 上传单个文件BlockBlobService.create_blob_from_path()，但我看不到一次上传文件夹中所有图像的可能性。

但是，Azure 存储资源管理器为此提供了一个功能，因此它必须以某种方式成为可能。

是否有提供此服务的功能，或者我是否必须遍历文件夹中的所有文件并create_blob_from_path()为同一个 blob 多次运行？

Python中的一切都是对象

我们都知道这句话，所有 Pythonistas（包括我）都喜欢它。在这方面，研究运营商很有趣。它们似乎不是对象，例如

>>> type(*)     # or /, +, -, < ...

返回SyntaxError: invalid syntax。

但是，在某些情况下，将它们视为对象会很有用。考虑例如一个函数

def operation(operand1, operand2, operator):
    """
    This function returns the operation of two operands defined by the operator as parameter
    """

    # The following line is invalid python code and should only describe the function
    return operand1 <operator> operand2

所以operation(1, 2, +)会返回3，operation(1, 2, *)会返回2，operation(1, 2, <)会返回True，等等......

为什么这不在python中实现？或者是，如果，如何？

备注：我知道这个operator模块，它也不适用于上面的示例函数。此外，我知道可以通过一种方式解决它，例如， …

&在蟒蛇结束时,&符号是什么意思bytearray？

例如:

x_w = bytearray(b'\x00\x00\x04\x12\xaa\x12\x12&')

将此转换为整数时

int.from_bytes(x_w, 'little')

Out[1]: 2743275644678045696

它给出了不带'&'的相同bytearray的不同结果:

x_wo = bytearray(b'\x00\x00\x04\x12\xaa\x12\x12')
int.from_bytes(x_wo, 'little')

Out[2]: 5087071236784128

我检查了文档,但没有找到答案.谢谢!

嗨，我想为特定元素设置颜色并在 Pandas 数据框中编写 excel/html。

我的数据框是：

  old                new            diff
  query result       query result   result
1 q1    a1           q1    a1       True
2 q2    a2           q2    a5       False
3 q3    a3           q3    a3       True
4 q4    a4           q4    a6       False

['diff']['result']当我将此数据框写入 excel/html 时，我想突出显示列中的“假”数据。

如何突出显示单元格？

谢谢