我正在尝试识别纯函数PHP 代码中的。
纯函数是这样一种函数，其中关于函数的以下两个语句都成立：
（来自维基百科的定义）
一个 PHP 函数是纯函数是否足够当且仅当
&参数列表中）$this在函数体中）global在函数体中）$_变量）这些说法是真的吗？我是否缺少任何用例？
我是scala的新手,但我有javascript的背景.
虽然我看到需要分开val和var(可变和不可变),但我不明白为什么def应该需要这个陈述.
如果函数是真正的一等公民,就像在javascript中一样,为什么要声明它们def而不是声明val？
该设计决策是基于JVM相关的约束,还是存在一些我无法理解的基础逻辑？
我正在寻找一个python库/算法/纸张从自由文本中提取杂货列表.
例如:
"一份沙拉和两瓶啤酒"
应转换为:
{'salad':1, 'beer': 2}
我训练了一个基于 BERT 的编码器解码器模型 ( EncoderDecoderModel)，ed_model并以 HuggingFace 的 Transformers 模块命名。
我用的BertTokenizer是命名为input_tokenizer
我用以下方法标记了输入：
txt = "Some wonderful sentence to encode"
inputs = input_tokenizer(txt, return_tensors="pt").to(device)
print(inputs)
输出清楚地表明 ainput_ids是返回字典
{'input_ids': tensor([[ 101, 5660, 7975, 2127, 2053, 2936, 5061, 102]], device='cuda:0'), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], device='cuda:0'), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]], device='cuda:0')}
但是当我尝试预测时，我收到此错误：
ed_model.forward(**inputs)
ValueError：您必须指定 input_ids 或 input_embeds
有任何想法吗 ？
我有DataFrame这种格式的熊猫
User_id|2014-01|2014-02|2014-03|2014-04|2014-05|...|2014-12
1 | 7 | NaN | NaN | NaN | NaN |...| NaN
2 | NaN | 5 | NaN | NaN | 9 |...| NaN
3 | 2 | 4 | NaN | NaN | NaN |...| NaN
换句话说,列是月,索引是user_id,每个单元格包含一个整数,或NaN
这些数字表示已采取的行动,如果行动3数月后仍被视为成功,则不需要采取其他行动.
我的目标是找到成功的行动清单
在Excel中,我会写一个这样的公式:
Sheet2!E5=AND(Sheet1!E5<>"NaN",Sheet1!D5="NaN",Sheet1!C5="NaN",Sheet1!B5="NaN")
并将它拖到其余的列,然后我会指示一个动作是否成功.
如何用熊猫高效地完成这项工作？
样本输出:
对于上面给出的示例,所需的输出应为:
User_id|2014-01|2014-02|2014-03|2014-04|2014-05|
1 | T | F | F | F | F |
2 | F | F | F | F | …我有一系列使用VBA创建的图表(下面的代码).
我无法将系列名称从系列1和系列2更改为当前状态和解决方案状态.
我一直在接受
未设置对象变量或块变量
错误.
但是没有srs1和srs2代码,图表工作得很好(只是错误的系列名称).
我查了解如何解决这个问题,但我收到的答案并不适用于我.
有谁知道另一种方法吗？
Sub MA()
Dim Srs1 As Series
Dim Srs2 As Series
Dim i As Integer
Dim MAChart As Chart
Dim f As Integer
f = 2 * Cells(2, 14)
For i = 1 To f Step 2
Set MAChart = ActiveSheet.Shapes.AddChart(Left:=750, Width:=400, Top:=130 + 50 * (i - 1), Height:=100).Chart
With MAChart
.PlotBy = xlRows
.ChartType = xlColumnClustered
.SetSourceData Source:=ActiveSheet.Range("Q" & 1 + i & ":Z" & 2 + …我用来pyspark运行这种类型的连接：
rdd1=sc.textFile(hdfs_dir1).map(lambda row: (getKey1(row),getData1(row)))
rdd2=sc.textFile(hdfs_dir2).map(lambda row: (getKey2(row),getData2(row)))
result=rdd1.join(rdd2).collect()
该作业执行第一个300任务的速度非常快（每个任务大约几秒），并在到达任务时挂起301/308，即使我让它运行几天。
我尝试运行pysparkshell，结果始终相同。
可能是什么原因？我该如何调试它？
我有一个装饰器@pure，将其注册为纯函数，例如：
@pure
def rectangle_area(a,b):
return a*b
@pure
def triangle_area(a,b,c):
return ((a+(b+c))(c-(a-b))(c+(a-b))(a+(b-c)))**0.5/4
接下来，我要确定一个新定义的纯函数
def house_area(a,b,c):
return rectangle_area(a,b) + triangle_area(a,b,c)
显然house_area是纯函数，因为它仅调用纯函数。
如何自动发现所有纯函数（也许使用ast）
我一直在探索 NLP 技术，目的是确定调查评论的主题（然后将其与情感分析结合使用）。我想要发表高水平的声明，例如“10% 的调查受访者对客户经理做出了积极评价（+情绪）”。
\n\n我的方法使用了命名实体识别（NER）。现在，我正在处理真实的数据，我开始了解与识别句子主语相关的一些复杂性和细微差别。以下是主语为客户经理的 5 个句子示例。出于演示目的，我已将命名实体以粗体显示。
\n\n我发现三个挑战增加了我的任务的复杂性
\n\n其中同义词问题是最常见的问题，其次是歧义问题。根据我所看到的，缩写问题在我的数据中并不常见。
\n\n是否有任何 NLP 技术可以帮助以相对较高的置信度处理这些问题？
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