小编ttt*_*sss的帖子

我正在按照本教程将社交媒体登录集成到我的django项目中 -

http://www.sarahhagstrom.com/2013/09/the-missing-django-allauth-tutorial/

但是在完成所有步骤后,当我尝试使用facebook登录时,我收到此错误

relation "account_emailaddress" does not exist

我不明白出现了什么问题,因为所有数据库修改都正常运行而没有错误.

提前感谢您的宝贵答案.

堆栈跟踪

Environment:


Request Method: POST
Request URL: example.com/accounts/facebook/login/token/

Django Version: 1.6.6
Python Version: 2.7.4
Installed Applications:
('django.contrib.auth',
 'django.contrib.contenttypes',
 'django.contrib.sessions',
 'django.contrib.sites',
 'django.contrib.messages',
 'django.contrib.staticfiles',
 'django.contrib.humanize',
 'django.contrib.admin',
 'django.contrib.comments',
 'south',
 'registration',
 'endless_pagination',
 'links',
 'south',
 'debug_toolbar',
 'allauth',
 'allauth.account',
 'allauth.socialaccount',
 'allauth.socialaccount.providers.facebook')
Installed Middleware:
('django.middleware.common.CommonMiddleware',
 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
 'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware')


Traceback:
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/django/core/handlers/base.py" in get_response
  112.                     response = wrapped_callback(request, *callback_args, **callback_kwargs)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/allauth/socialaccount/providers/facebook/views.py" in login_by_token
  76.                     ret = complete_social_login(request, login)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/allauth/socialaccount/helpers.py" in complete_social_login
  119. …

也许这是基本的,但我找不到使用mahalanobis距离的好例子sklearn.

我甚至无法获得这样的指标:

from sklearn.neighbors import DistanceMetric
DistanceMetric.get_metric('mahalanobis')

这会引发错误: TypeError: 0-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional.

但是,我甚至无法得到一个数组:

DistanceMetric.get_metric('mahalanobis', [[0.5],[0.7]])

抛出:

TypeError: get_metric() takes exactly 1 positional argument (2 given)

我在这里和这里检查了文档.但是,我没有看到它期待什么类型的论点.
有没有我可以看到使用马哈拉诺比斯距离的例子？

我正在使用KeychainItemWrapper类(在项目中集成.h和.m文件)来保存iOS App Keychain中的密码.还在项目中的任何地方导入了"Security"Framework和"keychianItemWrapper.h"类.(#import,#import"KeychainItemWrapper.h")

我在app delegate方法中使用下面的代码来保存keychain访问中的密码:

if([textfieldPassword1.text isEqual:textfieldPassword2.text]){

                NSLog(@"CONGRATS !! PASSCODE MATCHED !!!");           

                //converting "textfieldPassword1" to NSNumber
                NSNumber *textfieldPasscode1Num = [NSNumber numberWithInt:[textfieldPassword1.text intValue]];

                //saving passcode to the keychain access  
               [keychain setObject:textfieldPasscode1Num forKey:(__bridge id)kSecValueData];

           //    [keychain setObject:[NSNumber numberWithInt:[textfieldPassword1.text intValue]] forKey:(__bridge id)kSecAttrAccount];

                // if passcode matches then load Show Lock Screen Page
                self.window = [[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]];
                self.viewController = [[ViewController alloc] init];
                [self.window addSubview:self.viewController.view];
                [self.window makeKeyAndVisible];
            }

和以下使用以下代码重置密码:

if(_isResetPasscode){
                NSLog(@"Code here for Update Passcode in Keychain Access !!!");
                _isResetPasscode = FALSE; …

什么原因NaN被认为比-np.inf任何涉及np.min或比较的比较少np.argmin？

import numpy as np
In [73]: m = np.array([np.nan, 1., 0., -np.inf])
In [74]: n = np.array([-np.inf, 1., 0., np.nan])

# Huh??
In [75]: np.min(m)
Out[75]: nan
In [76]: np.min(n)
Out[76]: nan

# Same for np.argmin
In [77]: np.argmin(m)
Out[77]: 0
In [78]: np.argmin(n)
Out[78]: 3

# Its all false!
In [79]: np.nan < -np.inf
Out[79]: False

In [80]: np.nan > -np.inf
Out[80]: False

# OK, that seems to fix it, …

我有一个关于python的问题fftconvolve.在我目前的研究中,我被要求计算两个函数之间的一些卷积.为此,我使用傅立叶变换(我使用numpy.fft并对其进行标准化)来计算它.问题是,如果我想使用fftconvolve包进行比较,它无法给出正确的结果.这是我的代码:

#!/usr/bin/python
import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve , convolve 

def FFT(array , sign):
  if sign==1:
    return np.fft.fftshift(np.fft.fft(np.fft.fftshift(array))) * dw / (2.0 * np.pi)
  elif sign==-1:
    return np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fftshift(array))) * dt * len(array)


def convolve_arrays(array1,array2,sign):
  sign = int(sign)
  temp1 = FFT(array1 , sign,)
  temp2 = FFT(array2 , sign,)
  temp3 = np.multiply(temp1 , temp2)
  return  FFT(temp3 , -1 * sign) / (2. * np.pi) 

""" EXAMPLE """ 

dt    = .1
N     = 2**17
t_max …

我正在使用sklearn.cluster.AgglomerativeClustering. 它从每个数据点一个集群开始，并迭代地将两个“最接近”的集群合并在一起，从而形成一棵二叉树。什么构成集群之间的距离取决于链接参数。

了解每一步合并集群之间的距离会很有用。当下一个要合并的集群相距太远时，我们可以停止。唉，这似乎在AgglomerativeClustering.

我错过了什么吗？有没有办法恢复距离？

我有一个主视图(UITableView),它有两个属性,我想在第一次显示视图时设置(即;仅在应用程序启动时),而不是稍后在运行时再次显示视图时(例如, push-segue再次拖动它等)

这怎么可能？也许有一些我错过的东西？

提前致谢.非常感谢所有帮助.

我是Matlab的新手,我正在尝试创建一个m-by-n矩阵,其中包含指定范围内的数字(即介于-1和1之间).

是否有一个等价函数rand(m, n),我可以自己指定范围,或者我需要明确地创建一堆随机数(如在本答案中描述的那样)并从中创建一个矩阵？

任何指向相关文档等的指针都非常感谢.

我在名为 t1.py 的文件中设计了一个非常简单的代码

stuff = {'ball':1, 'club':2}
print stuff

因此，当我这样做时， python t1.py 它会正确显示字典，没有错误，但是如果我进入 python 解释器并输入： 。>>> 导入 t1

然后我输入：打印东西

我得到：回溯（最近一次调用最后一次）：文件“”，第1行，在NameError中：名称“东西”未定义

我需要声明一个字典，以便我可以在代码中进一步使用它。