小编Cur*_*ous的帖子

我在ubuntu中有一个软件,要求我运行qmake来生成Makefile.

但是,运行qmake会返回此错误,

qmake: could not find a Qt installation of ''

我安装了我认为所需的包装,

sudo apt-get install qt4-qmake
sudo apt-get install qt5-qmake

但错误并没有消失.

任何有关这方面的帮助将不胜感激!

有没有一种快速的方法来"压平"或平整一些numpy数组中的第一个维度？

例如,给定一个numpy维度数组(50,100,25),结果尺寸将是(5000,25)

我迫切需要在python中使用LibSVM的分类任务示例.我不知道输入应该是什么样的,哪个功能负责培训,哪个功能用于测试谢谢

我正在尝试使用C++运行Python模块"#include <Python.h>",但是,在将项目的"Additional Include Dependencies"设置为"\ include"后,我在debuging时遇到以下错误,

LINK : fatal error LNK1104: cannot open file 'python27_d.lib'

我读到我应该下载Python的开发版本,但是我没有找到它的链接,另外,我不需要将文件'python27_d.lib'复制到"libs"文件夹中吗？

请注意,我正在使用Anaconda的Python发行版.

提前致谢!

描述

给定具有10个序列的数据集 - 序列对应于股票价值记录的一天 - 其中每个序列构成50个样本记录的股票值,其从早晨或上午9:05开始以5分钟的间隔分开.但是,有一个额外的记录(第51个样本)仅在训练集中可用,该记录是在50个样本记录中的最后记录样本的2小时后,而不是5分钟.对于测试集,需要预测第51个样本,其中还给出了前50个样本.

我正在使用pybrain递归神经网络来解决将序列组合在一起的问题,并且y每个样本的标签(或通常称为目标)x_i是下一个时间步骤的样本x_(i+1)- 时间序列预测中的典型公式.

例

A sequence for one day is something like:

    Signal id    Time      value
        1     -  9:05   -   23
        2     -  9:10   -   31
        3     -  9:15   -   24
       ...    -  ...    -   ...
       50     -  13:15  -   15

Below is the 2 hour later label 'target' given for the training set 
and is required to be predicted for the testing set
       51     -  15:15 …

我在Haskell编程中的冒险并非都是史诗般的.我正在实施Simple Lambda Calculus,我很高兴完成Syntax,Evaluation并且Substitution希望它们是正确的.剩下的是typing红色框内的定义(如下图所示),我正在寻找指导.

标题

如果我错了,请纠正我,

(1)但我收集的是(T-Var),返回给定变量的类型x.Haskell中的构造返回type什么？我知道prelude它是:t x,但我正在寻找一个有效的main = do.

(2)如果我要定义一个函数type_of,我最有可能需要定义期望和返回类型,例如, type_of (Var x) :: type1 -> type2

type1应该是通用的,并且type2必须是存储变量类型信息的任何对象类型.为此,我迷失了如何定义type1和type2.

(3)对于(T-APP)和(T-ABS),我假设我分别应用替换 Abstraction String Lambda 和Application Lambda Lambda.简化形式的类型是返回的类型.那是对的吗？

提前致谢...

我有一个稀疏的988x1向量(a中的一列csr_matrix)scipy.sparse.有没有办法获得其均值和标准偏差而无需将稀疏矩阵转换为密集矩阵？

numpy.mean 似乎只适用于密集的载体.

我如何让scipy fmin_cg使用一个返回cost并gradient作为元组的函数？f成本和fprime梯度的问题在于,我可能必须执行两次(非常昂贵)的操作,grad并且cost计算得到.此外,在它们之间共享变量可能很麻烦.

然而,在Matlab中,fmin_cg使用一个函数将成本和梯度作为元组返回.我不明白为什么scipy fmin_cg不能提供这样的便利.

提前致谢...

假设我们有两个矩阵A,B并且让矩阵C为A*B(矩阵乘法不是元素).我们希望只获得对角线条目C,可以通过np.diagonal(C).然而,这会导致不必要的时间开销,因为我们将A与B相乘,即使我们只需要每行的乘法A与B具有相同"id"的列,即行的第1 行,第A1 B行2的第2 A列B等等:形成对角线的乘法C.有没有办法使用Numpy有效地实现这一目标？我想避免使用循环来控制哪一行与哪一列相乘,相反,我希望有一个内置的numpy方法来执行这种操作来优化性能.

提前致谢..

我有X作为csr_matrix,我使用scikit的tfidf矢量化器获得,y是一个数组

我的计划是使用LDA创建功能,但是,我没有找到如何使用X作为csr_matrix初始化gensim的语料库变量.换句话说,我不想下载gensim文档中显示的语料库,也不想将X转换为密集矩阵,因为它会消耗大量内存并且计算机可能会挂起.

简而言之,我的问题如下,

1. 如果我有一个代表整个语料库的csr_matrix(稀疏),你如何初始化gensim语料库？
2. 你如何使用LDA提取功能？