小编4da*_*ong的帖子

我对不同教程中的这两种结构感到困惑：

typedef struct complex {
    float real;
    float imag;
} COMPLEX;

typedef struct {
    float real;
    float imag;
} COMPLEX;

COMPLEX c1;

他们都正确吗？为什么？struct 之前是否需要添加小写字母complex？一般情况是怎样的？

我有一个这样的投票数据集：

republican,n,y,n,y,y,y,n,n,n,y,?,y,y,y,n,y
republican,n,y,n,y,y,y,n,n,n,n,n,y,y,y,n,?
democrat,?,y,y,?,y,y,n,n,n,n,y,n,y,y,n,n
democrat,n,y,y,n,?,y,n,n,n,n,y,n,y,n,n,y

但它们都是字符串，所以我想将它们更改为整数矩阵并进行统计 hou_dat = pd.read_csv("house.data", header=None)

for i in range (0, hou_dat.shape[0]):
    for j in range (0, hou_dat.shape[1]):
        if hou_dat[i, j] == "republican":
            hou_dat[i, j] = 2
        if hou_dat[i, j] == "democrat":
            hou_dat[i, j] = 3
        if hou_dat[i, j] == "y":
            hou_dat[i, j] = 1
        if hou_dat[i, j] == "n":
            hou_dat[i, j] = 0
        if hou_dat[i, j] == "?":
            hou_dat[i, j] = -1

hou_sta = hou_dat.apply(pd.value_counts)
print(hou_sta)

但是，它显示错误，如何解决？：

Exception has occurred: KeyError
(0, 0)

我想计算在一个数据集中获得 0-5 级的学生人数

我使用这个函数final_grade_num =pd.value_counts(final_grade)来得到类似的结果

4.0    487
3.0    432
2.0    376
5.0    334
1.0    232
0.0    139

但是，我想得到一个排序列表，如

0.0 139, 1.0 232...5.0 334

因为我需要用这个数据集来画图

plt.bar(range(0,6), final_grade_num)

有什么办法可以改吗，我试过用sorted的方法，但是结果显示这取决于学生的数量，而不是等级

我有一个像这样的字符串...hello...world...，我想检查它是否在某些字符串中，所以我将它分割...并保存在 a 中<vector> string，问题是如何按顺序检查 input_str 中的两个项目？

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main()
{
    string input_str1 = "Good morning, hello, a beautiful world";//true
    string input_str2 = "what a wonderful world, hello!"; //false, but I only can return true
    //item = "...hello...world..."
    vector<string> item;
    item.push_back("hello");
    item.push_back("world");
    bool status = false;
    for (auto sub_item : item)
    {
        cout << sub_item << ' ';
        if (input_str2.find(sub_item) != string::npos) //change str1 to str2 
            status …

在此网站中举一个简单的例子，https://huggingface.co/datasets/Dahoas/rm-static：

如果我想在线加载这个数据集，我只需直接使用，

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("Dahoas/rm-static") 

如果我想从本地路径加载数据集，那么我下载文件并Files and versions首先从网络上保留相同的文件夹结构，该怎么办？

-data
|-test-00000-of-00001-bf4c733542e35fcb.parquet
|-train-00000-of-00001-2a1df75c6bce91ab.parquet
-.gitattributes
-README.md
-dataset_infos.json

然后，将它们放入我的文件夹中，但加载时显示错误，

dataset_path ="/data/coco/dataset/Dahoas/rm-static"
tmp_dataset = load_dataset(dataset_path)

表明，FileNotFoundError: No (supported) data files or dataset script found in /data/coco/dataset/Dahoas/rm-static.

我已经在windows DOS下安装了opencv，在vscode中可以成功导入，但是当我使用这种方法时：cvtColor它显示Module 'cv2' has no 'cvtColor' memberpylint(no-member)

当我运行这段代码时：

cv2_rgb = cv2.cvtColor(val_xyz, cv2.COLOR_XYZ2RGB)

val_xyz = [ 15.4999257 20.91432805 8.15938343]

表明：

Exception has occurred: error
OpenCV(4.2.0) c:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp:92: error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::impl::`anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::`anonymous namespace'::Set<3,-1,-1>,struct cv::impl::A0x2c98332e::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x2c98332e::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int)'
> Invalid number of channels in input image:
>     'VScn::contains(scn)'
> where
>     'scn' is 1
  File "C:\dataset\opencv_hello.py", line 33, in <module>
    cv2_lab = cv2.cvtColor(val_xyz, cv2.COLOR_XYZ2RGB)

维基中完美匹配的概念：

完美匹配是匹配图的所有顶点的匹配。也就是说，如果图的每个顶点都与匹配的边相关，则匹配是完美的。

所以最小权重完美匹配是权重最小的组合之一。起初，我的想法是遵循贪心算法（注意：我的图是完整的，每个顶点都有到其余顶点的边）：

从图中挑选一个顶点，并在每一步中找到它最近的邻居顶点，然后丢弃它们并循环直到图中没有顶点。然而，除非计算 n! 次：

while odd_vert:
    v = vertices.pop()
    length = float("inf")
    closest = 0
    for u in odd_vert:
        if graph[v][u]["weight"] < length:
            length = graph[v][u]["weight"]
            closest = u
    graph_minimum_match.add_edge(v, closest, weight = length)

我在 networkx 中找到了一些函数，但它要求图形是二分的：

nx.algorithms.bipartite.matching.minimum_weight_full_matching(G, top_nodes=None, weight='weight')

此外，找到最大的权重匹配：

nx.algorithms.matching.max_weight_matching(G, maxcardinality=True)

然后，我搜索了一篇关于开花信仰传播的文章，但我不确定它是否可以实现，所以有什么想法吗？

我尝试在合并两个向量后对新向量进行排序，代码如下，

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <string>
#include <algorithm>

using namespace std;

void vec_output(vector <int> vec_input)
{
    
    for (int i = 0; i < vec_input.size(); i++)
    {
        cout << vec_input[i] << ' ';
    }
    cout << endl;
}

int main(){
    vector <int> v1{2,3,1};
    vector <int> v2{5,4,6};
    vector <int> v3;
    set_union(v1.begin(), v1.end(), v2.begin(), v2.end(), v3.begin());
    sort(v3.begin(), v3.end());
    vec_output(v3);
    return 0;
}

但是，它显示错误：Exception has occurred. Segmentation fault，我知道这可能是由于访问未知内存引起的，但是怎么办？