小编mat*_*ath的帖子

我对git很新,并对存储有一些疑问.如果我在一个分支机构工作但是无法到达我可以提交分支的位置,那么使用存储是正确的.我关于藏匿的问题是:

1. 保存了多少个藏匿处？
2. 这些藏匿处存放了多长时间？
3. 他们只是暂时保存工作,以便在重新启动计算机时丢失更改吗？

如果有人可以迅速帮助澄清这些将非常感激.

动机

看看下面的图片.

给出的是红色,蓝色和绿色曲线.我想在x轴上的每个点找到主导曲线.这显示为图中的黑色图形.从红色,绿色和蓝色曲线的属性(在一段时间后增加和恒定),这可以归结为在右手边找到主导曲线,然后向左侧移动,找到所有交叉点并更新主导曲线.

这个概述的问题应该解决T一次.这个问题有一个最后的转折点.下一次迭代的蓝色,绿色和红色曲线是通过前一次迭代的主导解决方案加上一些变化的参数构建的.作为上图中的示例:解决方案是黑色功能.此功能用于生成新的蓝色,绿色和红色曲线.然后问题又开始找到这些新曲线的主导者等.

问题简而言之
在每次迭代中,我都从固定的右手边开始,并评估所有三个函数,看看哪个是主导函数.这种评估在迭代中花费的时间越来越长.我的感觉是,我没有最佳地通过旧的主导功能来构建新的蓝色,绿色和红色曲线.原因:我在早期版本中遇到了最大递归深度错误.代码的其他部分,其中当前支配函数的值(其中绿色,红色或蓝色曲线必不可少)在迭代时也需要越来越长的时间.

对于5次迭代,只评估右侧一点上的函数增长:

结果是通过

test = A(5, 120000, 100000) 

然后运行

test.find_all_intersections()

>>> test.find_all_intersections()
iteration 4
to compute function values it took
0.0102479457855
iteration 3
to compute function values it took
0.0134601593018
iteration 2
to compute function values it took
0.0294270515442
iteration 1
to compute function values it took
0.109843969345
iteration 0
to compute function values it took
0.823768854141

我想知道为什么会这样,如果可以更有效地编程它.

详细的代码说明

我很快总结了最重要的功能.完整的代码可以在下面找到.如果对代码有任何其他问题,我非常乐意详细说明/澄清.

1. 方法u:对于上面生成新一批绿色,红色和蓝色曲线的重复任务,我们需要旧的主导曲线. u是在第一次迭代中使用的初始化.

2. 方法_function_template:该函数使用不同的参数生成绿色,蓝色和红色曲线的版本.它返回单个输入的函数.

3. 方法 …

我正在阅读Hadley Wickham关于ggplot的书,但我很难在条形图中绘制一定的权重.以下是示例数据:

dates <- c("20040101","20050101","20060101")
dates.f <- strptime(dates,format="%Y%m%d")

m <- rbind(c(0.2,0.5,0.15,0.1,0.05),c(0.5,0.1,0.1,0.2,0.1),c(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2))
m <- cbind(dates.f,as.data.frame(m))

此data.frame在第一列中具有日期,每行具有相应的权重.我想使用"填充"参数在条形图中绘制每年的权重.

我可以使用以下方法将权重绘制为条形:

p <- ggplot(m,aes(dates.f))
p+geom_bar()

但是,这并不是我想要的.我想在每个酒吧看到每个重量的贡献.而且,我不明白为什么我在x轴上有奇怪的格式,即显示"2004-07"和"2005-07"的原因.

谢谢您的帮助

我想将我的python包部署到亚马逊并通过lambda使其可用.为此,我正在尝试无服务器.

当我尝试部署我的包时,我收到以下错误消息:

SLS_DEBUG=* serverless deploy --stage dev --aws-profile default
Serverless: Load command config
Serverless: Load command config:credentials
Serverless: Load command create
Serverless: Load command install
Serverless: Load command package
Serverless: Load command deploy
Serverless: Load command deploy:function
Serverless: Load command deploy:list
Serverless: Load command deploy:list:functions
Serverless: Load command invoke
Serverless: Load command invoke:local
Serverless: Load command info
Serverless: Load command logs
Serverless: Load command login
Serverless: Load command logout
Serverless: Load command metrics
Serverless: Load command print
Serverless: Load command …

我想Rsymphony在R 3.1中安装软件包.安装时会抛出以下错误:

* package ‘Rsymphony’ successfully unpacked and MD5 sums checked Cannot find SYMPHONY libraries and headers. See <https://projects.coin-or.org/SYMPHONY>. ERROR: configuration failed for package ‘Rsymphony’

所以决定为debian安装lib:

apt-get install coinor-libsymphony-dev coinor-libsymphony-doc

但是,我仍然得到同样的错误.我错过了某个lib或安装了错误的东西.如何Rsymphony正确安装包？

规格:我使用R 3.1和debian 7.8

我想提取xts对象的数值.我们来看一个例子

data <- new.env()
starting.date <- as.Date("2006-01-01")
nlookback <- 20
getSymbols("UBS", env = data, src = "yahoo", from = starting.date)
Reg.curve <- rollapply(Cl(data$UBS), nlookback, mean, align="right")

在Reg.cuve仍然是一个XTS对象,但实际上我在行走机构只关心.如何修改Reg.curve以获得数字向量？

假设我们有以下虚拟类

Foo <- setClass(Class = "Foo",slots = c(foo = "numeric"), 
    prototype = list(foo = numeric())

我认为,泛型用于超载不同的功能.所以假设我们想要实现一个访问器:

setMethod(f = "getFoo", signature = "Foo", 
    definition = function(Foo)
    {
        return(Foo@foo)
    }
)

这有效吗？或者我必须首先定义通用:

setGeneric(name="getFoo",
    def=function(Foo)
    {
        standardGeneric("getFoo")
    }
)

如果只有一个特定的"实例"这个函数类型,没有理由定义一个通用的,正确的？

我正在玩oauth2以更好地理解它.出于这个原因,我安装了offlineimap,它应该充当第三方应用程序.我发现一个很好的方式,对这里读取加密凭证stackexchange.

基于链接的帖子,我修改/复制了以下python脚本:

import subprocess
import os
import json

def passwd(file_name):
  acct = os.path.basename(file_name)
  path = "/PATHTOFILE/%s" % file_name
  args = ["gpg", "--use-agent", "--quiet", "--batch", "-d", path]
  try:
    return subprocess.check_output(args).strip()
  except subprocess.CalledProcessError:
    return ""

def oauthpasswd(acct, key):
  acct = os.path.basename(acct)
  path = "/PATHTOFILE/%s_oauth2.gpg" % acct
  args = ["gpg", "--use-agent", "--quiet", "--batch", "-d", path]
  try:
    return str(json.loads(subprocess.check_output(args).strip())['installed'][key])
  except subprocess.CalledProcessError:
    return ""

def prime_gpg_agent():
  ret = False
  i = 1
  while not ret:
    ret = (passwd("prime.gpg") == "prime")
    if i > …

我正在使用 sphinx autodoc 扩展和 sphinx.ext.napoleon。我正在遵循 numpydoc 风格指南，因为我认为它比谷歌的更具可读性。但是，我注意到以下我无法解决的问题。

我有以下问题。是否可以允许在参数部分（或返回等）中有一个列表？我想要一些类似的东西：

更新根据 Steve Piercy 的回答，我已经删除了一些初始问题。这是python文件：

class Test:

def f(param_1, param_2):

    r"""
    This is a test docstring.

    Parameters
    ----------
    param_1 : pandas data frame
        This would be really cool to allow the following list and make
        it more readable:

        * **index:** Array-like, integer valued representing
          days. Has to be sorted and increasing.
        * **dtype:** float64. Value of temperature.
        * **columns:** location description, e.g. 'San Diego'
    param_2 : int
        nice number!
    """
    pass

不幸的是，这仍然会导致“This …

我正在做一个较小的项目，以更好地理解RNN，尤其是LSTM和GRU。我根本不是专家，所以请记住这一点。

我面临的问题以数据的形式给出：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame([[1, 2, 3],[1, 2, 1], [1, 3, 2],[2, 3, 1],[3, 1, 1],[3, 3, 2],[4, 3, 3]], columns=['person', 'interaction', 'group'])
   person  interaction  group
0       1            2      3
1       1            2      1
2       1            3      2
3       2            3      1
4       3            1      1
5       3            3      2
6       4            3      3

这仅是为了说明。我们有不同的人以不同的方式与不同的群体进行交互。我已经编码了各种功能。用户的最后一次互动始终是3，这意味着选择某个组。在上面的简短示例中，person 1选择组2，person 2选择组1等。

我的整个数据集要大得多，但是我想先了解概念部分，然后再投入模型。我要学习的任务有一系列互动，该互动由个人选择。更具体一点，我想输出一个列表，其中所有组（有3个组1, 2, 3 …