小编Wai*_*Lee的帖子

有谁知道边缘检测算法中Prewitt,Sobel和Laplacian算子之间的差异是什么？

有些人比其他人好吗？

在不同情况下使用不同的运算符吗？

他们说readonly和const之间的区别在于const是编译时(readonly是运行时).但究竟是什么意思呢,这是编译时间的事实？一切都被编译成字节码不是吗？

我要做一个重定向发送到另一个页面的变量值a和p.我不能使用GET方法,如:http://urlpage?a=1&p=2.我必须用post方法发送它们.如何在不使用c#表单的情况下发送它们？

Net 4.6 RC x64的速度是x86(发布版本)的两倍:

考虑一下这段代码:

class SpectralNorm
{
    public static void Main(String[] args)
    {
        int n = 5500;
        if (args.Length > 0) n = Int32.Parse(args[0]);

        var spec = new SpectralNorm();
        var watch = Stopwatch.StartNew();
        var res = spec.Approximate(n);

        Console.WriteLine("{0:f9} -- {1}", res, watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
    }

    double Approximate(int n)
    {
        // create unit vector
        double[] u = new double[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) u[i] = 1;

        // 20 steps of the power method
        double[] v = new …

在我的分类方案中，有几个步骤，包括：

1. SMOTE（合成少数过采样技术）
2. 特征选择的 Fisher 标准
3. 标准化（Z-score 标准化）
4. SVC（支持向量分类器）

在上述方案中要调整的主要参数是百分位数 (2.) 和 SVC (4.) 的超参数，我想通过网格搜索进行调整。

当前的解决方案构建了一个“部分”管道，包括方案中的第 3 步和第 4 步，并将方案clf = Pipeline([('normal',preprocessing.StandardScaler()),('svc',svm.SVC(class_weight='auto'))]) 分解为两部分：

1. 调整特征的百分位数以保持通过第一次网格搜索

   skf = StratifiedKFold(y)
   for train_ind, test_ind in skf:
       X_train, X_test, y_train, y_test = X[train_ind], X[test_ind], y[train_ind], y[test_ind]
       # SMOTE synthesizes the training data (we want to keep test data intact)
       X_train, y_train = SMOTE(X_train, y_train)
       for percentile in percentiles:
           # Fisher returns the indices of the selected features specified by the parameter 'percentile'
           selected_ind = Fisher(X_train, …

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何取消此选项(我只需要英文).是否应该删除一些安装？组态？

创建文件夹为:de,en,es,fr,it,ja,ko,zh-Hans zh-Hant

使用Visual Studio 2015

引用:

• System.Windows.Interactivity
• Microsoft.Expression.Interactions

如果Java使用IEEE 754标准来实现其浮点运算,我很感兴趣.在这里,我在文档中看到了这种情况:

IEEE 754-2008中定义的操作

据我所知,IEEE 754的积极方面是提高浮点算术的精度,所以如果我将使用double或float在Java中,计算的预先计算与在BigDecimal？如果不是在Math课堂上使用IEEE 754标准的重点是什么？

我对统计和编程很陌生。我已经自学了一些，但我很难理解p-valueadfuller 测试的概念和其他各种结果。

我正在使用的代码：

（我在 stockoverflow 上找到了这段代码）

import numpy as np
import os
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import cython

import statsmodels.tsa.stattools as ts




loc = r"C:\Stock Study\Stock Research\Hist Data"
os.chdir(loc)
xl_file1 = pd.ExcelFile("HDFCBANK.xlsx")
xl_file2 = pd.ExcelFile("KOTAKBANK.xlsx")
y1 = xl_file1.parse("Sheet1")
x1 = xl_file2.parse("Sheet1")

x = x1['Close']
y = y1['Close']


def cointegration_test(y, x):
    # Step 1: regress on variable on the other
    ols_result = sm.OLS(y, x).fit()
    # Step 2: obtain the residual (ols_resuld.resid)
    # Step 3: apply …

刚好看到 React-Native-Web(RNW) ，我的想法是什么？为什么我们需要另一个 React for Web 版本？我们已经有了 ReactJS(RJS)。

所以我去了它的网站，看到文档说它允许你通过使用 React DOM、高质量等来使用 Native 组件。

我仍然不太清楚使用 RNW 的区别和好处。

有人可以用一些具体的例子和性能数据等启发我吗？

我知道 Twitter 和其他一些应用程序正在使用它，但仅仅告诉我“Twitter 正在使用它”已经足够好，但不足以说明差异。

我的代码

App.test.js

import moment from "moment-timezone";

let result = moment().format();


describe("anything",()=>{
    it("should return a fail..or at least something",()=>{
        expect(result).toBe("wrong")
    })
})

我跑：

npx jest或yarn 测试或npm 测试

我得到：

npx jest
 FAIL  src/App.test.js
  ? Test suite failed to run

    /home/wktdev/Desktop/thing/workflow_magic_guest_app/src/App.test.js:1
    ({"Object.<anonymous>":function(module,exports,require,__dirname,__filename,global,jest){import moment from "moment-timezone";
                                                                                             ^^^^^^

    SyntaxError: Cannot use import statement outside a module

      at ScriptTransformer._transformAndBuildScript (node_modules/jest-runtime/build/script_transformer.js:403:17)

Test Suites: 1 failed, 1 total
Tests:       0 total
Snapshots:   0 total
Time:        0.586s
Ran all test suites.

看起来和这个类似：https : //github.com/facebook/jest/issues/9292 …