最新问题

    1热度

    1回答

    我有一个大的Postgres表(150GB +),它在两个变量val1和val2之间存储一个大的相关矩阵。例如: val1 | val2 | distance _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 0 | 1 | 10 0 | 2 | 21 0 | 3 | 13 1 | 2 | 65 1 | 3 | 43

    0热度

    1回答

    我试图在我训练它时动态添加隐藏单元到3层神经网络(输入,隐藏,输出)。我想保持网络的一部分受过训练的权重,因为我添加新的隐藏units.This是我的代码, class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).

    0热度

    1回答

    我在Spark(v2.1.1)中有一个包含分层数据的3列(如下所示)的数据集。 我的目标的目标是增量编号分配给基础上,父子层次的每一行。从图形上可以说,分层数据是一个树的集合。 根据下表,我已经有基于'Global_ID'分组的行。现在我想以 的增量顺序生成'Value'列,但是基于 'Parent'和'Child'列的数据层次结构。 表格表示(数值是所需的输出): +-----------+--

    0热度

    2回答

    我的JSON数据看起来像下面的代码。你可以帮助我通过代码/ desc过滤数据,这是在状态属性。 $scope.agent = { "0d297c1711de": [{ "applicationName": "rewards-accounts", "agentId": "0d297c1711de", "status": { "agentId": "0d2

    0热度

    1回答

    (代码短版) class Animal: __name = "" __gender = "unknown" __height = 0 __weight = 0 __hungry = False def __init__(self, name, gender, height, weight): self.__name, sel

    -1热度

    3回答

    我有两个表:token_type,CUST_ID(小学) 2. 200K数据 列pm_tmp表: 有大约1000万的数据 列1.用户表ID(主|自动增加),user_id说明 USER_ID是CUST_ID外键 1接近角/查询: update user set token_type='PRIME' where cust_id in (select user_id from pm_tmp wher

    -3热度

    1回答

    (用swift语言)例如“A + D”我希望字符串A始终保持不变,但D的值根据我们说的而改变马力,所以当Hp为fd的字符串将是 “A + FD” 和等 我的意思是像( “A +%的” %HP)为在python的字符串。如这里:What does %s mean in Python?

    1热度

    1回答

    我有下一种情况。 我在HTML代码中有一个按钮。当我按下按钮中的其中一个选项时,我调用一个函数来构造其他按钮的内容。 我在HTML代码中有一个ul标签,里面有一个li标签列表。这个li标签的值是用查询数据库动态生成的。 当我从li标签生成选项时,我为彼此分配了不同的ID。 在这里你可以看到,我有第二个按钮的代码: <div class="dropdown" class="btn-group-lg"

    -1热度

    1回答

    我试图使用Seaborn将数据可视化。我已经在pyspark中使用SQLContext创建了一个数据框。但是,当我调用lmplot时会导致错误。我不知道我错过了什么。下面给出的是我的代码(我使用jupyter笔记本): import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from

    0热度

    1回答

    问题:我并不总是知道我要上使用的Levenberg夸特的行列式或功能载体的确切大小。因此,我需要在编译时设置它们的尺寸。 预计:我宣布MyFunctorDense的一个实例后。我可以将“InputsAtCompileTime”设置为我的输入大小,并将“ValuesAtCompileTime”设置为我的值大小。然后,我的雅可比,aFjac,应该有尺寸tValues X tInputs,和我的功能载体