evaluation

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    的R包mice配备了下面的例子: library("mice") imp <- mice(nhanes) fit <- with(data=imp,exp=lm(bmi~hyp+chl)) 我想要的with()像一个灵活的呼叫: model_formula <- bmi~hyp+chl fit <- with(data=imp,exp=lm(model_formula)) 但这抛出E

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    下面的代码创建了一些隐式的张量。我不知道如何可以查看这些张量的值: <tf.Variable 'rnn/basic_lstm_cell/kernel:0' shape=(43, 160) dtype=float32_ref> <tf.Variable 'rnn/basic_lstm_cell/bias:0' shape=(160,) dtype=float32_ref> <tf.Variabl

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    我正在寻找一种方法来数值评估我的无类CNN的结果。 CNN的训练是从灰度图像中去除伪像。因此,CNN获得包含每个通道中的伪像的“9通道”灰度图像(具有部分冗余数据但是不同伪影连接 - >尺寸[numTrainInputs,512,512,9]的9个灰度图像)作为输入并且应该输出单个没有工件的灰度图像[numTrainInputs,512,512,1]。 CNN的训练使用MSE作为损失函数,Adam

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    我想导出结果的计算,以在Prolog的文本文件,尝试以下操作: 我编译下面的程序test.pl: write_to_file(File, Text) :- open(File, write, Stream), write(Stream, Text), nl, close(Stream). 我做到以下几点: Y is 2**10000. 最后: write_to_f

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    以下是有问题的代码。 void SomeClass::Init(const vector<string>& args) { int argc = (int)args.size(); //... } 我在Windows 7 64位上的Visual Studio 2015 Update 3中工作。 我的问题是:根据我对运算符关联性的理解,输入cast(int)和成员选择器。具

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    我想用TF-Slim的回归问题使用DensNet。我的数据包含60000个jpeg图像,每个图像有37个浮动标签。我将我的数据分成了一个火车集(60%),一个验证集(20%)和一个测试集(20%)的三个不同的tfrecords文件。 我需要在训练循环中评估验证集并制作一个如image的图。 在TF-Slim文档中,他们只是分别解释训练循环和评估循环。训练结束后,我可以评估验证或测试集。正如我所说,

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    我在想,下面的代码是如何评价这个计划过程3. (define (foo y) ((lambda (x) y) ((lambda (y)(* y y)) y))) (foo 3) 我一直在寻找了一段时间,似乎无法理解为什么评价不会导致可以有人提供详细的一步一步的指导如何评估3?

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    有人可以帮我解决以下问题:我需要将我的xgboost训练模型与插入符号包一起更改为未知错误度量RMSLE。默认情况下,caret和xgboost训练和测量RMSE。 这里是行代码: 在插入符格式 custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle(data[, "obs"], data[, "pred"])

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    当有空格时,我的程序很好地评估了postfix表达式,但是没有空格的简单的'56 *'不能被评估。我怎么做? 此外,“1.2e3 -3.4e-1 /”它不能理解e符号的(-1)并将其作为+1。这是另一个问题。我需要调整代码以适应它。 #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #d

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    我有这样的表达: (a and b or c) and d 我怎么会认识到它的进一步执行是没有意义的。例如,当 a = 0, b = 1, c = 0, d = 1 它没有意义执行最外层(...) and d becouse整个表达式将是假的(a and b or c)返回后假。 所以我想找到一个一般的规则,让我来分析对表达为主,找到表达的那些部分,其执行对整个表达至关重要,如果需要跳过进