草庐IT

any_variable

全部标签

python - 为什么 numpy.any 在大型数组上如此缓慢?

我正在寻找最有效的方法来确定一个大数组是否包含至少一个非零值。乍一看np.any似乎这项工作的明显工具,但在大型数组上似乎出乎意料地慢。考虑这种极端情况:first=np.zeros(1E3,dtype=np.bool)last=np.zeros(1E3,dtype=np.bool)first[0]=Truelast[-1]=True#test1%timeitnp.any(first)>>>100000loops,bestof3:6.36usperloop#test2%timeitnp.any(last)>>>100000loops,bestof3:6.95usperloop至少np.

python - 为什么 python `any` 返回一个 bool 值而不是值?

and和or返回他们评估的最后一个元素,但是为什么Python的内置函数any没有呢?我的意思是这样实现自己很容易,但我仍然想知道为什么。defany(l):forxinl:ifx:returnxreturnx编辑:要添加到下面的答案,这里是来自同一个邮件列表的实际引用ye强大的皇帝在这个问题上:WhethertoalwaysreturnTrueandFalseorthefirstfaling/passingelement?Iplayedwiththattoobeforeblogging,andrealizedthattheendcase(ifthesequenceisemptyori

python - "freeze" tensorflow 中的一些变量/范围 : stop_gradient vs passing variables to minimize

我正在尝试实现AdversarialNN,这需要在交替训练小批量期间“卡住”图形的一个或另一部分。IE。有两个子网络:G和D。G(Z)->XzD(X)->YG的损失函数取决于D[G(Z)],D[X].首先我需要在所有G参数固定的情况下训练D中的参数,然后在D中的参数固定的情况下训练G中的参数。第一种情况下的损失函数将是第二种情况下的负损失函数,并且更新必须适用于第一个或第二个子网的参数。我看到tensorflow有tf.stop_gradient功能。为了训练D(下游)子网络,我可以使用这个函数来阻止梯度流到Z->[G]->tf.stop_gradient(Xz)->[D]->Ytf.

python - ImproperlyConfigured : You must either define the environment variable DJANGO_SETTINGS_MODULE or call settings. configure() 在访问设置之前

我试图配置我的Django项目以部署到Heroku。我收到以下错误,我真的不知道如何解决它。这是完整的追溯和错误:22:46:15web.1|Traceback(mostrecentcalllast):22:46:15web.1|File"/Users/nir/nirla/venv/lib/python2.7/site-packages/gunicorn/arbiter.py",line495,inspawn_worker22:46:15web.1|worker.init_process()22:46:15web.1|File"/Users/nir/nirla/venv/lib/pyt

Python配置文件: Any file format recommendation? INI格式还合适吗?看起来很老派

我需要为Python应用程序存储配置(键/值),我正在寻找将这些配置存储在文件中的最佳方式。我遇到了Python的ConfigParser我想知道INI文件格式现在是否真的仍然合适?!是否存在更新的格式或者INI仍然是推荐的方式?(XML、JSON、...)请分享您的意见/建议... 最佳答案 考虑使用纯Python文件作为配置文件。一个例子(config.py):#usenormalpythoncommentsvalue1=32value2="Astringvalue"value3=["lists","are","handy"]v

global-variables - 在 config.py 中提供全局配置变量的大多数 Pythonic 方式?

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗?更新问题,以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭2年前。社区审核了是否重新打开这个问题10个月前并关闭:原始关闭原因未解决Improvethisquestion在将简单的东西过度复杂化的无尽探索中,我正在研究最“Pythonic”的方法,以在Pythonegg包中的典型“config.py”中提供全局配置变量。传统方式(aah,goodol'#define!)如下:MYSQL_PORT=3306MYSQL_DATABASE='mydb'MYSQL_DATABASE_TABLES=[

python - TensorFlow中Variable和get_variable的区别

据我所知,Variable是制作变量的默认操作,get_variable主要用于权重共享。一方面,有些人建议在需要变量时使用get_variable而不是原始的Variable操作。另一方面,我只是在TensorFlow的官方文档和演示中看到了get_variable的任何使用。因此,我想了解一些关于如何正确使用这两种机制的经验法则。有什么“标准”原则吗? 最佳答案 我建议始终使用tf.get_variable(...)-如果您需要在任何时候共享变量,这将使重构代码变得更加容易,例如在多GPU设置中(请参阅多GPUCIFAR示例)。

java - 不兼容的类型 : inference variable T has incompatible bounds

这个问题在这里已经有了答案:HowtocreateArrayList(ArrayList)fromarray(int[])inJava(5个回答)UsingArrays.asListwithintarray(2个回答)关闭7年前。我有以下代码publicintsolution(intX,int[]A){Listlist=Arrays.asList(A);由于某种原因,它引发了以下编译错误Solution.java:11:error:incompatibletypes:inferencevariableThasincompatibleboundsListlist=Arrays.asLis

java - AsyncTask 的 get() 方法 : Is there any scenario where it is actually the best option?

回答后this问题,我对使用Android的AsyncTask类的get()方法的意义/有用性有疑问。publicfinalResultget()Waitsifnecessaryforthecomputationtocomplete,andthenretrievesitsresult.基本上,是AsyncTask类的同步解决方案,它会阻塞(卡住)UI,直到后台操作完成。除了测试目的之外,即使在那些情况下,我也无法真正想到它实际上是一个好的解决方案,但我可能错了,所以我感到好奇。如果您需要用户真正等到AsyncTask完成,您可以显示一个Dialog或ProgressDialog,随时控

java.security.NoSuchAlgorithmException :Cannot find any provider supporting AES/ECB/PKCS7PADDING

我试图使用AES算法加密数据。但是,发生了以下异常。java.security.NoSuchAlgorithmException:CannotfindanyprovidersupportingAES/ECB/PKCS7PADDING有人知道这个问题的解决方案吗?我的JDK版本是1.7。 最佳答案 您不想为分组密码使用指定PKCS#7填充。您要指定PKCS#5填充。PKCS#5被指定用于分组密码,而PKCS#7不是(它用于不同的地方,如在S/MIME中)。我会指出PKCS#5和PKCS#7实际上指定了完全相同的填充类型(它们是相同的!