我创建了一个自定义View(找到它here)，它具有enum类型的可声明样式属性。在xml中，我现在可以为我的自定义属性选择枚举条目之一。现在我想创建一个以编程方式设置此值的方法，但我无法访问枚举。attr.xml....layout.xml我需要的是:mCustomView.setIcon(R.id.enum_name_x);但是我找不到枚举，或者我什至不知道如何获取枚举或枚举的名称。 最佳答案 似乎没有一种从属性枚举中获取Java枚举的自动化方法-在Java中，您可以获得您指定的数值-该字符串用于XML文件(如您所示)。您可以在
我创建了一个自定义View(找到它here)，它具有enum类型的可声明样式属性。在xml中，我现在可以为我的自定义属性选择枚举条目之一。现在我想创建一个以编程方式设置此值的方法，但我无法访问枚举。attr.xml....layout.xml我需要的是:mCustomView.setIcon(R.id.enum_name_x);但是我找不到枚举，或者我什至不知道如何获取枚举或枚举的名称。 最佳答案 似乎没有一种从属性枚举中获取Java枚举的自动化方法-在Java中，您可以获得您指定的数值-该字符串用于XML文件(如您所示)。您可以在
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
我正在浏览来自KennethReitz的Pythonrequests库的代码(太棒了!)。我遇到了一个名为__attrs__的类变量(见下文)。试图通过Google和SymbolHound找到一些关于它的信息，但没有成功。这是标准的Python东西吗？我在哪里可以找到更多信息？谁能赐教一下？发件人:https://github.com/kennethreitz/requests/blob/master/requests/sessions.pyclassSession(SessionRedirectMixin):...__attrs__=['headers','cookies','aut
所以我安装了androidstudio3.0.1并在打开gradle后立即构建并显示以下错误。我尝试添加诸如设计和支持之类的依赖项，但徒劳无功。有人可以帮助我吗？先感谢您。显示没有找到dialogCornerRadius和fontVariation等一些属性设置。 最佳答案 由于不匹配的compileSdkVersion和库版本。例如:compileSdkVersion27implementation'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0'implementation'com.android
所以我安装了androidstudio3.0.1并在打开gradle后立即构建并显示以下错误。我尝试添加诸如设计和支持之类的依赖项，但徒劳无功。有人可以帮助我吗？先感谢您。显示没有找到dialogCornerRadius和fontVariation等一些属性设置。 最佳答案 由于不匹配的compileSdkVersion和库版本。例如:compileSdkVersion27implementation'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0'implementation'com.android
我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
您好，我在OSxMavericks上，使用python2.7和pip6.0.8版以及setuptools12.2版。当我尝试安装我的项目时，我收到警告消息但安装成功$pythonsetup.pyinstall--user如果我使用distutils，我会收到以下消息，它的设置可能没有kwargentry_points。/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/distutils/dist.py:267:UserWarning:未知分发选项:'entry_points'警告。警告(消息)但是当我尝试通过
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
