从复杂的自定义对话框中将值返回给调用Activity的“正确”方法是什么-例如，文本字段、日期或时间选择器、一堆单选按钮等，以及“保存”和“取消”"按钮？我在网上看到的一些技术包括:可以被Activity读取的Dialog派生类中的公共(public)数据成员公共(public)“获取”访问器。..“……”."使用Intent(与show()相对)以及Dialog类中的处理程序启动对话框，该处理程序从各种控件获取输入并将它们bundle起来传递回Activity，因此当监听器点击“保存”时，使用ReturnIntent()将包传回Activity中的监听器处理来自对话框中控件的输入，例
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7年前。Improvethisquestion我正在着手开发一款新软件，该软件最终需要一些强大且可扩展的文件IO。那里有很多格式。XML、JSON、INI等。然而，总有优缺点，所以我想我会征求一些社区意见。以下是一些粗略的要求:格式是“标准”...如果不需要，我不想重新发明轮子。它不一定是正式的IEEE标准，但作为新用户，您可以通过谷歌搜索并获取一些信息，可能有一些超出vi的支持工具(编辑器)。(尽管软件用户通常会精通计算机并乐于使用
Postgres、mariadb、mysql不使用USER。据说官方图像经过审查以符合最佳实践文档，requires用户尽可能。为什么？ 最佳答案 从根本上说，USER在官方图像中是不可能的。它与“初学者应该能够dockerrunofficial-imagebash而无需了解--entrypoint”的要求相冲突。如果您没有root，则无法编辑配置文件、安装诸如strace之类的软件包……或者特别是修复卷中的UID。实际上，官方图像样式被认为是(a)最佳实践。(所以Docker用户指南应该强调以非root身份运行守护进程，而不是特别
我对一组文本文档(大约100个)应用了聚类。我使用TfIdfVectorizer将它们转换为Tfidf向量，并将向量作为输入提供给scikitlearn.cluster.KMeans(n_clusters=2,init='k-means++',max_iter=100,n_init=10)。现在当我model.fit()printmodel.score()在我的向量上，如果所有文本文档都非常相似，我会得到一个非常小的值，如果文档非常不同，我会得到一个非常大的负值。我的基本目的是查找哪一组文档相似，但有人可以帮我理解这个model.score()值究竟意味着什么适合吗？我如何使用这个值来
我有一个集合，sentences，其中包含字符串形式的英语句子。我希望创建sentences的子集sentences2，其中包含仅包含20个唯一单词的句子。当然，有很多很多这样的子集，但我正在寻找“最佳”的子集，“最佳”是指所有单词在sentences2中具有最高可能表示的子集。以下示例将进一步阐明“最佳”的含义:如果我要为这组词过滤sentences:(i,you,do,think,yes,dont,can,it,good,cant,but,am,why,where,now,no,know,here,feel,are)我会得到以下信息:sentences2=set(("wherear
我正在尝试使用sklearn评估多个机器学习算法的几个指标(准确度、召回率、精度等)。对于我从文档here中了解的内容从源代码(我使用的是sklearn0.17)，cross_val_score函数每次执行只接收一个记分员。所以为了计算多个分数，我必须:多次执行实现我的(耗时且容易出错的)记分器我已经用这段代码执行了多次:fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.cross_validatio
我一直在查看Python大型列表和字典的代码格式化最佳实践的文档，例如，something={'foo':'bar','foo2':'bar2','foo3':'bar3'.....200charswide,etc..}或something={'foo':'bar','foo2':'bar2','foo3':'bar3',...}或something={'foo':'bar','foo2':'bar2','foo3':'bar3',...}如何处理列表/字典的深度嵌套？ 最佳答案 我的首选方式是:something={'foo':'
我很难理解scikit-learn中roc_auc_score()和auc()之间的区别(如果有的话)。我想预测具有不平衡类的二进制输出(Y=1约为1.5%)。分类器model_logit=LogisticRegression(class_weight='auto')model_logit.fit(X_train_ridge,Y_train)Roc曲线false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(Y_test,clf.predict_proba(xtest)[:,1])AUC的auc(false_positive
我收到了这个奇怪的错误:classification.py:1113:UndefinedMetricWarning:F-scoreisill-definedandbeingsetto0.0inlabelswithnopredictedsamples.'precision','predicted',average,warn_for)`但它也会在我第一次运行时打印f分数:metrics.f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')我第二次运行时，它提供的分数没有错误。这是为什么呢？>>>y_pred=test.predict(X_test)>>>y_
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭1年前。Improvethisquestion我有一些使用Unicode标点符号的文本，例如左双引号、右单引号作为撇号等等，我需要它的ASCII格式。Python是否有这些字符的数据库以及明显的ASCII替代品，所以我可以做得比将它们全部变成“？”更好。? 最佳答案 Unidecode看起来像一个完整的解决方案。它将花哨的引号转换为ascii引号，
