我用大量数据训练了脊分类器，使用tfidfvecotrizer对数据进行矢量化处理，它曾经运行良好。但现在我面临一个错误'max_dfcorrespondsto数据存储在MongoDB中。我尝试了各种选项来解决它，最后当我在Mongodb中删除了一个只有1个文档(1条记录)的集合时，它正常工作并像往常一样完成了训练。但我需要一个不需要删除记录的解决方案，因为我需要该记录。另外，我不理解该错误，因为它仅存在于我的机器中。该脚本以前在我的系统中可以正常工作，即使该记录存在于数据库中。该脚本在其他系统中也可以正常工作。有人可以帮忙吗？ 最佳答案
我用大量数据训练了脊分类器，使用tfidfvecotrizer对数据进行矢量化处理，它曾经运行良好。但现在我面临一个错误'max_dfcorrespondsto数据存储在MongoDB中。我尝试了各种选项来解决它，最后当我在Mongodb中删除了一个只有1个文档(1条记录)的集合时，它正常工作并像往常一样完成了训练。但我需要一个不需要删除记录的解决方案，因为我需要该记录。另外，我不理解该错误，因为它仅存在于我的机器中。该脚本以前在我的系统中可以正常工作，即使该记录存在于数据库中。该脚本在其他系统中也可以正常工作。有人可以帮忙吗？ 最佳答案
我正在尝试输出文件系统/example上的可用磁盘空间量。如果我运行命令df-k/example，我可以获得有关kb中可用磁盘空间的良好信息，但只能通过人和实际查看它。我需要获取这些数据并在我的shell脚本中的其他地方使用它。我最初考虑使用cut，但后来我的脚本无法移植到其他磁盘，因为可用磁盘空间会有所不同并且cut不会产生准确的结果。我怎样才能得到以kb为单位的示例的可用磁盘空间的输出？ 最佳答案 要让df的输出以kb为单位显示数据，您只需要使用-k标志:df-k此外，如果您为df指定一个文件系统，您将获得该特定文件系统的值，而
我不断收到此错误。我正在做一个项目，在开发过程中，我决定迁移到AndroidX。我收到以下错误:Note:Failedtoreadgetkotlinmetadatafor[Ljava.lang.Object;@79d6c4df在一个实体文件中存在相同的错误，在相应的DAO中也有4个相同的错误。这是DAO的代码:@DaopublicinterfaceFlockDao{@Query("SELECT*FROMflock_table")LiveData>getAllFlocks();@Query("SELECT*FROMflock_tableWHEREfidIN(:flockIds)LIMIT
这个警告是什么意思？Nolabelviewspointtothistextfieldwithanandroid:labelFor="@id/@id/editText1"attribute请注意，双重id(@id/@id)是错误消息文本的问题，并且不反射(reflect)XML内容(这是正确的语法)。 最佳答案 labelFor是可访问性选项的属性。您将其分配给标签，这样如果用户在表单上单击文本编辑字段，android就可以知道要向用户读取什么内容(TalkBack)。您分配给它的id似乎不是一个有效的。为什么id中有两个@id？像这
使用带有标签的goto会导致内存泄漏吗？我在documentationforgoto中找到的所有内容似乎相关的是:ThegotoLABELformfindsthestatementlabeledwithLABELandresumesexecutionthere.使用gotoLABEL安全吗？ 最佳答案 经过1分钟的测试，答案似乎是:yesno(见下方更新)在运行时观察top，%MEM不断增加{THIS:my$x=1;gotoTHIS;}这不会显示相同的递增%MEM计数器while(1){my$x=1;}更新我误解了这个问题。我对这个
几个月来我一直在非常密集地使用Docker，但我还没有经常使用dockerhistory命令。但是，我使用它的少数几次使我产生了一个假设，即有大量的“依赖图像”与我的“顶级”图像相关联，而不是层。现在我明白了，上面的大部分假设都是基于这样一个事实，即很久以前，当我发出dockerhistory命令时，最左边一列的标题是IMAGE，而实际上，这些行实际上列出了与单个图像相关联的层，而不是图像。这是一个示例dockerhistory命令的屏幕截图:Docker中的图像和层之间存在关键区别，这就是为什么这确实是一个严肃的问题。坦率地说，我对这个问题感到非常惊讶。如此重要的事情怎么会被Dock
我有一个Pandas数据框。其中一列包含一个列表。我希望该列是单个字符串。例如我的列表['one','two','three']应该只是'one,two,three'df['col']=df['col'].astype(str).apply(lambdax:','.join(df['col'].astype(str)))给我['one,two,three],['four','five','six']其中第二个列表来自下一行。不用说有数百万行，这种跨行的串联不仅不正确，而且会扼杀我的内存。 最佳答案 在转换列表之前，您当然不应该转换为
此问题与排类或人员配备有关。我正在尝试将各种工作分配给个人(员工)。使用下面的df，`[Person]`=Individuals(employees)`[Area]`and`[Place]`=uniquejobs`[On]`=Howmanyuniquejobsareoccurringateachpointintime所以[Area]和[Place]一起将构成不同作业的unique值。这些值将分配给个人，总体目标是使用尽可能少的个人。assigned给任何人的最唯一值是3。[On]显示[Place]unique值有多少和[Area]正在发生。因此，这为我需要多少人提供了具体指南。例如，1
我有一个script，它根据pandasdf中的两个columns分配一个值。下面的代码能够实现第一步，但我正在努力实现第二步。所以脚本最初应该:1)为[Area]中的每个单独的string和前3个唯一值分配一个Person在[地点]2)重新分配具有少于3个唯一值的People示例。下面的df在[Area]和[Place]中有6个唯一值。但是分配了3个人。理想情况下，2个人将2个唯一值每个d=({'Time':['8:03:00','8:17:00','8:20:00','10:15:00','10:15:00','11:48:00','12:00:00','12:10:00'],'P
