我想知道以下代码是否正确使用了try-with-resources。try(ResultSetrs=newQueryBuilder(connection,tableName(),getPaths(),searchQuery()).add(constraint).build().executeQuery()){while(rs.next()){beans.add(createBean(rs));}}参数不重要，重要的是:newQueryBuilder().build();返回一个PreparedStatement。我完全理解rs将被关闭，但是PreparedStatement是否也会被关

我们的项目使用Log4J，通过log4j.properties文件配置。我们有多个生产服务器，分别记录到不同的日志文件中，这样可以区分日志。所以节点1的log4j.properties看起来像这样:...log4j.appender.Application.File=D:/logs/application_1.log...log4j.appender.tx_info.File=D:/logs/tx_info_1.log...节点2的log4j.properties看起来像...log4j.appender.Application.File=D:/logs/application_2.l

这是我的项目的结构。proj---src----main----java----Main.java----resources----res.txt我在Eclipse中使用m2eclipse插件。在Main.java中，我有Filef=newFile("res.txt");System.out.println(f.getAbsolutePath());当我运行mvnexec:java时，打印出的路径是“...\proj\res.txt”。如何让它在“...\proj\target\classes”目录中查找资源文件？编辑:感谢您回答我原来的问题。我有一个后续问题:所以基本上我想要做的是让

我已经安装了Pyramid并成功创建了一个项目，但是当我尝试向setup.py要求添加新包时，它们总是给我一个pkg_resources.DistributionNotFound错误。软件包已安装，只有当我在运行../bin/python3.3setup.pydevelop后尝试安装新软件包时才会发生这种情况。它是什么软件包并不重要。我解决的唯一方法(不是真的)是在创建项目和运行setup.pydevelop之前设置一个新的虚拟环境并安装包。显然我做错了什么。除了pip安装包之外，我还需要做些什么吗？这是某种路径问题吗？我是新手，非常感谢您的帮助!*添加我的安装过程，以防万一有人发现它

我正在使用交叉验证来评估带有scikit-learn的分类器的性能，并且我想绘制Precision-Recall曲线。我找到了anexample在scikit-learn的网站上绘制PR曲线，但它不使用交叉验证进行评估。使用交叉验证时，如何在scikitlearn中绘制Precision-Recall曲线？我做了以下但我不确定这样做是否正确(伪代码):foreachk-fold:precision,recall,_=precision_recall_curve(y_test,probs)mean_precision+=precisionmean_recall+=recallmean_p

我正在使用CountVectorizer并且不想将带连字符的单词分成不同的标记。我已尝试将不同的pregex模式传递到token_pattern参数中，但未能获得所需的结果。这是我尝试过的:pattern=r'''(?x)#setflagtoallowverboseregexps([A-Z]\.)+#abbreviations(e.g.U.S.A.)|\w+(-\w+)*#wordswithoptionalinternalhyphens|\$?\d+(\.\d+)?%?#currency&percentages|\.\.\.#ellipses'''text='Ihatetraffic-

我已经使用pandas和scikitlearn开发了一个垃圾邮件分类器，可以将其集成到我们基于hadoop的系统中。为此，我需要将我的分类器导出为比酸洗更常见的格式。预测模型标记语言(PMML)是我首选的导出格式。它与我们已经使用的Cascading配合使用非常好。然而，令人惊讶的是，我找不到任何将scikit-learn模型导出到PMML的python库。有没有人有过这个用例的经验？是否有任何形式的PMML替代方案可以在scikit-learn和hadoop之间提供互操作性？可靠的PMML导出库怎么样？ 最佳答案 你可以使用Py2

当使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier时，分类器具有预测概率和类别的方法。有没有办法使用同一棵树进行聚类:对于给定的输入向量x，简单地告诉x属于哪个叶子？ 最佳答案 我找到了我自己问题的答案-将它留在这里作为下次有人查找时的引用:importnumpyasnpimportsklearn.treeclf=sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()clf.fit(X,y)clf.tree_.apply(np.asfortranarray(X.astype(sklear

这很奇怪。我可以成功运行示例grid_search_digits.py。但是，我无法对自己的数据进行网格搜索。我有以下设置:importsklearnfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVfromsklearn.cross_validationimportLeaveOneOutfromsklearn.metricsimportauc_score#...BuildXandy....tuned_parameters=[{'kernel':['rbf'],'gamma':[1e-3,1e-4],'C'

我已经使用this中描述的方法成功安装了numpy和scipy回答。然后我想添加scikit-learn所以一开始我尝试将scikit-learn==0.11添加到requirements.txt并且当推送到heroku时我收到一条错误消息:ImportError:liblapack.so.3gf:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory所以我在LD_LIBRARY_PATH中添加了我拥有liblapack.so.3gf的路径，但后来我得到了这个:ImportError:libgfortran.so.3:cannotopensha