(在这里问这个问题是因为csstackexhange的ComputerNetworks标签只有50个关注者并且没有TCP标签)在一个特定的国家级考试中，针对我所在国家/地区的研究生大学录取，提出了以下问题:“当打开一个TCP连接时，初始序列号将被导出使用即使在主机关闭时也能保持运行的每日时间(ToD)时钟。ToD时钟计数器的低32位用于初始序号。时钟计数器每毫秒递增一次。这最大数据包生命周期为64秒。“下面给出的选项中哪一个最接近最低允许速率用于连接数据包的序列号可以增加到什么程度？(A)0.015/s(B)0.064/s(C)0.135/s(D)0.327/s"答案显然是(B)0.0
我是Java的新手(尤其是Swing)，最近一直在制作一些相当简单的应用程序，边学边学。最新的有很多表单组件，例如JLabels、JTextFields、JButtons等。所有这些都使用可视化构建器放置在NetBeans中。我不得不说我并没有真正接触到NetBeans，实际上只是在设计GUI并将代码直接复制到Eclipse。我的问题是:是否值得深入了解GroupLayout并手动编写代码(从而更好地控制我的GUI)或继续按原样继续？ 最佳答案 我认为花一些时间来理解GroupLayout是值得的，因为了解您的IDE正在做什么总是一
我在Linux/XWindows上的简单Java2D应用程序中遇到系统事件和窗口刷新率之间的意外交互。下面的小示例可以很好地证明这一点。这个程序创建了一个小窗口，其中半圆以不同的旋转度显示。图形以每秒60帧的速度更新，以产生闪烁的显示。这是通过BufferStrategy实现的，即调用其show方法。但是，我注意到当我(a)将鼠标移到窗口上以便窗口接收鼠标悬停事件或(b)按住键盘上的某个键以便窗口接收键盘事件时，闪烁会增加可见。因为调用BufferStrategy.show()的速率不受这些事件的影响，从控制台上的打印输出可以看出(它们应该始终保持在60fps左右).但是，更快的闪烁表
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
我正在使用scikit-learn来查找tf-idf值。我有一组文档，例如:D1="Theskyisblue."D2="Thesunisbright."D3="Thesunintheskyisbright."我想创建一个这样的矩阵:DocsbluebrightskysunD1tf-idf0.0000000tf-idf0.0000000D20.0000000tf-idf0.0000000tf-idfD30.0000000tf-idftf-idftf-idf所以，我在Python中的代码是:importnltkimportstringfromsklearn.feature_extracti
