如果我在程序开始时使用resize()和reserve()将std::vector分配到一定的大小和容量，是否有可能pop_back()可能会“破坏”预留容量并导致重新分配？ 最佳答案 没有。缩小vector容量的唯一方法是交换技巧templatevoidshrink_capacity(std::vector&v){std::vector(v.begin(),v.end()).swap(v);}即使这样也不能保证按照标准工作。(虽然很难想象它不会工作的实现。)据我所知，C++标准的下一个版本(以前是C++0x，但现在变成了C++1x
std::deque的pop_front()和pop_back()有什么原因不是noexcept在C++11及更高版本中还是刚刚被遗忘？ 最佳答案 如果我理解正确，该标准没有在具有狭窄契约(Contract)的函数上指定noexcept(前提条件是违反导致UB)。N3279以及最近P0884正在讨论这个以及如何决定一个函数是否应该是noexcept(或有条件地)。std::deque的pop_front和pop_back也是如此，front和back没有调用析构函数的地方。例如std::vector的pop_back、front和b
我有一个std::queue，它被包装为一个模板类以创建一个线程安全的队列。我有这个类的两个版本:一个存储值类型，一个存储指针类型。对于指针类型，我无法在销毁时删除队列中的元素。原因是我不知道如何安全地从队列中移除项目。This引用状态(空洞，所以我猜它实际上并没有说明它)从队列中删除元素的唯一方法是调用pop()。该引用资料还说pop()调用该项目的析构函数。嗯，这会导致我的指针类型出现问题，因为它们实际上可能指向聚合，也可能不指向聚合。如果其中一个指向聚合，它们都将指向聚合，但由于包装器是模板化的，因此无法保证我们正在处理哪种类型(聚合或非聚合)。那么，当pop()调用析构函数时，
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
我了解python集合的元素没有排序。调用pop方法返回任意元素；我没问题。我想知道的是，当集合具有相同的历史时，pop是否总是返回相同的元素。当然，在一个版本的python中，我不介意python的不同版本/实现是否做自己的事情。特别是，我问的是python2.7。在这种情况下，这不仅仅是api的实现问题。我在游戏的程序地牢生成器中大量使用集合，我希望结果对于给定的种子具有确定性。 最佳答案 一般的答案是否。@Christophe和@Marcin(un)有帮助地指出的python源代码表明，元素是按照它们在哈希表中出现的顺序弹出的
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
我写了一个简单的python程序l=[1,2,3,0,0,1]foriinrange(0,len(l)):ifl[i]==0:l.pop(i)这给了我第ifl[i]==0:行上的错误“列表索引超出范围”调试后我发现i正在增加，列表正在减少。但是，我有循环终止条件i.那为什么我会收到这样的错误？ 最佳答案 您正在缩短列表的长度l当您对其进行迭代时，当您接近range语句中索引的末尾时，其中一些索引不再有效。它看起来你想要做的是:l=[xforxinlifx!=0]这将返回l的副本没有任何为零的元素(顺便说一下，该操作称为listcom
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
a=[1,2,3]a[-1]+=a.pop()这会导致[1,6]。a=[1,2,3]a[0]+=a.pop()这会导致[4,2]。这两个结果的评估顺序是什么？ 最佳答案 首先是右轴，然后是左轴。在任何一侧，评估顺序都是从左到右的。a[-1]+=a.pop()等同于a[-1]=a[-1]+a.pop()a=[1,2,3]a[-1]=a[-1]+a.pop()#a=[1,6]看看当我们改变RHS的操作顺序时行为会如何变化，a=[1,2,3]a[-1]=a.pop()+a[-1]#a=[1,5]
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_
