我想知道判断一个Shape对象是否与另一个形状相交的最佳方法。目前，只要涉及与矩形相交的形状或反之，我的游戏中的碰撞检测就会得到解决。我遇到的问题是Shape类中的intersects()方法只能将Rectangle或Point作为参数，而不能将另一个Shape作为参数。有没有一种有效的方法来测试两个Shape对象是否以任何方式重叠？我尝试的一种方法是使用for循环生成点区域以测试它们是否在形状中，然后构建一个Point对象数组以发送到另一个形状进行测试，但这显着降低了我的帧率，因为所有不必要的比较。我在这里找了又找类似的东西，但没有找到任何东西。如果这是重复的，请提前道歉。
我提取了我的容器进程的JStack并让线程在那里运行，并按Thread.state分组的以下分布:countthreadstate67RUNNABLE1TIMED_WAITING(onobjectmonitor)8TIMED_WAITING(parking)4TIMED_WAITING(sleeping)3WAITING(onobjectmonitor)17WAITING(parking)对于可运行的线程，我有以下描述:"http-bio-8080-exec-55"daemonprio=10tid=0x000000002cbab300nid=0x642binObject.wait()[
来自Ruby世界，在那里我们有漂亮的状态机框架，我很惊讶地发现在Python中没有一个明显的具有类似美的候选。我希望避免滚动自己的状态机；面向对象的状态机设计通常要求每次添加状态时都要挂起一堆Python（在本例中，我经常这样做）。在我的python代码中应该使用的状态机框架是什么？在考虑性能或其他因素之前，我想要最优雅的代码。 最佳答案 你可以试试这个片段djangoacts_as_statemachine 关于python-在Python中是否有一个漂亮的StateMachine框架
问题是尝试使用Pyramid上的SQLAlchemy从数据库中检索具有关系的对象。我想要的基本上是创建我需要从数据库中检索的对象，以完成网页所需的数据。当我尝试访问url/poll/{id}(使用有效的轮询ID，例如:/poll/1)以获取页面时，我收到此错误:AttributeError:'Query'objecthasnoattribute'_sa_instance_state'。怎么了？这是模型的相关部分:classQuestion(Base):__tablename__='question'id=Column(Integer,primary_key=True)text=Colu
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
假设我有两个不相交的多边形组/“岛屿”(想想两个不相邻县的人口普查区)。我的数据可能看起来像这样:>>>p1=Polygon([(0,0),(10,0),(10,10),(0,10)])>>>p2=Polygon([(10,10),(20,10),(20,20),(10,20)])>>>p3=Polygon([(10,10),(10,20),(0,10)])>>>>>>p4=Polygon([(40,40),(50,40),(50,30),(40,30)])>>>p5=Polygon([(40,40),(50,40),(50,50),(40,50)])>>>p6=Polygon([(4
我有一个神经网络，来自一个tf.data数据生成器和一个tf.keras模型，如下(一个简化版——因为会太长):数据集=...tf.data.Dataset对象，使用next_x方法调用x_train迭代器的get_next对于next_y方法调用y_train迭代器的get_next。每个标签都是one-hot形式的(1,67)数组。图层:input_tensor=tf.keras.layers.Input(shape=(240,240,3))#dimofxoutput=tf.keras.layers.Flatten()(input_tensor)output=tf.keras.De
我正在拟合逻辑回归模型并将随机状态设置为固定值。每次我进行“拟合”时，我都会得到不同的系数，例如:classifier_instance.fit(train_examples_features,train_examples_labels)LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,penalty='l2',random_state=1,tol=0.0001)>>>classifier_instance.raw_coef_array([[0.071
我正在Keras的函数式API(使用TensorFlow后端)中训练具有多个输出层的文本情感分类模型。根据Keras规范，该模型将Keras预处理API的hashing_trick()函数生成的Numpy散列值数组作为输入，并使用二进制单热标签的Numpy数组列表作为其目标用于训练具有多个输出的模型(请在此处查看fit()的文档:https://keras.io/models/model/)。这是模型，没有大部分预处理步骤:textual_features=hashing_utility(filtered_words)#Numpyarrayofhashedvalues(training
给定X维度(m个样本，n个序列和k个特征)，以及y维度(m样本，0/1):假设我想训练一个有状态的LSTM(按照keras的定义，其中“stateful=True”意味着细胞状态不会在每个样本的序列之间重置——如果我错了请纠正我!)，状态应该是以每个时期或每个样本为基础进行重置？例子:foreinepoch:forminX.shape[0]:#foreachsampleforninX.shape[1]:#foreachsequence#train_on_batchformodel...#model.reset_states()(1)Ibelievethisis'stateful=Fal
