考虑:if(condition1){//Codeblock1}else{//Codeblock2}如果我知道condition1将是true大部分时间，那么我应该编写逻辑代码，而不是:if(!condition1){//Codeblock2}else{//Codeblock1}因为我会避免jump到第二个代码块的惩罚(注意:我对汇编语言的了解有限)。这个想法是否会延续到switch语句和case标签？switch(myCaseValue){caseCase1://Codeblock1break;caseCase2://Codeblock2break;//etc.}如果我知道其中一种情况
下面带有可变参数模板的SFINAE代码可以使用clang3.7.1、C++14很好地编译:#include#include#include#includeenumclassBar:uint8_t{ay,bee,see};structS{staticvoidfoo(){}//std::begin(h)isdefinedforhoftypeHtemplatestatictypenamestd::enable_if()))*>::value>::typefoo(constH&,T&&...t){std::cout(t)...);}//Hisintegraltemplatestatictype
我正在使用nlohmann'sjsonC++implementation进行一个项目.如何在GDB中轻松探索nlohmann的JSON键/值？我试过用这个STLgdbwrapping因为它为探索nlohmann的JSON库正在使用的标准C++库结构提供了帮助。但是我觉得不方便。这是一个简单的用例:jsonfoo;foo["flex"]=0.2;foo["awesome_str"]="bleh";foo["nested"]={{"bar","barz"}};我想在GDB中拥有什么:(gdb)pfoo{"flex":0.2,"awesome_str":"bleh","nested":etc
我可以总结一下，Switchcase由实现定义，但主要定义为跳转表切换大小写使代码更具可读性Switch比if/elseif(?)快考虑一个我有300+个switch案例的案例。我知道这个场景中的if/elseif会一团糟。但我想知道switch案例在这样的场景？它是否可扩展，即无论存在多少情况，它仍然比if/else相对快？既然是执行定义了我如何弄清楚我的编译器是如何实现它的？最重要的是，除了实际编写代码和使用分析器之外，我该如何进行if/elseif-switch比较？我尝试使用gcc4.8.1-S开关编译一个带有switchcase的小型.c文件，它看起来像是创建了一个跳转表.我
我在某处读到switch语句使用“二进制搜索”或一些排序技术来准确选择正确的大小写，与else-if阶梯相比，这提高了它的性能。此外，如果我们按顺序给出案例，开关是否工作得更快？是这样吗？您能对此提出宝贵的建议吗？我们讨论了here大致相同，并计划作为问题发布。 最佳答案 switch语句如何在代码中实现实际上取决于编译器。不过，我的理解是在合适的时候(也就是比较密集的情况)，使用跳转表。这意味着类似:switch(i){case0:doZero();break;case1:doOne();case2:doTwo();break;d
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
如文档所述，枚举是一组符号名称(成员)，绑定(bind)到唯一的常量值。PEP8说常量通常被命名为UPPER_CASE，我应该在Python3.4enums中使用这个符号吗？?如果是，为什么文档中的示例使用lower_case？ 最佳答案 更新BDFL(终生仁慈的独裁者)hasspoken，以及Enumdocumentation已更改以反射(reflect)所有大写成员名称。[previous]文档中的示例是小写的，主要是因为Enum所基于的现有模块之一使用了小写(或者至少它的作者使用了小写；)。我对枚举的使用通常是这样的:clas
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
请解释为什么Python没有在其中实现switch-case功能。 最佳答案 2021年更新:新的match-case语法，它远远超出了传统switch-case语法的功能，在3.10版中被添加到Python中。请参阅这些PEP文件:PEP634StructuralPatternMatching:SpecificationPEP635StructuralPatternMatching:MotivationandRationalePEP636StructuralPatternMatching:Tutorial我们曾经考虑过它，但是如果
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
