如何使用类作为字典键？例子classBase:NSObject{}classA:Base{}classB:Base{}varmap:[NSObject:AnyObject]=[:]map[A.self]="lalala";更新，发现了一些转换。它有效，但我无法解释。letany:AnyObject=A.selfasAnyObject;letkey=anyas!NSObject;print(key.hash); 最佳答案 我认为您的问题是A.self根本就不是NSObject。将字典定义更改为[AnyObject:AnyObject]
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我有一组Books对象，类Book定义如下:ClassBook{Stringtitle;ArrayListtaglist;}title是书名，例如:Javascriptfordummies。和taglist是我们示例的标签列表:Javascript、jquery、“webdev”、..正如我所说，有一套书在谈论不同的事情:IT、生物学、历史……每本书都有一个标题和一组描述它的标签。我必须按
文章目录1、AC/DC与DC/DC2、线性电源与开关电源3、普通电源与特种电源4、隔离电源与非隔离电源5、PWM和PFM6、电荷泵7、正激与反激返回目录【硬十宝典】——1、电源类1、AC/DC与DC/DC AC/DC是开关电源的其中一类。该类电源也称一次电源——AC是交流，DC是直流，它，经过高压整流滤波得到一个直流高压，供DC/DC变换器在输出端获得一个或几个稳定的直流电压，功率从几瓦－几千瓦均有产品，用于不同场合。 AC/DC电源管理芯片变换是将交流变换为直流，其功率流向可以是双向的，功率流由电源流向负载的称为“整流”，功率流由负载返回电源的称为“有源逆变”。 AC/DC变换器输入为
一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。P（Positive）：代表1N（Negative）：代表0T（True）：代表预测正确F（False）：代表预测错误二、准确率、精确率、召回率、
给定下面的文本，我如何将每个字符分类为kana或kanji？谁か确认上记これらのフ得到这样的东西誰-kanjiか-kana確-kanji認-kanji上-kanji記-kanjiこ-kanaれ-kanaら-kanaの-kanaフ-kana(对不起，如果我做错了。) 最佳答案 此功能内置于Character.UnicodeBlock类(class)。与日语相关的Unicodeblock的一些示例:Character.UnicodeBlock.of('誰')==CJK_UNIFIED_IDEOGRAPHSCharacter.Unicod
在Hibenate中，我正在使用MariaDB，但找不到MariaDB的方言类名称。在Hibernate中，MySQL5方言的名称是org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect对于Oracle10gorg.hibernate.dialect.Oracle10gDialectMariaDB的方言类名称是什么？ 最佳答案 以announcedhere开头，从HibernateORM5.2.8(大约2017年2月15日)开始org.hibernate.dialect.MariaDB53Dialect和org.hi
我正在尝试使用LuceneJava2.3.2来实现对产品目录的搜索。除了产品的常规字段外，还有一个名为“类别”的字段。一个产品可以属于多个类别。目前，我使用FilteredQuery在每个类别中搜索相同的搜索词，以获得每个类别的结果数。这会导致每个查询调用20-30次内部搜索来显示结果。这大大减慢了搜索速度。使用Lucene是否有更快的方法来实现相同的结果？ 最佳答案 这是我所做的，虽然它有点占用内存:你需要的是提前创建一堆BitSets，每个类别一个，包含类别中所有文档的文档ID。现在，在搜索时您使用HitCollector并根据
我在Pandas数据框中有Place列，如下所示:**Place**BerlinPragueMexicoPragueMexico...我想做以下事情:is_Berlinis_Pragueis_Mexico100010001010001我知道我可以单独创建列:df['is_Berlin']=df['Place']df['is_Prague']=df['Place']df['is_Mexico']=df['Place']然后为每一列创建一个字典并应用一个映射函数。#Examplejustforis_Berlincolumnd={'Berlin':1,'Prague':0,'Mexico':
我有一些评论数据集，我想将其分为五类:-jewelries,clothes,shoes,electronics,food&beverages所以如果有人谈论pig肉，牛排，酒，苏打水，吃:它归类为f&b而如果有人谈论说-黄金，吊坠，小盒坠子等:它分为珠宝我想知道，我应该在评论/推文中寻找哪些标签/token，以便将其分类为这些类别中的任何一个。最后使用哪个分类器。我只需要一些指导和建议，我会从那里接受。请帮忙。谢谢 最佳答案 这个答案可能有点长，也许我抽象了一些东西，但这只是给你一个想法和一些建议。有监督与无监督正如其他人已经提到的
我很想知道scikitlearnpython模块中是否有内置函数，可以检索错误分类的文档。这很简单，我通常通过比较预测向量和测试向量并从测试文档数组中检索文档来自己编写它。但我问的是它是否有内置功能，而不是在我编写的每个python代码中复制功能。 最佳答案 如果您有一组文档的真实标签y_test列表，例如["ham","spam","spam","ham"]并将其转换为NumPy数组，然后您可以将其与一行中的预测进行比较:importnumpyasnpy_test=np.asarray(y_test)misclassified=n
