关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我目前正在使用Rcov获取我正在处理的Rails项目的C0代码覆盖率分析。但是，这些结果实际上毫无意义-根据rcov，我有100%的覆盖率(因为它只涵盖C0分析)，而且我几乎没有为目前存在的功能编写一半的测试用例。我已经习惯了VisualStudio2008Team中代码覆盖率的有用结果，它具有C1覆盖率。是否有任何工具可以为ruby提供类似的覆盖范围？
我通过elasticsearch-rails(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-rails)在Rails4中使用ElasticSearch我有一个带有电子邮件属性的用户模型。我正在尝试使用文档中描述的“uax_url_email”分词器:classUser我按照wiki(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-rails/wiki)和elasticsearch-model文档(https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-ra
我的ruby应用程序遇到了瓶颈，但我无法弄清楚它在哪里变慢了。我找到了memprof，但它不支持1.9。我还发现ruby-prof似乎在1.9.2上运行良好，但内存分配需要修补的ruby解释器，我只能找到ruby1.8的补丁。是否有ruby分析器可以完成这项工作？ 最佳答案 您是否尝试过分析GC？Ruby1.9.2包括GC::Profiler。GC::Profiler.enableGC.startputsGC::Profiler.report您可能还想查看ObjectSpace.count_objects。
在Ruby中是否有内置的打印可读矩阵的方法？例如require'matrix'm1=Matrix[[1,2],[3,4]]printm1让它显示=>1234在REPL中代替:=>Matrix[[1,2][3,4]]matrix的Ruby文档让它看起来像应该显示的那样，但这不是我所看到的。我知道编写一个函数来执行此操作是微不足道的，但如果有“正确”的方法，我宁愿学习! 最佳答案 您可以将其转换为数组:m1.to_a.each{|r|putsr.inspect}=>[1,2][3,4]编辑:这是一个“无积分”版本:putsm1.to_a
量化交易-因子有效性分析一、因子的IC分析2.信息系数3.举例4.因子处理4.1去极值4.2标准化4.3市值中性化一、因子的IC分析判断因子与收益的相关性强度分析结果因子平均收益ICmeanICstdIC>0.02：IC大约0.02的比例，越大越严格IR：信息比率（历史表现的稳定性），IR=ICmean/ICstd2.信息系数定义：某一期的IC指的是该期因子暴露度和股票下期的实际回报值在横截面上的相关系数。因子暴露度：因子本身数值周期一天：该期的因子值（2023.1.11）、下期（2023.1.12）收益率（截面数据）计算方式：斯皮尔曼相关系数（RankIC）斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)
是否有任何Rubygem或用于文本分析的其他工具？词频、模式检测等(最好懂法语) 最佳答案 词频的概括是语言模型，例如uni-grams(=单个单词频率)，bi-grams(=单词对的频率)，tri-grams(=世界三元组的频率)，...，一般来说:n-grams您应该寻找一个现有的语言模型工具包——在这里重新发明轮子不是一个好主意。有一些可用的标准工具包，例如来自CMUSphinx团队，还有HTK。这些工具包通常是用C编写的(为了速度!!因为你必须处理大量的语料库)并生成标准输出格式的ARPAn-gram文件(这些通常是文本格式
matlab中矩阵点乘和乘的区别MATLAB中，一、矩阵相乘：表示两个矩阵相乘。二、矩阵点乘：表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。三、举例3.1矩阵相乘3.2矩阵点乘MATLAB中，一、矩阵相乘：表示两个矩阵相乘。前提条件：满足矩阵相乘的规则，即前矩阵的列数等于后矩阵的行数。二、矩阵点乘：表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。前提条件：满足矩阵点乘的规则，即前后矩阵维度相同。三、举例3.1矩阵相乘Example1:A=[123;456]A=123456>>B=[1;2;3]B=123>>C=A*BC=1432这时如果用点乘就会报错Example2:>>A=[123;456;789]A=1234567
1.变换1.1什么是变换?变换（Transform）是计算机图形学中非常重要的一部分。变换包含模型变换（Modelingtransform）以及视图变换（Viewtransform）。模型变换指的是变换模型（被拍摄物体）的位置，大小和角度；视图变换指的是变换照相机的位置和角度。从相对运动的角度来看，两种变换是可以相互转化的。1.2模型变换1.2.1二维变换缩放变换缩放变换（Scale）中，如果一个图片以原点(0,0)为中心缩放𝑠倍。那么点(𝑥,𝑦)变换后数学形式可以表示为写成矩阵形式为：当然，我们也可以给x轴和y轴不同的缩放倍数𝑠𝑥和𝑠𝑦。在非均匀情况下，缩放变换的矩阵形式为反射变换反射变换（
1.这里介绍由 sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay 所给出的关于混淆矩阵的一个小例子，来进行理解混淆矩阵及如何应用混淆矩阵来对数据进行分析2.先了解混淆矩阵的一些基本信息，这里规定正类为1，负类为0TP(TruePositives):预测为1，而真实的也为1（即正类判断为正类，1判断为1）TN(TrueNegatives):预测为0，真实的也为0 （即负类判断为负类，0判断为0）FP(FalsePositives):预测为1，真实的为0 （即负类判断为正类，将0判断为了1）FN(FalseNegatives):预测为0，真实为1 （即正类
我正在寻找可以从Ruby使用的稀疏矩阵库。我目前正在使用GNUScientificLibrarybindings由“gsl”gem提供，但如果我使用专用的稀疏矩阵库，我的应用程序会得到更好的优化。我调查了linalg和NArray图书馆。这三个库都不支持稀疏矩阵优化存储或操作。是否有我遗漏的任何东西-或可能为其编写绑定(bind)的现有C库？我更喜欢前者而不是后者，因为我以前没有用Ruby编写过C绑定(bind)，但我愿意尝试一下。 最佳答案 像上面提到的Bill一样，纯ruby解释会比您想要的慢，但可能对原型(prototyp
