有人知道具有DTW实现的python库吗?mlpy似乎有我想要的东西,但我似乎无法正确安装它-
当前正在等待邮件列表中的答复,因此我认为我将扩大其他库的范围。
作为记录,我已经能够使用R,R中的DTW和rpy2的混搭。在Python中使用R十分简单,并且大大扩展了python的统计功能。这是查找偏移噪声正弦和余弦序列之间的距离的示例:
import rpy2.robjects as robjects
r = robjects.r
r('library("dtw")')
idx = r.seq(0,6.28,len=100)
template = r.cos(idx)
query = r.sin(idx)+r('runif(100)/10')
alignment=r.dtw(query,template,keep=r('TRUE'))
robjects.globalenv["alignment"] = alignment
dist = r('alignment$distance')
print(dist)
我正在尝试使用动态编程实现斐波那契序列。它显示一个错误。这里有什么问题?
规则 Sentinel 的理念是开发者只需要关注资源的定义,当资源定义成功后可以动态增加各种流控降级规则。Sentinel 提供两种方式修改规则: 通过 API 直接修改 (loadRules) 通过 DataSource 适配不同数据源修改 手动通过 API 修改比较直观,可以通过以下几个 API 修改不同的规则: FlowRuleManager.loadRules(List<FlowRule>
本文向大家介绍Android 动态的显示时间,包括了Android 动态的显示时间的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 怎么才能动态的实现时间呢?也许刚入行的你不懂。如果不懂得话,请看代码(代码是最好的老师)。大笑 由上面的代码可以看出,这是一个多线程。实时获取系统的时间后,就更新数据。
计算机科学中的许多程序是为了优化一些值而编写的; 例如,找到两个点之间的最短路径,找到最适合一组点的线,或找到满足某些标准的最小对象集。计算机科学家使用许多策略来解决这些问题。本书的目标之一是向你展示几种不同的解决问题的策略。动态规划 是这些类型的优化问题的一个策略。 优化问题的典型例子包括使用最少的硬币找零。假设你是一个自动售货机制造商的程序员。你的公司希望通过给每个交易最少硬币来简化工作。假设
*正则匹配问题[H] 三角形问题[M] 计算二进制数中1的个数[M] *括号匹配问题[M] 最短路径和[M]
问题内容: 说我有一个类的2种不同的实现 如何动态地让某个3rd类继承自一个或基于此类的东西? 问题答案: 只需将类对象存储在变量中(在下面的示例中,其名为),然后在语句的基类规范中使用该变量。