《同程数科》专题

问题内容： 所以我有： 其中包含x个ArrayList，其中包含另一个y个String。 其中index指的是包含字符串的数组索引。 如何将其转换为二维数组，如下所示： 非常感谢。 问题答案： 您的位置在哪里（或任何位置，请相应地更改循环内的第一行）

问题内容： 说我有一个包含以下内容的文件： 如何将数据作为整数，浮点数和字符串从文件导入到numpy数组中？ 我的目标是： 我一直在玩以下无济于事： 编辑：另一种方法可能是使用ndarray类型，然后进行转换。 问题答案： 用途：

问题内容： 我有如下的对象数组： 我想计算不同值的出现次数，例如： 假设有3次出现，并且有2次出现。 我正在做。我能够像使用此答案那样获得不同的价值。 首选ES6语法。 问题答案： 您将需要知道计数属于哪个名称，所以我建议不要输出不提供任何线索的数组，而要输出一个以名称为键并以值作为对应值的对象：

我想将一个由每行不同列组成的数据表读取到一个数组中。 我的样本数据如下所示 我设法将其放入一个数组中，如下所示： 我尝试了上面的代码，但是每当有较短的列时，生成的数组总是具有最高的列计数和零。我想读取它，直到每行中的最后一个值，然后跳转到下一行。这个问题有什么解决方案吗？

问题内容： Laravel官方文档具有以下功能： 您还可以将其他数据透视表值与给定的ID相关联： 在后一个示例中，仅添加了一个枢轴行。我不明白的是，如果要同步的行多，如何关联其他数据透视表记录？ 提前致谢。 问题答案： 为了与自定义数据透视表一起使用多个模型，您需要： 就是 编辑 回答评论：

我有2个不同大小的数据帧df1-df2（df2比df1有更多的行和列）。 我试图分配的值从df2['率']到df1['率']，在其中df1['单元']==df2['单元']行。 期望的输出是 我尝试了不同的方法： 只能比较相同标记的Series对象 给我假消息 我认为这来自于这样一个事实，即两个数据帧从一开始就有不同的大小。然而，我不明白为什么它应该阻止它做比较。我不确定如何从这里开始。

我正在构建一个模型，该模型使用递归层（GRU）将一个字符串转换为另一个字符串。我试过将稠密层和时间分布（稠密）层作为最后一层，但当使用return\u sequences=True时，我不理解这两个层之间的区别，尤其是因为它们似乎具有相同数量的参数。 我的简化模型如下： 网络的总结是： 这对我来说是有意义的，因为我对时间分布的理解是它在所有时间点应用相同的层，因此密集层有16*15 15=255参

我正在使用无法修改的同步第三个功能，例如： 生成一个新的线程来完成这项工作，并立即返回，当事情完成时，我的onDone函数将被调用。 我想写一个异步方法来包装，这样有人可以这样调用它： 在中，我调用来做真正的事情。但是我不知道如何编写。 有人能告诉我这是否可能，以及怎么做吗？谢谢。

我有两个数据源A和B。我有两个数据集'A'和'B'分别来自它们。 谢谢你的帮助！

基本上，我要问的是给定一个正方形2D阵列和一个有效的补丁大小（2D子阵列的大小），我将如何做到这一点。最终，我不需要以任何方式存储子阵列，我只需要找到每个子阵列的中值并将它们存储在一个一维阵列中。中值和存储到新阵列对我来说很简单，我只是不知道如何处理原始2D阵列并正确拆分它。我已经尝试了几次，但一直出现越界错误。我有一个4x4： 我需要像这样拆分它 < code>[1，2] [3，4] [2，3]

我不太清楚kotlin是如何管理属性名和主构造函数参数名的。如果我写了相同的属性名和参数名，那么kotlin编译器会给出一个错误。 它给出了这个错误。 但是，当我更改属性的名称或更改主构造函数的参数名称时，代码将工作并编译。 这将工作或编译罚款。 这背后的原因是什么？为什么主构造函数的参数名和属性名不能相同？

Java 中有什么函数可以等同于 Excel 中的 NORMINV 函数, 需求是计算一致，函数的传参规则也一致，这样使用起来比较方便。

问题内容： 我正在编写的应用程序在某个阶段会生成一个ArrayList of Characters。在此阶段，我正在尝试创建一个线程来处理此ArrayList。问题是如何将这个ArrayList传递给线程 描述代码： ProcessList的描述性代码： 我的问题是：如何在run（）中传递和访问aList？ 问题答案： 您可以简单地传递给的构造函数，该构造函数可以保留引用，直到需要它为止： 注意：

本文向大家介绍Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例，包括了Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset