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我的 Python 程序中有这个函数: @tornado.gen.enginedef check_status_changes(netid, sensid):como_url = "".join(['http://131.114.52:44444/ztc?netid=', str(netid), '&sensid=', str(sensid), '&start=-5s&结束=-1s'])http
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可能听起来像一个简单的问题,但我很难过. 我创建了一个本质上包含生成器的 gem. 它包含以下结构: 库- 发电机- my_generatormy_generator_generator.rb(见下文)- 模板我的模板文件...- my_generator.rb(空文件)测试-测试文件宝石文件等等.. 但是,当我将此 Gem 添加到我的 gem 文件并运行 rails g 时,它没
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我正在尝试使用 generators 在 Python 中构建给定集合的子集列表.说我有 set([1, 2, 3]) 作为输入,我应该有 [set([1, 2, 3]), set([2, 3]), set([1, 3]), set([3]), set([1, 2]), set([2]), set([1]), set([])] 作为输出.我怎样才能做到这一点? 解决方
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我想知道是否有一种方法可以利用 intel 的 Sandy Bridge CPU 中新的基于硬件的真数生成器?我读到英特尔的 MKL(数学内核库)公开了这个功能,但这需要 MKL 套件和英特尔编译器,最终相当昂贵. 还有其他方法可以在我的 C++ 代码中使用硬件随机数生成器吗?例如一个不错的,只有标题的库? 解决方案 英特尔在 http://software.intel.com/en
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我只是想知道 C# 中的随机数生成器是如何工作的.我也很好奇如何编写一个程序来生成从 1 到 100 的随机 Whole INTEGER 数字. 解决方案 我只是想知道 C# 中的随机数生成器是如何工作的. 这是特定于实现的,但 伪随机数生成器的维基百科条目 应该为您提供一些想法. 我也很好奇如何编写一个程序来生成从 1 到 100 的随机整数. 您可以使用 Rand
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我的任务是在不可见圆的同心环上生成均匀(或多或少)间隔的点.该函数应采用半径列表和为给定半径绘制的点数作为参数.例如,半径为 0 它应该在 (0,0) 处绘制 1 个点.对于半径为 1 的圆,它应该沿着圆的圆周绘制 10 个点,以 2pi/10 的角度间隔开.对于半径为 2 的圆,沿圆周有 20 个点,以 2pi/20 的角度间隔开. 生成器应采用以下参数: n, r_max, m
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我有一个类似这样的生成器函数: def mygenerator():next_value = compute_first_value() # 代价高昂的操作而下一个值!= 终止值:产生下一个值下一个值 = 计算下一个值() 我希望在调用函数后立即运行初始化步骤(在 while 循环之前),而不是仅在第一次使用生成器时运行.有什么好的方法可以做到这一点? 我想这样做是因为生成器将在单独的线
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我正在尝试根据约 4000 只股票的每日基本面和价格数据训练 LSTM 模型,由于内存限制,在转换为模型的序列后,我无法将所有内容都保存在内存中. 这导致我改用生成器,例如 TimeseriesGenerator 来自 Keras/Tensorflow.问题是,如果我尝试在所有堆叠的数据上使用生成器,它会创建混合股票序列,请参见下面的示例,序列为 5,这里 Sequence 3 将包括最后
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我需要一个 2D 循环,其中第一个循环使用迭代器,第二个循环使用生成器,但是这个简单的函数无法工作,谁能帮忙检查一下? def 字母(开始,结束):对于 xrange(ord(begin), ord(end)+1) 中的数字:产量 chr(数字)定义测试(a,b):对于我来说:对于 b 中的 j:打印 i, j测试(xrange(8, 10),字母('A','C'))结果显示:>>>8个>>>8
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我一直在尝试移植 invRegex.py 到 node.js 实现一段时间,但我仍在努力解决它.感谢 ret.js 标记器,我已经有了正则表达式解析树,它运行良好,但是以一种内存效率高的方式实际生成和连接所有不同元素对我来说是非常具有挑战性的.为了简单起见,假设我有以下正则表达式: [01]{1,2}@[a-f] 将其提供给 invRegex.py 会产生以下输出(tabbified 以占用更
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我想知道 Python 内置函数中没有 first(iterable) 是否有原因,有点类似于 any(iterable) 和 all(iterable) (它可能藏在某个 stdlib 模块中,但我在 itertools 中看不到它).first 将执行短路生成器评估,从而可以避免不必要的(并且可能是无限数量的)操作;即 def 身份(项目):归还物品def first(iterable, p
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这是一个看似简单的问题:给定一个生成升序整数序列的迭代器列表,编写一个只生成每个序列中出现的整数的简洁生成器. 昨晚阅读了几篇论文后,我决定用 Python 编写一个完全最小的全文索引器,在这里看到(虽然那个版本现在很老了). 我的问题在于 search() 函数,它必须遍历每个发布列表并仅生成每个列表中出现的文档 ID.从上面的链接可以看出,我当前的非递归“工作"尝试很糟糕.
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如何使用 Python C API 复制以下 Python 代码? 类序列():def __init__(self, max):self.max = 最大值定义数据(自我):我 = 0而我 #include /* 定义一个新的对象类,Seq
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导入 itertoolsws=[]潜艇=[]set_subs=[]对于 xrange(int(raw_input())) 中的 i:S=raw_input()l=len(S)subs.append(S[i:j+1] for i in xrange(l) for j in xrange(i,l)) 输入: 2aabaac 现在 subs[0] 和 subs[1] 都给了我相同的结果. 打印列
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Python 中的其他空对象评估为 False —— 我怎样才能让迭代器/生成器也这样做? 解决方案 默认情况下,Python 中的所有对象都评估为 True.为了支持 False 评估,对象的类必须具有 __len__ 方法(0 -> False),或 __nonzero__ 方法 (False -> False).注意:__nonzero__ ==> __bool__ 在 Python
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我正在阅读有关生成器和迭代器以及 __next__() 的作用的信息. '__next__' in dir(mygen).是真的 '__next__' in dir(mylist),为假 当我深入研究它时, '__next__' in dir (mylist.__iter__()) 为真 为什么 __next__ 仅可用于列出,而仅可用于 __iter__() 和 m
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迭代器和生成器有什么区别? 解决方案 生成器是迭代器,但不是所有的迭代器都是生成器. 迭代器通常具有 next 方法来从流中获取下一个元素.生成器是与函数绑定的迭代器. 例如python中的生成器: def genCountingNumbers():n = 0而真:产量 nn = n + 1 这样做的好处是您不需要在内存中存储无限的数字来迭代它们. 您可以像使用任何迭
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我有一个生成器函数,如下所示: def myfunct():...产出结果 调用这个函数的常用方法是: for r in myfunct():材料(r) 我的问题是,有没有一种方法可以随时从生成器中获取一个元素?例如,我想做这样的事情: 当真时:...如果有的话:my_element = pick_just_one_element(myfunct())东西(我的元素)... 解决方案
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我想在 Java 中实现一个 Iterator,它的行为有点像 Python 中的以下生成器函数: def 迭代器(数组):对于数组中的 x:如果 x!= 无:对于 x 中的 y:如果 y!= 无:对于 y 中的 z:如果 z!= 无:产量 z java 端的 x 可以是多维数组或某种形式的嵌套集合.我不确定这将如何工作.想法? 解决方案 有同样的需求,所以写了一个小类.以下是一些示
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在编写自定义生成器来训练 Keras 模型时,我最初尝试使用 generator 语法.所以我从 __next__ 中yield.但是,当我尝试使用 model.fit_generator 训练我的模式时,我会收到一个错误,即我的生成器不是迭代器.解决方法是将 yield 更改为 return,这也需要重新调整 __next__ 的逻辑以跟踪状态.与让 yield 为我完成工作相比,这相当麻烦.
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