evaluation

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    编辑:只是要清楚,我不是问(Null vs DBNull.Value)或(IsDBNull vs IsNull)。 嗯,我总是用IsDBNull()评估数据库字段和检查值DBNull,但我注意到,在许多代码示例,人们使用DBNull.Value为了同样的目的。具体方法如下:在C# If IsDBNull(obj) Then DoSomething() ' ---> My approach If

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    pyrouge:0.1.3 胭脂:从[这里]下载[1]因为http://www.berouge.com/Pages/default.aspx是不可访问,。 我已经安装了XML :: DOM并设置了胭脂路径。我也尝试了Errors installing Pyrouge的建议。然而这里仍然有几个断言错误。任何建议解决它? ========================================

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    我有一个模型可以预测SVHN数据集中的数字。我想我可能需要一个自定义准确性度量标准,因为即使整个序列不正确,一些数字也是正确的。这里是代码和一个示例输出。有谁知道我可以如何创建自定义指标? batch_size2 = 128 nb_classes2 = 11 #change number of classes nb_epoch2 = 2 img_rows2 =32 #change inpu

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    我希望我的标题不会令人困惑。我需要的是: 我有一个字符串的条件: $user_rights = "$USER[ADMIN] || $USER[RIGHT1] || $USER[RIGHT2]"; 的var_dump($ USER_RIGHTS) string(11) "0 || 0 || 0" 我愿把变量$ USER_RIGHTS到IF语句一样这 if($user_rights) ,我

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    我试图在Javascript中实现Y组合器。 我设法执行下列规定: const y0 = gen => (f => f(f))(f => gen(x => f(f)(x))); const factorial0 = y0(fact => n => n<=2 ? n : n * fact(n-1)); console.log(factorial0(5)); // 120 它运作良好。 然后

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    我在混合SE和NSE dplyr评估功能时遇到困难。 我有一个数据集,我想根据不同列上的出现次数来划分每列。 让我写与我的功能一个小功能后 func <- function(param) { mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise_each(funs_(lazyeval::interp(~sum(.))/lazyeval::interp(~sum(var

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    我在包装函数中使用ddply(来自包的R)。我想基于变量的值来总结我的数据集。但是,wrap函数必须定义我想要汇总的变量。 如果没有包装的功能,我可以采取以下方法: require(plyr) # Create sample dataframe: sample_df <- data.frame(a = rep(1:3, 2), b = rep(3:1, 2), c = rep(c("a",

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    我刚刚使用scikit-learn创建了一个模型,该模型估计了客户对某个提议作出响应的可能性。现在我正在尝试评估我的模型。为此我想绘制升力图。我理解lift的概念,但我很努力去理解如何在python中实现它。

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    当我尝试在Pharo上运行此代码时,我的答案有些偏离。我尝试评估1-2 + 3,但由于某种原因,它确实1-(2 + 3),我不明白为什么会这样。谢谢你的时间。 number := #digit asParser plus token trim ==> [ :token | token inputValue asNumber ]. term := PPUnresolvedParser new.

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    一些LISP表达式求自己(的例子是MIT的方案REPL,虽然GNU Common Lisp的同意): 1 ]=> 3 ;Value: 3 而且是在正常的形式。对表达式(例如(+ 2 1))的评估因此可以适当地被认为是转换为正常形式。这很好,因为这正是我一直正式理解评估的方式。 但随着列表,我们就有麻烦了: 1 ]=> (list 3 2) ; Value 16: (3 2) 1 ]=>