我正在开发一个Django应用程序。我有一个API端点，如果需要，它必须执行一个必须重复几次的功能(直到某个条件为真)。我现在的处理方式是——defshut_down(request):#DosomestuffwhileTrue:result=some_fn()ifresult:breaktime.sleep(2)returnTrue虽然我知道这是一种糟糕的方法，而且我不应该阻塞2秒，但我不知道如何绕过它。在等待4秒后，此方法有效。但我想要一些让循环在后台运行的东西，并在some_fn返回True时停止。(另外，肯定some_fn会返回True)编辑-阅读Oz123的回复给了我一个似乎
我正在开发一个Django应用程序。我有一个API端点，如果需要，它必须执行一个必须重复几次的功能(直到某个条件为真)。我现在的处理方式是——defshut_down(request):#DosomestuffwhileTrue:result=some_fn()ifresult:breaktime.sleep(2)returnTrue虽然我知道这是一种糟糕的方法，而且我不应该阻塞2秒，但我不知道如何绕过它。在等待4秒后，此方法有效。但我想要一些让循环在后台运行的东西，并在some_fn返回True时停止。(另外，肯定some_fn会返回True)编辑-阅读Oz123的回复给了我一个似乎
我有以下代码来测试sklearnpython库的一些最流行的ML算法:importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics,svmfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.discriminant_analysis
我有以下代码来测试sklearnpython库的一些最流行的ML算法:importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics,svmfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.discriminant_analysis
我看过其他帖子谈论这个，但其中任何人都可以帮助我。我在Windowsx6机器上使用jupyternotebook和Python3.6.0。我有一个很大的数据集，但我只保留其中的一部分来运行我的模型:这是我使用的一段代码:df=loan_2.reindex(columns=['term_clean','grade_clean','annual_inc','loan_amnt','int_rate','purpose_clean','installment','loan_status_clean'])df.fillna(method='ffill').astype(int)fromskle
我写了一个简单的函数，我正在使用average_precision_score从scikit-learn计算平均精度。我的代码:defcompute_average_precision(predictions,gold):gold_predictions=np.zeros(predictions.size,dtype=np.int)foridxinrange(gold):gold_predictions[idx]=1returnaverage_precision_score(predictions,gold_predictions)执行该函数时，会产生以下错误。Traceback(mo
我有一堆Docker容器，它们都使用docker-compose(之前的图)连接起来。我发现标榜自己为“DockerCI”服务的服务通常只是在谈论使用Docker来运行他们的构建worker。我想要一个在运行之间保留Docker构建缓存的持续集成服务，而不是启动一个全新的工作程序/文件系统/构建上下文。否则，构建绝对需要永远。理想管理(与https://github.com/groupon/DotCi不同，CircleCI的随时可用的每次构建数据库不附带)。我发现的唯一东西是TeamCity(旧的，您不能像使用CircleCI那样轻松地在yaml文件中对构建任务进行版本化，您必须维护基
我有一堆Docker容器，它们都使用docker-compose(之前的图)连接起来。我发现标榜自己为“DockerCI”服务的服务通常只是在谈论使用Docker来运行他们的构建worker。我想要一个在运行之间保留Docker构建缓存的持续集成服务，而不是启动一个全新的工作程序/文件系统/构建上下文。否则，构建绝对需要永远。理想管理(与https://github.com/groupon/DotCi不同，CircleCI的随时可用的每次构建数据库不附带)。我发现的唯一东西是TeamCity(旧的，您不能像使用CircleCI那样轻松地在yaml文件中对构建任务进行版本化，您必须维护基
我正在使用来自scikit-learn的linear_model.LinearRegression作为预测模型。它有效，而且非常完美。我在使用accuracy_score指标评估预测结果时遇到问题。这是我的真实数据:array([1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0])我的预测数据:array([0.07094605,0.1994941,0.19270157,0.13379635,0.04654469,0.09212494,0.19952108,0.12884365,0.15685076,-0.01274453,0.32167554,0.32167554,
我正在寻找一种方法来轻松确定列表中的所有非None项是否都出现在单个连续切片中。我将使用整数作为非None项的示例。例如列表[None,None,1,2,3,None,None]满足我对连续整数条目的要求。相比之下，[1,2,None,None,3,None]是not连续的，因为整数之间有None条目。再举一些例子来说明这一点。连续:[1,2,3,无,无][无、无、1、2、3][无,1,2,3,无]不连续:[无，1，无，2，无，3][无、无、1、无、2、3][1,2,None,3,None,None]我的第一种方法是使用变量来跟踪我们是否遇到过None以及是否遇到过int——这最终会导
