我正在开发一款支持GameCenter的游戏，但我在沙盒环境中遇到了问题。我可以顺利报分，没有报错。但是，当我显示排行榜时，看不到任何分数。为了验证分数确实到达那里，我使用以下代码查询本地用户的分数:-(void)retrieveLocalScoreForCategory:(NSString*)category{GKLeaderboard*leaderboardRequest=[[GKLeaderboardalloc]init];leaderboardRequest.category=category;[leaderboardRequestloadScoresWithCompletio
我正在开发一款支持GameCenter的游戏，但我在沙盒环境中遇到了问题。我可以顺利报分，没有报错。但是，当我显示排行榜时，看不到任何分数。为了验证分数确实到达那里，我使用以下代码查询本地用户的分数:-(void)retrieveLocalScoreForCategory:(NSString*)category{GKLeaderboard*leaderboardRequest=[[GKLeaderboardalloc]init];leaderboardRequest.category=category;[leaderboardRequestloadScoresWithCompletio
我有一组约60个排序集，每个包含约200个我正在尝试处理的成员。以前我构建了一个Redis(Lua)服务器端脚本，但请求的大(O)时间值在负载下陷入困境。我现在正尝试将处理工作卸载到Ruby/Sinatra，并在每次请求时刷新结果，但事实证明这是低效的。鉴于下面的代码，有没有办法在Sinatra中缓存“分数”结果，这样我就不必在每次请求时都从Redis中提取？global=redis.smembers("id_list")i=0scores=redis.pipelineddoglobal.eachdo|key|redis.zrange("user:#{global[i]}",0,100
我有一组约60个排序集，每个包含约200个我正在尝试处理的成员。以前我构建了一个Redis(Lua)服务器端脚本，但请求的大(O)时间值在负载下陷入困境。我现在正尝试将处理工作卸载到Ruby/Sinatra，并在每次请求时刷新结果，但事实证明这是低效的。鉴于下面的代码，有没有办法在Sinatra中缓存“分数”结果，这样我就不必在每次请求时都从Redis中提取？global=redis.smembers("id_list")i=0scores=redis.pipelineddoglobal.eachdo|key|redis.zrange("user:#{global[i]}",0,100
如何根据成员的ID从排序集中获取成员列表而不是仅获取一个成员？我想用实际排序集中的一组ID构建一个子集。我正在为Redis使用Ruby客户端，不想一一迭代。因为我想查找的成员可能超过3000个。这是issuetracker到一个新命令ZMSCORE来执行批量ZSCORE。 最佳答案 ZSCORE没有可变形式，但是-请参阅讨论:https://github.com/antirez/redis/issues/2344也就是说，目前您可以为此使用Lua脚本。例如:localscores={}while#ARGV>0doscores[#sc
如何根据成员的ID从排序集中获取成员列表而不是仅获取一个成员？我想用实际排序集中的一组ID构建一个子集。我正在为Redis使用Ruby客户端，不想一一迭代。因为我想查找的成员可能超过3000个。这是issuetracker到一个新命令ZMSCORE来执行批量ZSCORE。 最佳答案 ZSCORE没有可变形式，但是-请参阅讨论:https://github.com/antirez/redis/issues/2344也就是说，目前您可以为此使用Lua脚本。例如:localscores={}while#ARGV>0doscores[#sc
我可以使用scikit-learn获得ROC曲线fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_true,y_pred,pos_label=1)，其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即，0用于否定情况，1用于肯定情况)和y_pred是相应的分数列表(例如，0.053497243、0.008521122、0.022781548、0.101885263、0.012913795、>0.0,0.042881547[...])我试图弄清楚如何向该曲线添加置信区间，但没有找到任何简单的方法来使用sklearn。 最佳答案
我可以使用scikit-learn获得ROC曲线fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_true,y_pred,pos_label=1)，其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即，0用于否定情况，1用于肯定情况)和y_pred是相应的分数列表(例如，0.053497243、0.008521122、0.022781548、0.101885263、0.012913795、>0.0,0.042881547[...])我试图弄清楚如何向该曲线添加置信区间，但没有找到任何简单的方法来使用sklearn。 最佳答案
在我的程序中，我想绘制一个简单的分数线图。我有一个文本文件，每行都有一个整数分数，我读入并希望将其作为参数传递给我的图形类。我在实现图形类时遇到了一些麻烦，我看到的所有示例的方法都与它们的主类在同一个类中，我不会这样做。我希望能够将我的数组传递给对象并生成一个图形，但是当调用我的绘画方法时，它要求我提供一个图形g...这是我目前所拥有的:publicclassGraphextendsJPanel{publicvoidpaintGraph(Graphicsg){ArrayListscores=newArrayList(10);Randomr=newRandom();for(inti:sc
在我的程序中，我想绘制一个简单的分数线图。我有一个文本文件，每行都有一个整数分数，我读入并希望将其作为参数传递给我的图形类。我在实现图形类时遇到了一些麻烦，我看到的所有示例的方法都与它们的主类在同一个类中，我不会这样做。我希望能够将我的数组传递给对象并生成一个图形，但是当调用我的绘画方法时，它要求我提供一个图形g...这是我目前所拥有的:publicclassGraphextendsJPanel{publicvoidpaintGraph(Graphicsg){ArrayListscores=newArrayList(10);Randomr=newRandom();for(inti:sc
