我是ruby​​语言的新手，所以当我尝试按值对哈希进行排序时我用这个方法排序:movie_popularity.sort_by{|m,p|p}.reverse但是sort方法返回一个数组，而我需要返回一个散列，所以我使用了这个命令:movie_popularity=Hash[*movie_popularity.sort_by{|m,p|p}.reverse.flatten]我的问题是上面一行中的*和flatten是什么意思？谢谢=) 最佳答案 *被称为“splat运算符”；我不确定我能否给你技术上的定义(虽然我相信你会在谷歌的帮助下

我如何做Ruby方法"Flatten"RubyMethod在C#中。此方法将锯齿状数组展平为一维数组。例如:s=[1,2,3]#=>[1,2,3]t=[4,5,6,[7,8]]#=>[4,5,6,[7,8]]a=[s,t,9,10]#=>[[1,2,3],[4,5,6,[7,8]],9,10]a.flatten#=>[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 最佳答案 递归解决方案:IEnumerableFlatten(IEnumerablearray){foreach(variteminarray){if(itemisIEnume

我正在尝试使用tensorflow(启用GPU)后端在我的系统上测试Keras库，但我遇到了以下问题。我看到了一个问题here但我没有看到决议。我在Windows10机器上运行WinPython3.5.2。这是我使用的来自KerasGithub的示例代码:'''TrainasimpledeepCNNontheCIFAR10smallimagesdataset.GPUruncommandwithTheanobackend(withTensorFlow,theGPUisautomaticallyused):THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floa

通过存储库，我得到了一个数组结果(每个数组都是一个实体对象)，如下所示:array(0=>objectoftypeentity,1=>anotherobjectoftypeentity,2=>anotherobjectoftypeentity,)每个对象都有一些属性，比如id和name等。但我想要的是仅使用每个对象的ID展平整个数组。我想要的是这个(仅用ID展平数组):Array([0]=>1[1]=>6[2]=>23)Mysolution:$ids=array_map($transform=function($entity){if($entityinstanceofEntity){r

这个问题在这里已经有了答案:HowtoFlattenaMultidimensionalArray?(30个答案)关闭3个月前。有没有什么快速的方法可以在不运行foreach循环的情况下展平数组并选择子键(在本例中为“key”和“value”)，还是foreach总是最快的方法？Array([0]=>Array([key]=>string[value]=>asimplestring[cas]=>0)[1]=>Array([key]=>int[value]=>99[cas]=>0)[2]=>Array([key]=>array[value]=>Array([0]=>11[1]=>12)[c

如何使用PDFBox“展平”PDF表单(删除表单字段但保留字段的文本)？Samequestionwasansweredhere:aquickwaytodothis,istoremovethefieldsfromtheacrofrom.Forthisyoujustneedtogetthedocumentcatalog,thentheacroformandthenremoveallfieldsfromthisacroform.Thegraphicalrepresentationislinkedwiththeannotationandstayinthedocument.所以我写了这段代码:i

我有一个N维数组，每个维度都有相同数量的项目(即相同的“长度”)。给定一个数组中的一维索引，我想要一个返回与该索引关联的坐标的函数。数组的索引方式实际上无关紧要(从某种意义上说，数组的所有维度都相等，就将在数组上运行的算法而言，没有一个具有优先级)。因此，例如，如果我有一个4x4x4数组，索引63应返回[3,3,3]，索引0应返回[0,0,0]，索引5应返回[1,1,0].我写了下面的函数，其中nDim是维数，nBin是每个维的长度:defindicesOf(x,nDim,nBin):indices=[]foriinarange(0,nDim):index=(x/nBin**(i))%

问题:使元组的元组“简单”的最佳方法是什么？例如。一维。案例1templateautoprocess_field(Field&&field){//oranotherstd::get(field)...returnstd::forward_as_tuple(field.fst,field.snd,field.thrd,field.fth);}templateautoiterate_record(std::index_sequence,Rec&&rec){returnforward_as_tuple(process_field(std::get(forward(rec).data))...

在使用pytorch定义神经网络结构时，经常会看到类似如下的.view()/flatten()用法，这里对其用法做出讲解与演示。torch.reshape用法reshape()可以由torch.reshape(),也可由torch.Tensor.reshape()调用，其作用是在不改变tensor元素数目的情况下改变tensor的shape。torch.reshape()需要两个参数，一个是待被改变的张量tensor，一个是想要改变的形状。torch.reshape(input,shape)→Tensorinput(Tensor)-要重塑的张量shape（python的元组：ints）-新形状

卷积神经网络卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN）在提出之初被成功应用于手写字符图像识别，2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功，此后，卷积神经网络发展迅速，现在已经被广泛应用于图形、图像、语音识别等领域。图片的像素数往往非常大，如果用多层全连接网络来处理，则参数数量将大到难以有效训练的地步。受猫脑研究的启发，卷积神经网络在多层全连接网络的基础上进行了改进，它在不减少层数的前提下有效提升了训练速度。卷积神经网络在多个研究领域都取得了成功，特别是在与图形有关的分类任务中。卷积层和池化层是卷积神经网络的核心组成，它们和全连接层可以组合成很深层次