python

Вопрос или проблема У меня есть файл python такого вида import marshal exec(marshal.loads(base64.b64decode('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

Вопрос или проблема Я работаю над проектом, цель которого – определить название болезни из разных предложений. Мне нужны некоторые советы. Я ищу библиотеки, из которых я могу получить список названий болезней, чтобы по крайней мере обнаружить болезнь в своем датафрейме.

Вопрос или проблема Пример 1: Куртоз: лептокуртическое распределение Скошенность: распределение с правым скошением Пример 2: Куртоз: лептокуртическое распределение Скошенность: распределение с левым скошением Пример 3: Куртоз: платикуртическое распределение

Вопрос или проблема Я начинающий в scikit-learn, и у меня небольшая проблема при использовании модуля отбора признаков VarianceThreshold. Проблема в том, что когда я устанавливаю дисперсию Var[X]=.8*(1-.8) предполагается, что будут удалены все признаки

Вопрос или проблема Я пытаюсь написать свои собственные функции метрик в Keras и хотел начать с тестовой функции, поэтому я реализовал функцию f1_score, используя sklearn. Далее мне нужно будет настроить расчет метрик в соответствии с моими оценочными

Вопрос или проблема Я наблюдаю странное поведение при парсинге текстов из HTML-файла с использованием регулярных выражений в Python. Буду очень благодарен за ваши предложения по регулярному выражению, которое мне следует использовать. string = "&

Вопрос или проблема Я хочу реализовать эффективную и векторизованную функцию активации Maxout с использованием Python numpy. Вот статья, в которой была представлена “Maxout Network” (авторы Гудфеллоу и др.). Например, если k = 2: def maxout(x

Вопрос или проблема из ограничения импортировать * из ограничения импортировать Проблема, AllDifferentConstraint проблема = Проблема() клиенты = ["Фреда", "Опал", "Пенни", "Сара", "Вики"] локации = ["Браунфилд", "Дарем", "Айова Фолс", "Лос-Альтос", "Реддинг"]

Вопрос или проблема При использовании Python для веб-скрейпинга мне нужна библиотека для автоматического заполнения веб-форм, а точнее, форм для входа. У меня нет дополнительных сложных потребностей, таких как парсинг JavaScript.

Вопрос или проблема Мне нужно сгенерировать уравнение для гиперплоскости, у меня есть две независимые переменные и одна бинарная зависимая переменная. Что касается следующего уравнения для svm, $f(x)=sgn( sum_i alpha_i K(sv_i,x) + b )$ У меня есть две

Вопрос или проблема Мой скрипт на Python (на macOS, если это имеет значение) запускает вебсокет-сервер, который получает видеозапись в виде изображений JPEG. Он помещает эти изображения (bytes объекты) в очередь. Другой поток выполняет их отображение

Вопрос или проблема Я пытаюсь программно разбить PDF-файл, содержащий несколько статей, на PDF-файл для каждой статьи. Чтение и извлечение страниц, кажется, работает, файл создается, но он всего лишь 311 байт и, судя по Adobe Reader, содержит только информацию

Вопрос или проблема Учитывая регрессионную модель с n признаками, как я могу измерить неопределенность или доверие к модели для каждого предсказания? Предположим, для конкретного предсказания точность потрясающая, но для другого –

Вопрос или проблема Мне нужно иметь возможность воспроизводить короткие (

Вопрос или проблема Я пытаюсь разработать WebApp на React.js + Tailwindcss для мессенджера Telegram. Мне интересно, как я могу реализовать интегрированные покупки в WebApp с использованием звезд Telegram. Мне нужно, чтобы это было внутри веб-приложения

Вопрос или проблема У меня есть код, который работает довольно хорошо из командной строки, но при запуске через веб-сервер Apache с использованием PHP и подпроцесса Racket я получаю эту ошибку в логах сервера: (Traceback (most recent call last): File

Вопрос или проблема Я пытаюсь разобрать xml с помощью elemtree на python. Его структура подразумевает, что разница между узлами заключается не в тегах, а в описаниях, представленных в атрибутах. Мне действительно тяжело разобраться с xml. Чаще всего я получаю ‘

Вопрос или проблема Я работаю над проектом на Django версии 5.1, и как всегда использую DigitalOcean Spaces для своих статических и медиафайлов. Вот конфигурация по умолчанию, которую я всегда использую: INSTALLED_APPS = [ 'django.

Вопрос или проблема Я работаю со складом, который использует старые устройства ScanCountPro, и для подключения к ним мне нужно использовать Windows Mobile Device Center. Это не проблема, но я хочу автоматизировать процесс с помощью Python, и мне нужно

Вопрос или проблема Я пытаюсь обдумать свой процесс, прежде чем начать какое-либо реальное программирование. Однако я легко запутался. Предположим, у меня есть 100 инструментов, и я знаю их ценовые колебания каждый день в течение года.