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私は次のことをしようと、プロローグ内のテキストのファイルに計算の結果をエクスポートする：私は次のプログラムtest.plコンパイル：私は次の手順を実行し write_to_file(File, Text) :- open(File, write, Stream), write(Stream, Text), nl, close(Stream). を： Y is 2

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空白がない場合にpostfixを評価するには？

私のプログラムは、空白がある場合は後置式をよく評価しますが、空白がない'56 * 'のような単純なものは評価できません。それ、どうやったら出来るの？また、 "1.2e3 -3.4e-1 /"はe表記の（-1）を理解できず+1として扱います。これは別の問題です。私はそれに適応するコードを調整する必要があります。 #include <stdio.h> #include <ctype.h> #in

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文字列からのPHP論理式の評価

ユーザーは、フォームに文字列を入力する（または、文字列を作成するためにjsインターフェイスを使用する）ことができ、論理的にサーバー側で評価することができます。例えば：イベント管理者は、テキスト領域 "（（36 & & 37）||（37 & & 38））& &〜42" fee_optionテーブルに入るに書き込みます。登録者はオプション37と38を選択した。登録者は、その評価が真であると評価するの

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数式を変数として実行しているマウス：後で評価するのではなく即時評価を実行しますか？

Rパッケージmiceは、次の例が付属しています： library("mice") imp <- mice(nhanes) fit <- with(data=imp,exp=lm(bmi~hyp+chl)) は、私のようなwith()の柔軟な呼び出したい： model_formula <- bmi~hyp+chl fit <- with(data=imp,exp=lm(model_form

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unet-like CNNの結果を数値的に評価する方法は？

私は、私のunet-like CNNの結果を数値的に評価する方法を探しています。 CNNは、グレースケール画像からアーチファクトを除去するように訓練されています。したがって、CNNは、各チャンネルにアーティファクトを含む "9チャンネル"のグレースケール画像を得る（部分的に冗長なデータを有する9つのグレースケール画像であるが、異なるアーチファクトが連結される - >次元[numTrainInput

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型キャストとの間の関連性。 Visual Studioで

問題のコードは次のとおりです。 void SomeClass::Init(const vector<string>& args) { int argc = (int)args.size(); //... } 私はWindows 7 64ビット版Visual Studio 2015 Update 3で動作します。私の質問は：オペレータの結合性の私の理解によると、型キャスト

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TF-Slimのモデルのパフォーマンスを定期的に評価する方法は？

TF-Slimの回帰問題にDensNetを使用しようとしています。私のデータには、各画像の37枚のフロートラベルを含む60000枚のJPEG画像が含まれています。列車セット（60％）、検証セット（20％）、テストセット（20％）の3つの異なるtfrecordsファイルにデータを分割しました。トレーニングループ中に検証セットを評価し、imageのようなプロットを作成する必要があります。 TF-Sl

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キャレットのRMSLEメトリックをrで作成する

誰かが私に助けてくれますか？キャレットパッケージを使用してxgboostトレーニングモデルをデフォルトのメトリックRMSLEに変更する必要があります。デフォルトでは、RMSEでキャレットとxgboost列車と計測が行われます。ここは、コードの行は、次のとおりチューニングパラメータ grid = expand.grid(nrounds = 100, max_depth = 6,

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sympy不正な置換による置換

q1 = Function('q1')(t) f=cos(q1).diff(t) f.subs(q1,pi/2) 私にはfunction f = -sin(q1)*q1'があります。q1=pi/2と評価したいと思います。私は答えを得ることを期待する： - （q1） 'しかし、代わりに私は得る：-0。 q1は現在定数になっているので、パラメータq1は代入されるだけでなく、時間微係数もゼロにな

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完全な検証の例でTensorflowモデルを評価する方法

Tensorflowのtf.estimator.DNNClassifier.evaluate関数を使用してネットワークを評価しています。私はhereにあるTensorflowのIrisデータを使用しています。さらなる調査と数学では、評価セットのサイズに関係なく、128の例が評価されると判断しました。たとえば、iris_training.csvにはわずか120の例があり、128が評価されます（おそ