个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
26
4
以下内容是什么意思:import register, * as fromRegister from './registerReducer'？
register 和 * as fromRegister 部分代表什么？
最佳答案
它导入register，因为它是默认导出，然后将所有带有*的内容导入为fromRegister。让我来分解一下:
import register, * as fromRegister from './registerReducer'
它将默认导出的导出register导入到当前作用域中，使用export default ...，然后使用*<导入所有内容 作为 fromRegister，它是来自文件 registerReducer.js 的标签。您可以阅读Mozilla Developer Network了解更多信息.
关于javascript - React : What does following mean: import register, * as fromRegister from './registerReducer' ？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39563388/
26
4
0
入门教程使用内置的梯度下降优化器非常有意义。但是，k均值不仅可以插入梯度下降中。似乎我不得不编写自己的优化程序，但是鉴于TensorFlow原语，我不确定如何执行此操作。 我应该采取什么方法？ 最佳答
我想知道 K-Mean 和 K-Means++ 算法之间的区别。如果有人了解 K-Means++ 算法的流程，您能举例说明一下吗？虽然，我了解 K-Mean 算法，但发现如何实现 K-Means++
我有不同的数据帧均值计算值。通常，我想它们应该是一样的。或者有什么区别: daily1 = daily_above_zero['2011-2'].mean() daily1 Out[181]: P_S
我有关于人们每周上类旅行次数的数据。随着行程的距离，我对两个变量之间的关系感兴趣。 (预计频率会随着距离的增加而下降，本质上是一种负相关。)Cor.test 支持这个假设:-0.08993444，p
我了解 k-means 算法步骤。 但是我不确定该算法是否会始终收敛？或者观察总是可以从一个质心切换到另一个质心？ 最佳答案 该算法总是收敛(按定义)但 不一定是全局最优 . 算法可能会从质心切换到质
(添加了可重现的示例。) 我对 rnorm 函数有点困惑。 我期待 mean(rnorm(100,mean=0,sd=1))为0；和 sd(rnorm(100,mean=0,sd=1))为 1。但给出
我想计算一个平均值。这是带有示例数据的代码: # sample data Nr <- c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
我有一个像这样的数据框: Id F M R 7 1 286 907 12 1 286 907 17 1 186 1271 21 1 296 905 30 1
如果我们将 K-means 和顺序 K-means 方法应用于具有相同初始设置的相同数据集，我们会得到相同的结果吗？解释你的理由。 个人认为答案是否定的，顺序K-means得到的结果取决于数据点的呈现
我想使用 MEAN JavaScript 堆栈，但我注意到有两个不同的堆栈，它们有自己的网站和安装方法:mean.js 和 mean.io。所以我开始问自己这个问题:“我用哪一个？”。 所以为了回答这
似乎有多种方法可以安装 Mean Stack (mean.io) 的所有模块。但是，在 c9.io 中执行此操作的最佳方法是什么？我一直在尝试很多事情，但我似乎并没有全部掌握。 c9.io 有专门的
在开发过程中，我希望加载原始(未聚合).js 文件。 Mean.io 文档说: All javascript within public is automatically aggregated wit
我正在尝试添加 angular-material到 mean.io应用。 在我的自定义包中，我使用 bower 来安装 angular-material，现在我有一个 .../public/asset
我只运行以下三行: df = pd.read_hdf('data.h5') print(df.mean()) print(df['derived_3'].mean()) 第一个 print 列出了每一
k-means++算法有助于原始k-means算法的以下两点: 原始的 k-means 算法在输入大小的 super 多项式的最坏情况下运行时间，而 k-means++ 声称是 O(log k)。 与
这两个字段有什么区别？ : 每个请求的时间(平均) 每个请求的时间(平均，跨所有并发请求) 它们每个是如何计算的？ 示例输出: Time per request: 3953.446 [ms
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题？将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve this qu
我想看看是否可以根据它们所处理的目标函数来比较两者的性能？ 最佳答案 顺便说一句，Fuzzy-C-Means (FCM) 聚类算法也称为Soft K-Means。 目标函数实际上是相同的，唯一的区别是
虽然我看到了很多与此相关的问题，但我并没有真正得到答案，可能是因为我是使用 nltk 集群的新手。我确实需要对聚类新手进行基本解释，特别是关于 NLTK K 均值聚类的向量表示以及如何使用它。我有一个
我在学习mean.io来自 this tutorial video ，它显示了示例包(由 mean package mymodule 创建。它也在 docs 的“包”下进行了描述)。我想帮助了解给定的
我是一名优秀的程序员,十分优秀！