擅自源代码的注释： {代码...}

您可以生成一个噪声数组，并将其添加到您的信号中 {代码...} 原文由 Akavall 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

追溯（最近一次通话最后一次）：文件“C:\Users\siims\Desktop\Koolitööd\individuaalne proge.py”，第 11 行，总和 = 总和 + 浮点数（x）ValueError：无法将字符串转换为浮点数 原文由 Siim Salmi 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

因此， guava() 方法运行时间为 814 ns +/- 46ns，而 loop() 方法运行时间为 80 ns +/- 5ns。所以 loop() 大约快 10 倍。如果你多次调用该方法，800 纳秒并不重要，如果你经常调用它，编写循环可能会更好。

您需要遍历每个图像，并累积结果。由于这可能导致溢出，您可以将每个图像转换为 CV_64FC3 图像，并在 CV_64FC3 图像上进行累积。 You can use also CV_32FC3 or CV_32SC3 for this, ie using float or integer instead of double .

我刚开始学习 Node.js。这个小应用程序的想法是使用 express 和 mongosse 将一些用户存储在基于云的数据库中（mongoDB via mlab）。

user agent stylesheet顾名思义，就是UA样式，也就是浏览器默认的样式。 灰色表示的就是那些样式是被继承的，看你红框上一点的那个标题Inherited from div.header就知道了啦。具体可参考：[链接]

s = log_train.groupby('UserId')['Result'].transform(mean),用这个返回和self.u 行数相等的列，直接使用 s-u 得到每个user 对应的均值差，然后直接根据user赋值给self.user_params['bias']。 在做计算时候 尽量使用np.array 直接计算，避免 for 循环。

当我将 pyclean 错误输入为 pycclean 时，我自己找到了答案： {代码...} 运行 py3clean . 清理得非常好。 原文由 SalientGreen 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

react.js:19287 Warning: getInitialState was defined on AnimationExample, a plain JavaScript class. This is only supported for classes created using React.createClass. Did you mean to define a state property instead?

有关信息， rolling_mean 函数在 pandas 较新版本中已被弃用。我在我的示例中使用了新方法，请参阅下面来自 pandas 文档 的引述。

操作步骤： {代码...}

貌似这是SELinux定义的访问权限，具体可参考[链接] 附一段ls.c的代码 {代码...} 这个就是mode的第十一位的几种情况

格林尼治标准时间（中国大陆翻译：格林尼治平均时间或格林尼治标准时间，台、港、澳翻译：格林威治标准时间；英语：Greenwich Mean Time，GMT）——维基百科

jdk 和　eclipse 都已经搞好！但是由于下面这个问题卡住了！ {代码...}

pd.concat([df0, df1], kwargs) 的补充视觉视图。请注意，kwarg axis=0 或 axis=1 的含义不如 df.mean() 或 df.apply(func) 直观

假设数据点在 std::vector<double> data 中，可能有一个比接受的答案更有效和可读的代码： {代码...} 原文由 Kepler 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议