您可以使用
re.findall(r'.*\b(?:for|at|of)\s+(.*)', text)
regex demo 。 详细信息：
。*- 除线断裂字符以外的任何零或更多字符，尽可能多的\ b- 一个Word Boundare（？：for | at | of）- for ， at 或的\ s+-一个或多个空格（。*）- 第1组：除折扣以外的任何零或更多字符，尽可能多。
另一个将获得相同结果的正则是
re.findall(r'\b(?:for|at|of)\s+((?:(?!\b(?:for|at|of)\b).)*)
详细信息：
-
\ b - word boundard boundary
-
（？for | AT | of） - 对于， 或
-
\ s+ - 一个或多个whitepsepaces
-
（（？：（？） ，或的 的总体 yat a 尽可能多的事件， 整个单词char sequence
-
$ 代码> - 字符串的结尾。
注意，您还可以使用 re.Search ，因为您期望一个匹配：
match = re.search(r'.*\b(?:for|at|of)\s+(.*)', text)
if match:
print(match.group(1))
, text)
详细信息：
\ b- word boundard boundary（？for | AT | of）-对于， 或\ s+- 一个或多个whitepsepaces（（？：（？），或的 的总体 yat a 尽可能多的事件， 整个单词char sequence$ 代码> - 字符串的结尾。
注意，您还可以使用re.Search，因为您期望一个匹配：
这让我想起了找到包括集合的所有成员的最小窗口的问题，该窗口可以在O（n）时间和O（k）空间中使用两个指针来解决。在我们的情况下，o（1）空间似乎足够了，因为我们只对一笔款项感兴趣。
移动正确的指针，直到达到总和为止。移动左指针，直到总和再次太低为止。然后移动正确的指针等。解决读者留给读者的gragmax约束。
为Groupby提供了2种不同的解决方案。从您的问题来看，尚不清楚您要寻找哪种类型的最终数据结构。
df = pd.DataFrame({"state":['A&N','A&N','A&N','A&N','A&N','A&N','A&N'],
'district': ['SA','SA','SA','N','N','N','N'],
'HS Code': [3,3,3,40,42,63,72],
'Feb Value': np.random.randint(200,300,7),
'Mar Value': np.random.randint(200,300,7),
'Apr Value': np.random.randint(200,300,7),})
df['Apr_district_by_sum'] = df.groupby(['HS Code','district'])['Apr Value'].transform(np.sum)
print(df)
state district HS Code Feb Value Mar Value Apr Value Apr_district_by_sum
0 A&N SA 3 252 249 277 773
1 A&N SA 3 268 267 268 773
2 A&N SA 3 295 241 228 773
3 A&N N 40 222 235 271 271
4 A&N N 42 225 226 202 202
5 A&N N 63 268 217 248 248
6 A&N N 72 292 257 270 270
或者
df = pd.DataFrame({"state":['A&N','A&N','A&N','A&N','A&N','A&N','A&N'],
'district': ['SA','SA','SA','N','N','N','N'],
'HS Code': [3,3,3,40,42,63,72],
'Feb Value': np.random.randint(200,300,7),
'Mar Value': np.random.randint(200,300,7),
'Apr Value': np.random.randint(200,300,7),})
df1 = df.groupby(['HS Code','district'])['Apr Value'].sum().reset_index()
print(df1)
HS Code district Apr Value
0 3 SA 735
1 40 N 206
2 42 N 207
3 63 N 235
4 72 N 275
我也遇到了一个类似的问题，但是我想创建的容器需要将/var/run/docker.sock挂载为音量（Portainer代理），而在不同的名称空间下运行它们时。通常，一个容器不在乎其启动的命名空间 - 这是重点 - 但是由于访问是由不同的名称空间进行的，因此必须规避这一点。
将- userns = host添加到容器的运行命令中，使其能够使用正确的权限。
相当特定的用例，但是经过比我想承认更多的研究时间后，我只是认为如果其他人最终在这种情况下，我应该与世界分享:)
没有将任意掩码转换为ROI的命令或简单方法。
这部分是如此，因为ROI定义为一组顶点。
为了进行转换，首先必须从二进制掩码中创建“大纲”掩码，然后获取所有轮廓点的XY坐标，然后具有算法来对这些点进行分类，以便它们形成A（闭环。
然后，可以创建ROI并将点添加为顶点。都是可行的，但不平凡。
但是我想知道为什么要竭尽全力？
如果主要用例是使用ROI限制SI中的某些数据，则必须将ROI转换回一个或另一个点的二进制掩码。那么，为什么不首先使用口罩呢？
如果这只是掩码可视化的问题，那么我建议使用用于任务的注释：覆盖注释。
image front := GetFrontImage().ImageClone()
number sx, sy
front.ImageGetDimensionSizes(sx,sy)
image mask = front > mean(front) ? 1 : 0
front.ShowImage()
mask.Showimage()
component maskComp = NewOverlayAnnotation(0,0,sy,sx)
maskComp.ComponentSetForegroundColor(0,0,1)
maskComp.ComponentSetMask(mask)
maskComp.ComponentSetTransparency(0.5)
front.ImageGetImageDisplay(0).ComponentAddChildAtEnd(maskComp)
编辑：GMS的较旧版本不支持这种类型的注释。在这种情况下，可以创建一个RGB混合图像以显示。
对于这种类型的事情，我通常会尝试将类别表示为逻辑表达式，然后使用scale _*_手动值。也许在这里使用cut我不理解的效用，但是在此示例中，您可以做...
if (input$fairness_metric == "Equal Opportunity Difference") {
heatmap_data <- rw对于这种类型的事情，我通常会尝试将类别表示为逻辑表达式，然后使用 scale _*_手动值。也许在这里使用 cut 我不理解的效用，但是在此示例中，您可以做...
Equal Opportunity Difference`
fair <- (abs(round(heatmap_data, 2)) > 0.11)
color <- ifelse((round(heatmap_data, 2) <= 0.10000) & (round(heatmap_data, 2) >= -0.10000), "black", "white")
}
# else if ...
# Create heatmap
ggplot(rw,
# ...
+ scale_fill_manual("Fairness",
breaks = c(TRUE, FALSE),
labels = c("Fair", "Unfair"),
values = c(fair_color, unfair_color))
# ...
我将针对这种类型的设置，其中每个微服务都是一组函数：
- https：// api。 mycompany.com/orders/fn1
- https://api.mycompany.com/orders.com/orders/orders/fn2
- https://api.mycompany.com/customers.com/customers/fn1
每个API可以如我的API ，它指向 https：//api.authsamples。 com/api 。
然后将只有一个API域，可以映射到自定义域。我的写入在有用的情况下解释我如何将其放在一起。
当未在app.module.ts文件中添加有关组件时，通常会发生这种情况。
请验证并相应确认。
它对我有用的是第2点中描述的。从拉法的答案来看：
$ npm cache clean --force
$ rm -rf node_modules package-lock.json
$ npm install
不幸的是，我仍然不明白为什么这些步骤解决了问题。
TimeIt具有循环和运行。您刚刚指定了每次运行的循环。
> In [80]: alist = []
In [81]: %%timeit
...: alist.append(1)
...:
...:
146 ns ± 12.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)
In [82]: len(alist)
Out[82]: 81111111
In [83]: alist=[]
In [84]: %%timeit -n2 -r1
...: alist.append(1)
...:
...:
1.75 µs ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 2 loops each)
In [85]: len(alist)
Out[85]: 2
In [86]: alist=[]
In [87]: %%timeit -n2
...: alist.append(1)
...:
...:
993 ns ± 129 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 2 loops each)
In [88]: len(alist)
Out[88]: 14
通常，我尝试设置一个时间IT，因此我不在乎“结果”是什么，因为我想要时间，而不是某种累积的列表或数组。
对于新清单，每个运行：
In [89]: %%timeit -n2 -r10 alist=[]
...: alist.append(1)
...:
...:
The slowest run took 4.75 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1.21 µs ± 889 ns per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 2 loops each)
您可以使用应该等于字符串关键字：
Open Browser https://www.google.com/ chrome
Maximize Browser Window
Wait Until Element Is Visible xpath=//input[contains(@class,'gLFyf')]
Input Text xpath=//input[contains(@class,'gLFyf')] stackoverflow.com
Press Keys xpath=//input[contains(@class,'gLFyf')] ENTER
${first_result}= Get Text xpath=(//*[contains(@class,'LC20lb ')])[1]
Should Be Equal As Strings ${first_result} Stack Overflow - Where
Developers Learn, Share, & Build ...
因此，（2,1）输入返回a（1,1）结果：
In [83]: gaussian(np.ones((2,1)))
Out[83]: array([[0.90483742]])
添加一些领先维度：
In [84]: gaussian(np.ones((3,4,2,1)))
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Input In [84], in <cell line: 1>()
----> 1 gaussian(np.ones((3,4,2,1)))
Input In [80], in gaussian(x)
4 sigma = np.array([[10, 0],
5 [0, 10]])
6 xm = x - mu
----> 7 result = np.exp((-1/2) * xm.T @ np.linalg.inv(sigma) @ xm)
8 return result
ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 2 is different from 3)
x-mu有效，因为（3,4,2,1）广播（2,1）
该错误发生在（ - 1/2） * xm.t @ np.linalg.inv（sigma）
np.linalg.inv（sigma） is（2,2） ）
xm是（3,4,2,1），因此其转置为（1,2,4,3）。
相反，如果数组为（3,4,1,2） @（2,2） @（3,4,2,1）结果应为（3,4,1,1）。
因此，让我们完善转言：
def gaussian(x):
mu = np.array([[2],
[2]])
sigma = np.array([[10, 0],
[0, 10]])
xm = x - mu
xmt =xm.swapaxes(-2,-1)
result = np.exp((-1/2) * xmt @ np.linalg.inv(sigma) @ xm)
return result
现在它适用于原始（2,1）和任何其他（N，M，2,1）形状：
In [87]: gaussian(np.ones((3,4,2,1))).shape
Out[87]: (3, 4, 1, 1)
In [88]: gaussian(np.ones((2,1))).shape
Out[88]: (1, 1)
我不熟悉使用nmake。以下是我进行的测试，将DLL与CPP相同的目录。
makefile：
foo: main.cpp
cl main.cpp TestDll.lib
有几种方法可以实现这一目标。
您需要定义
键，如果您在用.map（）的数组迭代时使用React创建DOM元素（否则您将在控制台中会收到警告您的浏览器）。您可以使用键获取user.id：您还可以保存
user.idinid = {user。 id}并通过e.target.id获取它。There are several ways to achieve this.
You need to define a
keyif you create DOM elements with React when you iterate through an array with.map()anyway (else you'll get a warning in the console of your browser). You can use thekeyto get theuser.id:You could also save the
user.idinid={user.id}and grab it viae.target.id.在React中的下拉中选择用户时获取ID