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我想知道用ELOQUENT銷燬多個數據庫條目的最佳方法是什麼，我沒有找到一種方法來確定。所以我有3個ID的數組（2與整數，1與字符串）。使用foreach和 - > delete（）每個條目或銷燬數組是更好嗎？當我看destroy功能，規定如下：我們實際上會從數據庫表中拉模型，並呼籲刪除他們每個人的獨立，使他們的活動會被解僱正確在開發者想要檢查這些屬性的情況下具有正確的一組屬性。和

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代碼優化問題

我在Android開發中做了一些代碼更改，以使我的編碼更加準確。我有我的佈局中的所有星期幾天的7個TextViews，我已經通過id爲所有這些TextView找到了查看。要求是，當用戶單擊來自該7個TextView的任何人時，一次只能選擇一個TextView。所以，我有一些如下重複的代碼，檢查出來： case R.id.txt_sunday: if (Prefrences.ge

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L-BFGS-B不滿足給定的約束

我試圖通過在scipy中使用最小化函數來找到我的模型的優化權重值。如下面的代碼所示，我定義了我的錯誤函數，返回模型的一個減去f1分數。 def err_func(weights,x,y): undetected=0 correct=0 incorrect=0 results=fun(weights,x) for i in range(0,

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Frontier Equation - 將多項式擬合到數據集的頂部

如何使用python將多項式擬合到經驗數據集中，使其適合數據的「頂部」 - 即對於每個x值，函數的輸出大於該x處的最大y。但同時它最大限度地減少了這個數據。什麼我指的是在下面的圖片中看到的一個例子：

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沒有代碼的CSS塊的原因？

我目前正在優化一個網站的代碼，開發它的程序員不在這裏。有一個大約有1000行代碼的CSS文件，在這個文件中，有很多花括號內沒有代碼的塊。例如： .header{ } 是否有一個原因讓這些？還是他們完全沒用？

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用於讀寫數據的優化的mysql表架構

我正在研究一個項目，該項目需要將數據存儲在從多個跟蹤設備到達服務器的mysql中。數據間隔爲10s。目前我們存儲數據的方式如下：每個設備有一個單一的表（{DEVICE_NUMBER} _info）與Unix時間戳作爲主鍵。（因此，如果我們有10,000個設備，我們最終會有10,000個表，這是爲了防止鎖定，因爲我們每10秒插入表中）。數據每10秒插入到相應的表中，以後再訪問。這種方法的問

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專門針對誤報的二元分類目標

使用sklearn模型時我有點困惑，我該如何設置特定的優化功能？例如，當使用RandomForestClassifier時，如何讓模型「知道」我想要最大化「回憶」或「F1分數」。或'AUC'而不是'準確性'？有什麼建議嗎？謝謝。

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指令中的x86/x64的ASM重新排序 - 與最新的CPU性能優化

多少的性能提升，如果有的話，可以從一個最近高端的Intel CPU重新排序的x64（x86-64的）指令得到。在極度危急的情況下值得一提嗎？我也想知道關於通過改變寄存器的使用取得的成果的可能性/使用附加寄存器（如果免費），以允許在某些情況下，奇較長距離的代碼移動？

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kernel_constraint = max_norm（3）是做什麼的？

在教程的一個我的工作（下面給定的鏈路）中，作者概述了基線神經網絡結構爲：卷積輸入層，尺寸爲3×3，整流器活化函數32的特徵圖和最大規範的重量限制設置爲3 model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(3, 32, 32), padding='same', activation='relu', kernel_constraint=maxnorm(3)))

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Keras需要很長時間才能進行第一次預測model.load（）

我使用model.load（）加載keras中的模型，並發現第一個預測的計算時間比預測的時間長10倍以上，爲什麼會發生這種情況的任何想法或者使負載初始化第一預測週期加速的建議都將不勝感激。我正在使用Tensorflow後端CPU處理。感謝您的幫助， Denym