Pset_MaterialHygroscopic 材料的吸湿属性。 材料的吸湿属性。IfcMaterial IfcMaterial Upper VaporResistance Factor空气/材料的蒸汽渗透性关系（通常值>1），在高相对湿度（通常为95/50%RH）下测量。较高的蒸汽阻力系数较低的蒸汽阻力系数空气/材料的蒸汽渗透性关系（通常值>1），在较低的相
Need numeric dependent variable for regression 由于R语言版本不同，svm函数的更新，各参数发生了改变，最新版本的svm函数中各参数要求以及用法可以参见以下网址： https://www.rdocumentation.org/packages/e1071/versions/1.7-7/topics/svm 解决方法： 1、安装低版本的R语言 2
要使用Python获取计算机的内存信息需要用到psutil模块，能够获得的内存信息有内存总量、可用内存总量、已用内存量、内存使用百分比等信息。 写一个简单的小脚本，代码如下： #!/usr/bin/python import psutil pc_mem =psutil.virtual_memory() div_gb_fa
With the SAP Authenticator mobile app for Android, you can protect your sensitive systems beyondyour regular authentication mechanisms. This app is geared towards systems protected by the SAPSingle Sign-On application and provides enhanced security by gen
先上结论，unfold是先对第一通道展平，再对第二通道展平，依次叠加 import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F b=1 c=2 h=12 w=12 s=torch.arange(1,b*c*h*w+1).float() s=s.view(b,c,h,w) up_factor=2 kernel=3*up_factor t = F.unfold(s, kernel
同步转载至个人公众号：R语言学习 同步转载至个人知乎专栏：R语言可视化进阶 泰坦尼克沉船事故已经过去多年，但是关于它的生存预测问题一直是数据分析与建模的经典案例，今天抽空把Chuck Talbert大师做的预测进行简单翻译和再现，并加入个人理解，原文链接： [ Titanic: A TidyCaret Approach -
boost::units::conversion_factor相关的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::units::conversion_factor相关的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> #include <boost/units/cmath.hpp> #include <boost/units/io.hpp> #include <boost/units/quantity.hpp
因子分析模型, Factor Analysis models 注意, 这里的因子分析, 不是多元分析中的因子分析(与主成分分析类似), 这个因子分析主要出现在遗传评估领域, 比如植物, 林木中多地点数据的分析, 动植物中多性状分析计算遗传相关时. 优势 由于它可以减少方差组分估算的个数, 特别是在多性
事出有因 因为现在做的一个项目是全程全屏显示的。因此不同屏幕分辨率对程序界面的影响太大。而UI设计的时候又没有过多的考虑自动布局这方面的事。 虽然在刚开始做界面的时候已经尽量利用自动布局来做，但是有些控件提供的图片大小不太合适，在做的时候只能给控件设置固定大小
0-15min，QA，以hog为例，提出pair-programming，可使用vscode的live share扩展 15-30min，上节课的factor prime函数 30min后，开始正题higher order functions 质数、因数 is_prime(n)函数，判断n是否为质数 smallest_factor(n)函数，返回n大于1的最小因数（speed up！） print_factors(n)函数，对n进
原题： D. The Number of Pairs time limit per test 2 seconds memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output You are given three positive (greater than zero) integers c, d and x. You have to find the number of pairs of positi
一 : 前景 前几个月,公司做了下"合成大西瓜" . 现在整理一下 P2的参数传递 , 碰撞检测 和 坐标转换二, API Ⅰ, 传递参数 在p2.Body实例对象上,加一个自定义的field,如: UserData. 如下 Ⅱ, 碰撞检测
一、报告简介 上期我们对于期货多因子的逻辑和用途进行了小结，我们构建期货多因子是为了刻画期货的特征，从而用于机器学习。上期我们探究了动量因子，本篇报告将把更多的因子特征呈现出来。 二、因子研究方法 上期我们对于因子溢价构建方法进行了简介，本文采用同样方法，每天换仓，构建因
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap
大家好，我使用scala实现了个简单的解释器，能够实现整数的加减乘除。我是照着快学 19章的 3 - 4 * 5 这个例子做的。思路也是按照它的来的。 大概是这样 1）首先定义 factor 是整数 2）那么 term ： （+ factor factor ...) 就是一个完整的表达式了
语法 之前的文章中我们写了一个简单的词法分析器，具体见文章（Kotlin写一个解释器（1）—词法分析），有了词，那么如何将这些词组合成正确的句子呢？这里就是语法分析要做的了，首先说什么是语法，简单来说语法就是用词构成句子的规则。比如说汉语中我们常见的句子构造一般由主语+谓语+宾语构
前言 ~mpl_toolkits.mplot3d 生成的3D坐标系背景色是灰色的，刻度线也向内延伸了，如果搭配上其他白色背景的 2D 图，看起来很奇怪，比如下面这张图： 网上有一些办法可以将3D坐标区的背景设置为白色，比如： ax.w_xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0)) ax.w_yaxis.set_pane_color((1.0,
263. 丑数 把因数一个个除掉。 class Solution { public boolean isUgly(int n) { if(n==0) return false; int[] factor = {2,3,5}; for(int f : factor){ while(n%f==0) n/=f; } return n==1;
还在被R语言中的因子 factor毒打吗？ 视频教程在B站或者微信里搜这个标题即可。 一、R语言为什么要设计出因子factor？ Python中没有因子的概念，为什么R中会有呢？ 首先，我们知道，R语言最初是被统计学家设计出来教授统计学课程的。 这跟因子有什么关系? 当然有关系啦，因子作为R语言中
问题背景与现象 在使用Kafka客户端命令创建Topic时，发现Topic无法被创建。 kafka-topics.sh --create --replication-factor 2 --partitions 2 --topic test --zookeeper 192.168.234.231:2181 提示错误replication factor larger than available brokers。 具体如下： Error wh
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstra
factor = “return_on_invested_capital” ----------------1. 准备因子数据---------------- 1.1 获取因子数据 获取这一年的交易日期 date_data = get_trading_dates(start_date=“2020-01-01”, end_date=“2021-01-01”) 定义df数据集 all_data = pd.DataFrame() for dat
实战之单因子 IC 分析 概述代码实现导包1. 准备因子数据2. 准备价格数据3. 生成通用 Alphalens 结构4. 计算因子 因子 IC 结果分析时间序列图和移动平均线图因子直方图因子 Q-Q 图 因子有效性分析表格填充总结 概述 在此案例中, 我们将结合之前学到的知识, 使用 alphalen
目录使用data.frame函数构建dataframe访问元素设置行列名获取行列名列的对象类型添加新列查询/子集拼接/合并 R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。 使用data.frame函数构建dataframe student<-data.frame(ID=c(11,12,13), #第
QPoint类的主要功能是定义了平面上的一个点的坐标，数据类型为int类型，如果想要float类型就需要QPointF。 公共函数 QPoint () QPoint ( int x, int y ) bool isNull () const——Returns true if both the x and y coordinates are set to 0, otherwise returns false.
