我想最小化函数FlogV (使用多正态分布,Z是数据矩阵NxC;SIGMA是数据协方差的方阵CxC,R是长度为C的向量)
FLogV <- function(P){
(here I define parameters, P, within R and SIGMA)
logC <- (C/2)*N*log(2*pi)+(1/2)*N*log(det(SIGMA))
SOMA.t <- 0
for (j in 1:N){
SOMA.t <- SOMA.t+sum(t(Z[j,]-R)%*%solve(SIGMA)%*%(Z[j,]-R))
}
MlogV <
我有三个列表:ListOfBoxes、ListOfGoals和ListOfDoned。
前两个列表包含转换,第三个列表是空的。
当来自ListOfBoxes x和z位置的框与ListOfGoals中的目标相同时,我将该框移到ListOfDoned。
接下来我想要发生的是:如果ListOfDoned中的一个盒子不再是ListOfGoals中的目标,请移动回ListOfBoxes。
这是我的密码:
for(var n = 0; n < ListOfGoals.Count; n++)
{
for (var p = 0; p < ListOfBoxes.Count; p++)
我能看到的最好的工作方式是使用position:absolute和z轴将文本移动到不透明度:0.5框的顶部。有没有更好的方法来实现这一点?
<div style="opacity:0.5;height:50px;width:150px;">
<p> I want this to be non transparent </p>
</div>
我们模拟了一个数据集并创建了一个模型。
set.seed(459)
# seed mass
n <- 1000
seed.mass <- round(rnorm(n, mean = 250, sd = 75),digits = 1)
## Setting up the deterministic function
detFunc <- function(a,b,x){
return(exp(a+b*x)) / (1+exp(a+b*x))
}
# logit link function for the binomial
inv.link <- function
我需要在Cognos报告中提供一个关键字搜索选项。我有4个关键字的文本框提示。我需要一个解决方案,我过滤详细信息字段的基础上最多4个关键字输入。我尝试的过滤器表达式是:
IF (?p_Details1? IS NOT NULL) THEN ( IF (?p_Details2? IS NOT NULL) THEN ( IF (?p_Details3? IS NOT NULL) THEN ( IF (?p_Details4? IS NOT NULL) THEN (UPPER([DETAILS]) CONTAINS (UPPER(?p_Details1?)) OR UPPER([DETAILS])
因此,我试图编写一个在课堂上使用Point和Line的代码。它的功能是用两点创建一条线,然后找出这条线的斜率。这就是代码的样子。
public class LineMain{
public static void main (String[]args){
Point p1=new Point(22,3);
Point p2=new Point(4,7);
Line Line1=new Line(p1,p2);
System.out.println(Line1.getSlope());
}
}
public class Line{
private P
我从几个不同的网站收集了这段代码。它完美地创建了双交叉点...但无论出于什么原因。这条切线被敲打了..换句话说,为了更清楚地说明这一点,代码正在生成错误的切线!切线通常指向下方,有点与法线相反。我希望它与纹理坐标的V轴对齐。奇怪的是,我使用法线和切线的十字来得到双切线,这是很好的。
我试过翻转坐标,UVs..几乎所有的事情..我数学不是很好所以..有人可以看看我的代码,看看它看起来是不是“合法”?谢谢!
Private Sub ComputeTangentBasis(ByRef p0 As vertex_data, ByRef p1 As vertex_data, ByRef p2 As ve
我得到了一个数据集,在将其拆分成训练数据和测试数据后,我尝试通过train_test_split对y_train和y_test运行proportion_ztest (test_stat, p_value) = proportions_z_test(y_train, y_test, alternative='two-sided') 但是Python一直抛出ValueError: operands could not be broadast together with shapes (4254,) (1123,)。 我的Y目标变量是二进制的(类0和类1) 有没有办法直接将y_tr
我有一个数据帧,它基本上看起来如下所示: X1 X2
A 1000
B 976
C 800
. .
. .
. .
X 89
Y 45
Z 26 现在,我想根据X2列中的值从我的数据框中提取一个子样本,其中包含顶部的x%、中间的y%和底部的z%。我的数据帧已经根据X2进行了降序排序。目前,我有这样的代码: a = subset(data, X2 > quantile(X2, prob = 1 - n/100)) 但是,根据X2中的值,这只返回数据帧的前n%。有人知道如
下面是我面临问题的实际代码摘录:
var p = {x:400, y:100, z:100};
var c = {x:250, y:250, z:100};
var o = {x:250, y:250, z:250};
var ta = 1;
var r1 = 212.13203435596427;
var r2 = 259.8076211353316;
var b1 = Math.round(2*r1*r1*(1 - Math.cos(ta)) - r2*r2 + (o.x+p.x)*(o.x-p.x) + (o.y+p.y)*(o.y-p.y) + (o.z+p.z)*(o.z-p.z))
由于python中没有直接的离散分布拟合包,所以我尝试使用statsmodels.base.model.GenericLikelihoodModel来拟合二项分布。然而,在某些情况下,例如n=5、p=0.5,除了点估计外,估计摘要中的每一项都是nan。
如果我把n从5改为10,那么一切都很好。
我的密码是:
import numpy as np
from statsmodels.base.model import GenericLikelihoodModel
from scipy.stats import binom
class Binom(GenericLikelihoodModel):