首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

每个分类术语的平均帖子年龄(以天为单位

每个分类术语的平均帖子年龄是指在特定领域或主题下,该术语相关的帖子的平均发布时间距离当前时间的天数。这个指标可以用来衡量一个术语的热度和流行程度,以及相关讨论的活跃程度。

在云计算领域,每个分类术语的平均帖子年龄可以反映该术语的热门程度和当前的关注度。较低的平均帖子年龄意味着该术语近期内受到了较多的关注和讨论,可能是由于新技术的出现、新产品的发布或者相关事件的发生。而较高的平均帖子年龄则可能表示该术语的热度已经逐渐降低,或者相关讨论已经较少。

以下是一些常见云计算领域的分类术语及其平均帖子年龄:

  1. 云计算(Cloud Computing):平均帖子年龄较低,因为云计算是当前热门的技术趋势,广泛应用于各行各业。腾讯云相关产品:云服务器、云数据库、云存储等。腾讯云产品介绍链接
  2. 前端开发(Front-end Development):平均帖子年龄较低,前端开发是构建用户界面的关键技术,随着移动互联网和Web应用的普及,前端开发的需求持续增长。腾讯云相关产品:云托管、云函数等。腾讯云产品介绍链接
  3. 后端开发(Back-end Development):平均帖子年龄较低,后端开发是支撑应用程序运行的核心技术,随着云计算的兴起,后端开发也得到了更多的关注。腾讯云相关产品:云函数、云数据库等。腾讯云产品介绍链接
  4. 软件测试(Software Testing):平均帖子年龄较低,软件测试是保证软件质量的重要环节,随着软件开发的复杂性增加,软件测试的需求也在不断增长。腾讯云相关产品:云测试、云监控等。腾讯云产品介绍链接
  5. 数据库(Database):平均帖子年龄较低,数据库是存储和管理数据的关键技术,随着数据量的爆发式增长,数据库的性能和可扩展性成为了关注的焦点。腾讯云相关产品:云数据库MySQL、云数据库MongoDB等。腾讯云产品介绍链接
  6. 服务器运维(Server Operations):平均帖子年龄较低,服务器运维是保证服务器正常运行的关键工作,随着云计算的普及,服务器运维也面临着新的挑战和机遇。腾讯云相关产品:云服务器、云监控等。腾讯云产品介绍链接
  7. 云原生(Cloud Native):平均帖子年龄较低,云原生是一种构建和运行应用程序的方法论,旨在充分利用云计算的优势。腾讯云相关产品:容器服务、Serverless等。腾讯云产品介绍链接
  8. 网络通信(Network Communication):平均帖子年龄较低,网络通信是实现云计算和互联网应用的基础,随着网络技术的发展,网络通信也在不断演进。腾讯云相关产品:云联网、云网络等。腾讯云产品介绍链接
  9. 网络安全(Network Security):平均帖子年龄较低,网络安全是保护云计算和互联网应用免受攻击和威胁的重要领域,随着网络攻击的增加,网络安全的需求也在不断增长。腾讯云相关产品:云防火墙、云安全中心等。腾讯云产品介绍链接
  10. 音视频(Audio and Video):平均帖子年龄较低,音视频技术在云计算和互联网应用中扮演着重要角色,随着在线音视频服务的兴起,音视频处理技术也得到了广泛应用。腾讯云相关产品:实时音视频、云直播等。腾讯云产品介绍链接
  11. 多媒体处理(Multimedia Processing):平均帖子年龄较低,多媒体处理技术涉及音频、视频、图像等多种媒体类型的处理和分析,随着多媒体应用的普及,多媒体处理技术也得到了广泛关注。腾讯云相关产品:智能音视频、云图像处理等。腾讯云产品介绍链接
  12. 人工智能(Artificial Intelligence):平均帖子年龄较低,人工智能是模拟人类智能的技术和方法,随着大数据和计算能力的提升,人工智能在云计算领域得到了广泛应用。腾讯云相关产品:人工智能平台、智能图像识别等。腾讯云产品介绍链接
  13. 物联网(Internet of Things):平均帖子年龄较低,物联网是将各种物理设备和传感器通过互联网连接起来,实现智能化和自动化的技术领域,随着物联网应用的增加,物联网技术也得到了广泛应用。腾讯云相关产品:物联网开发平台、物联网通信等。腾讯云产品介绍链接
  14. 移动开发(Mobile Development):平均帖子年龄较低,移动开发是为移动设备(如手机、平板电脑)开发应用程序的技术,随着移动互联网的普及,移动开发的需求也在不断增长。腾讯云相关产品:移动应用开发平台、移动推送等。腾讯云产品介绍链接
  15. 存储(Storage):平均帖子年龄较低,存储是云计算和互联网应用中必不可少的基础设施,随着数据量的增加,存储技术也在不断演进。腾讯云相关产品:云存储、云硬盘等。腾讯云产品介绍链接
  16. 区块链(Blockchain):平均帖子年龄较低,区块链是一种去中心化的分布式账本技术,随着数字货币和金融科技的发展,区块链技术得到了广泛关注。腾讯云相关产品:区块链服务、区块链托管等。腾讯云产品介绍链接
  17. 元宇宙(Metaverse):平均帖子年龄较低,元宇宙是虚拟现实和增强现实技术结合的虚拟世界,随着虚拟现实技术的发展,元宇宙概念逐渐受到关注。腾讯云相关产品:虚拟现实开发平台、增强现实开发平台等。腾讯云产品介绍链接

需要注意的是,以上只是对每个分类术语的一般情况进行了描述,具体的平均帖子年龄可能会因时间的推移和行业的变化而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Google Earth Engine——2004-2010年时间平均基线月度引力异常值,该数据集所包含数据是以 “等水厚度 “单位厘米单位表示水垂直范围质量偏差

the following image collection: NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线月度引力异常值...该数据集所包含数据是以 "等水厚度 "单位厘米单位表示水垂直范围质量偏差。更多细节请参见提供者月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统一部分,并产生本数据集所使用二级数据(球面谐波场)。输出包括重力场和用于计算它们纠偏场球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数,结果可能略有不同。...对大多数用户来说,建议使用所有三个数据集平均值。更多细节请见供应商选择解决方案页面。 注意 由于GRACE观测采样和后处理,小空间尺度表面质量变化往往被削弱。...由球面谐波Level-2数据处理GRCTellus陆地网格不适合准确量化格陵兰岛或南极洲、冰川和冰盖冰量变化。对于这些地区,建议使用JPLmascon解决方案,可作为以下图片集。

16310

Google Earth Engine——GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线月度引力异常值。该数据集所包含数据是以 “等水厚度 “单位厘米单位

GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线月度引力异常值。该数据集所包含数据是以 "等水厚度 "单位厘米单位表示水垂直范围质量偏差。...该数据集利用空间和时间上先验约束,等面积3°x3°球盖质量浓度(mascon)函数来估计全球每月重力场,尽量减少测量误差影响。没有对数据进行额外经验性去分化过滤。...这使得mascon场信噪比比传统球面谐波解决方案更好。 备注 位于海岸线上马斯克包含陆地和海洋混合信号。...这个数据集一个版本,在后处理步骤中应用了海岸线分辨率改进(CRI)过滤器,分离每个陆地/海洋mascon中陆地和海洋部分质量。...这些数据以1/2度纬度网格表示,但它们代表了3x3度等面积上限,这也是JPL-RL05M目前原始分辨率。

16210
  • 动态 | 谷歌发布机器学习规则: 关于机器学习工程最佳实践(上)

    术语 在我们讨论有效机器学习过程中,会反复提到下列术语: 实例:要对其进行预测事物。例如,实例可以是一个网页,您希望将其分类“与猫相关”或“与猫无关”。...每个预测都可看作是一个概率或预期值。这样一来,相较于使用目标(0-1 损失、各种合页损失函数等)尝试直接优化分类准确度或对效果进行排名模型,这种模型更易于进行调试。...如果您有一个特征,对于每个样本来说,其值要么是 0,要么是 1,则会校准 3 个特征值 1 样本集。此外,如果您有一个特征,对于每个样本来说,其值均为 1,则会校准所有样本集。...最标准两种方法是“离散化”和“组合”。 “离散化”是指提取一个连续特征,并从中创建许多离散特征。年龄这一连续特征例。...您可以创建一个年龄不满 18 周岁时其值 1 特征,并创建年龄在 18-35 周岁之间时其值 1 另一个特征,等等。不要过多考虑这些直方图边界:基本分位数给您带来影响最大。

    48330

    花了一周,我总结了120个数据指标与术语

    △点击查看大图 此外,还有指标ARPU与ARRPU,这二者分别的含义: ARPU(Average Revenue Per User):每用户平均收入。...百分比分母是100,也就是用1%作为度量单位,因此便于比较。 百分点:是指不同时期百分数形式表示相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。 频数和频率 频数:一个数据在整体中出现次数。...定性变量 又名分类变量:观测个体只能归属于几种互不相容类别中一种时,一般是用非数字来表达其类别,这样观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量,如学历、性别、婚否等。...概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间偏离程度。统计中方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值平均数之差平方值平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。...平均数相同两组数据,标准差未必相同。 皮尔森相关系数 皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度统计量。相关系数用r表示,其中n样本量,分别为两个变量观测值和均值。

    1.5K31

    揭开人工智能、机器学习和深度学习神秘面纱

    机器学习优势在于从数据中学习,它可以提供数据驱动概率预测。 image.png 根据Ted Dunning说法,最好使用精确术语,如机器学习或深度学习,而不是术语“AI”。...分类基于已知项目的标记示例(例如,已知欺诈交易)来识别项目属于哪个类别(例如,交易是否是欺诈欺诈)。逻辑回归预测概率 - 例如,欺诈概率。线性回归预测数值 - 例如,欺诈数量。...· 把肿瘤分类为恶性或非恶性。 逻辑回归(或其他算法)一些例子包括: · 鉴于历史上汽车保险欺诈索赔要求和索赔特点,如索赔人年龄、索赔额和事故严重程度,预测欺诈可能性。...K个聚类,其中每个观测值属于具有距其聚类中心最近平均聚类。...医疗保健:X射线,扫描等诊断机会 保险:根据照片估算索赔严重程度。 用于测序数据递归神经网络。 客户满意度:将语音数据转录文本以进行NLP分析。 社交媒体:社交和产品论坛帖子实时翻译。

    70212

    数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

    这可以通过使用多元回归模型来完成,例如,通过考虑权重  Y_i  可以建模 str(babis) 数据集描述如下: bwt 是因变量,新生儿体重盎司单位。数据集使用 999 作为缺失值。...gestation 是怀孕时间,单位。999 是缺失值代码。 parity 第一胎使用 0,否则使用 1,缺失值使用 9。 age 是母亲年龄,整数。99 是缺失值。...height 是母亲身高。99 是缺失值。 weight 是母亲体重,单位。999 是一个缺失值。 smoke 是一个分类变量,表示母亲现在是否吸烟 (1) (0)。9 是缺失值。...如果j协变量xj是实值,那么系数βj值就是在其他协变量不变情况下,将xij增加1个单位对Yi平均影响。...如果j协变量xj是分类,那么系数βj值是对Yi从参考类别到指定水平平均增量影响,而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距(或参考类别,如果模型中有一个以上分类协变量)。

    46800

    数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

    这可以通过使用多元回归模型来完成,例如,通过考虑权重  Y_i  可以建模 str(babis) 数据集描述如下: bwt 是因变量,新生儿体重盎司单位。数据集使用 999 作为缺失值。...gestation 是怀孕时间,单位。999 是缺失值代码。 parity 第一胎使用 0,否则使用 1,缺失值使用 9。 age 是母亲年龄,整数。99 是缺失值。...height 是母亲身高。99 是缺失值。 weight 是母亲体重,单位。999 是一个缺失值。 smoke 是一个分类变量,表示母亲现在是否吸烟 (1) (0)。9 是缺失值。...如果j协变量xj是实值,那么系数βj值就是在其他协变量不变情况下,将xij增加1个单位对Yi平均影响。...如果j协变量xj是分类,那么系数βj值是对Yi从参考类别到指定水平平均增量影响,而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距(或参考类别,如果模型中有一个以上分类协变量)。

    75300

    数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

    这可以通过使用多元回归模型来完成,例如,通过考虑权重 Y_i 可以建模 str(babis) 数据集描述如下: bwt 是因变量,新生儿体重盎司单位。数据集使用 999 作为缺失值。...gestation 是怀孕时间,单位。999 是缺失值代码。 parity 第一胎使用 0,否则使用 1,缺失值使用 9。 age 是母亲年龄,整数。99 是缺失值。...height 是母亲身高。99 是缺失值。 weight 是母亲体重,单位。999 是一个缺失值。 smoke 是一个分类变量,表示母亲现在是否吸烟 (1) (0)。9 是缺失值。...如果j协变量xj是实值,那么系数βj值就是在其他协变量不变情况下,将xij增加1个单位对Yi平均影响。...如果j协变量xj是分类,那么系数βj值是对Yi从参考类别到指定水平平均增量影响,而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距(或参考类别,如果模型中有一个以上分类协变量)。

    23230

    多变量(多元)多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

    这可以通过使用多元回归模型来完成,例如,通过考虑权重 Y_i 可以建模 str(babis) 数据集描述如下: bwt 是因变量,新生儿体重盎司单位。数据集使用 999 作为缺失值。...gestation 是怀孕时间,单位。999 是缺失值代码。 parity 第一胎使用 0,否则使用 1,缺失值使用 9。 age 是母亲年龄,整数。99 是缺失值。...height 是母亲身高。99 是缺失值。 weight 是母亲体重,单位。999 是一个缺失值。 smoke 是一个分类变量,表示母亲现在是否吸烟 (1) (0)。9 是缺失值。...如果j协变量xj是实值,那么系数βj值就是在其他协变量不变情况下,将xij增加1个单位对Yi平均影响。...如果j协变量xj是分类,那么系数βj值是对Yi从参考类别到指定水平平均增量影响,而其他协变量保持不变。参考类别的平均值是截距(或参考类别,如果模型中有一个以上分类协变量)。

    80021

    万字长文总结提示词技巧!新加坡首届GPT-4提示工程大赛冠军最新分享

    假设你是一名社交媒体经理,你需要帮助起草一篇Facebook帖子来宣传公司新产品。 没有CO-STAR提示工程是这样: 在Facebook上写一篇文章,我公司新产品做广告。...我公司名叫Alpha,产品名叫Beta,是一种新型超快吹风机。 #目标# 我创建一个Facebook帖子,目的是让人们点击产品链接购买它。...下面举例说明如何在提示符中使用此类分隔符: 将>中每段对话情绪分类「积极」或「消极」。给出情感分类,无需任何其他前言文本。...这让很多人感到困惑,以至于OpenAI发布了一篇文章来解释这些术语。以下是其摘要: 「系统提示」和 「系统消息」是通过聊天完成API编程方式与ChatGPT进行交互时使用术语。...如果文本中没有足够信息来回答问题,请不要编造信息,并将答案填写 「NA」。 你只能回答与「插入范围」相关问题。切勿回答任何与年龄、性别和宗教信仰等人口统计信息相关问题。

    41010

    SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择影响因素调查数据分析|附代码数据

    任务: 判断每个变量时数值型变量还是分类型变量,数组型计算其均值和方差,分类列出每类频率。...数值型变量: Distance:居住地离上班地距离(公里) Pincome:个人年收入(万元) Hincome:家庭年收入(万元) Age:年龄 Car:家庭拥有汽车数量 People:家里人口数量...;6:其他) Housing:房屋拥有类型(0:租房;1:买房) Mode:主要通勤出行方式(1:汽车;2:公共交通;3:电动自行车;4:其他) 分类型变量: Gender:性别(0:女;1:男)...聚类中心结果如下 每个样本聚类信息:  分析不同小区居民平均出行距离、平均家庭收入、年龄分布、性别分布、家庭人口数和受教育程度有什么区别吗?...对2区出行数据进行决策树模型分析 从结果来看,决策树分类模型可以看到区2出行方式主要受到距离影响。若距离较大,则出行方式汽车和电瓶车为主,若距离较小,则以公交车为主。

    33930

    Elasticsearch:透彻理解 Elasticsearch 中 Bucket aggregation

    category 数量是我们想要,但是在很多情况下,我们更想得到在这每天 category 下一些指标,比如每个 category 平均年龄是多少?...这样我实际上是在 category key 存储桶里来求平均值。 6.png 我们可以通过如下方法来得到这个: 7.png 上面的查询,我们可以在每个category桶里来做平均值。...category 下平均年龄。...我们可以再进一步想得到在每个 category 下每个国家平均年龄。显然这个时候,我们需要使用到 country 这个桶,这桶是在 category 桶下面的另外一个桶。...例如,假设我们时间间隔值5,存储分区大小6,则年龄32会四舍五入30。

    2.7K40

    特征工程入门:应该保留和去掉那些特征

    所有的内存值都是以“GB”单位,因此没有必要保留一个不能显示数据集中任何变化附加列,因为它不会帮助我们模型学习不同模式。...例如,在上面的数据集中,我们可以创建一些特征可以是-计数手机在每个品牌,每个手机在各自品牌%份额,计数手机在不同内存大小,每单位内存价格,等等。这将帮助模型在细粒度级别上理解数据。...时滞——这意味着以前时间戳记录创建列(销售前一、销售后一个月等等,基于用例)。这个功能可以帮助我们了解,例如,iPhone 1销量是多少,2销量是多少等等。...类别的统计——这可以是任何简单事情,比如统计每个品牌手机数量,统计购买iPhone 11pro的人数,统计购买三星Galaxy和iPhone不同年龄段的人数。...总和/平均值/中位数/累积总和/总和-任何数字特征,如工资,销售额,利润,年龄,体重,等等。

    1.1K10

    WordPress数据库介绍

    但是,如果您Web主机使用不同主机名,您还可以管理MySQL服务器。 WordPress数据表 在数据库中,您数据以表格形式存储。每个表由唯一数据组成,并以行显示。行还包含其他信息或参数。...wp选项 - 此部分包含WordPress用于存储各种首选项和配置设置数据。 wp postmeta - 每个帖子都有称为元数据唯一信息,这些数据将在本节中提供。...wp帖子 - 在WordPress中,“帖子”是您撰写填充博客文章。本节将存储该数据。页面和导航菜单项也存储在此处。...wp termmeta - 每个术语都有称为元数据唯一信息,这些数据将在本节中提供。 wp terms - 帖子和链接类别以及帖子标签都存储在此处。...wp术语关系 - 帖子与wp_terms表中类别和标签相关联,此关联在此处保留。 wp术语分类 - 此表描述wp_terms表中条目的分类(类别,链接或标记)。

    2.5K20

    浅谈 T-SQL高级查询

    例: 显示距离当前10日期和时间: select dateadd (DD,10,getdate())#“getdate()”取得当前系统日期,DD:单位日 ?...显示所有人姓名和年龄: select 姓名,datediff (yy,出生日期,getdate()) as 年龄 from ***表名*** ?...: select sum(基本工资) as 总工资 from *表名* 查询表中所有员工平均工资: select avg(基本工资) as 平均工资 from *表名* 查询表中最高和最低基本工资...group by 子句分类组合,再根据需要得到统计信息,只显示限定条件组,需要使用 HAVING 子句 查询表中每个职务平均工资: select 职务,avg(基本工资) as 职务基本工资...查询所有水果名称和出厂日期,特定格式拼接字符串,如:“西瓜出厂日期是:2017/05/06” select 种类+'出厂日期是:' +CONVERT(varchar(10),出厂日期,111)

    1.7K30

    GDPR

    DPD “Data Protection Directive”,欧盟隐私和人权法组成部分,DPD 负责个人数据保护和处理,它不保护欧盟以外欧盟公民个人数据 GDPR GDPR (General...为什么选择GDPR GDPR 取代了 DPD GDPR 依法保护欧盟境外欧盟公民个人数据 GDPR 扩展了个人数据定义 照片、音频、视频、金融交易、社交媒体帖子等。...,没有任何个人标识个人数据(Personal data),例如匿名帖子 Anonymised data:匿名数据,没有任何个人标识个人数据,无法进行重新识别,例如首次购房者平均年龄 常用术语 Data...数据最小化 规定仅必须特定功能收集该功能严格要求数据 准确性 规定从客户收集数据必须正确存储并定期更新 保密性和完整性 保密性规定,只有获得必要授权的人才能检索客户数据。...适用于数据控制者和数据处理者 处罚机制(Penalties) 违反 GDPR 组织可能会被罚款 授权许可机制(Consent) 同意请求必须易于理解且易于获取形式提出 必须使用清晰易懂语言获得同意

    29820

    金融行业实战项目:如何理解业务?

    image.png 【面试题】 下表是某金融App数据,请结合Excel数据集中数据完成下列问题(某金融公司面试题,文末有数据下载 ) 原始数据如下所示: image.png 方便后期分析,我们对数据进行分类...首投距注册时长()是首次投资距离注册时间,单位。 用户浏览产品期限倾向是指固收含转让区(产品期限:1-3,4-6,7-12,12以上(PC+H5+APP))。...根据《描述统计分析》里讲过异常值方法,我们可以使用Tukey's test方法找出宜昌至范围。 image.png 我们该案例中年龄例,展示如何找出异常值。...结果如下(因数据较多只选取部分数据呈现): image.png 第三步:制作数据质量报表,年龄数据例。 把第二步中得到结果作为临时表e,用sum函数计算出年龄异常值总人数与总人数占比。...提高提取数据正确率,确保数据来源准确。 【本题考点】 1.考察对业务理解能力,拿到数据以后,不是立马开始分析,而是要先理解数据,对数据分类。 2.“每个问题”要想到用分组汇总来实现。

    1.1K50

    独家|使用Python进行机器学习假设检验(附链接&代码)

    正态分布方程 标准化正态分布 标准正态分布是平均0,标准差1正态分布 4、哪些是假设检验重要参数?...接受或拒绝假设不可能100%准确,因此我们选择通常5%重要程度。 这通常用alpha(数学符号)表示,通常0.05或5%,这意味着您输出应该有95%信心在每个样本中给出类似的结果。...例如:你有10个年龄,你正在检查平均年龄是否30岁。...H0:两组平均0 H1:两组平均值不为0 例:我们检查血液之后和血液数据之前血液数据。...例如,如果我们想根据种族等某些分类变量来测试选民年龄是否不同,我们必须比较每个级别的平均值或对变量进行分组。我们可以为每对组进行单独t检验,但是当你进行多次检测时,你会增加误报可能性。

    1.1K30

    R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

    例子 目的:通过将 BMI 建模年龄函数,识别具有不同轨迹参与者亚组。根据迄今为止可用文献,我们假设初始 K=5 类 BMI 轨迹。...包含变量有: id - 个人 ID 年龄 - BMI 测量年龄单位 bmi - 个人在 T1、T2、T3 和 T4 时间体重指数, kg/m^2 单位 true_class - 用于识别模拟个人...首先,对于每个参与者,计算被分配到每个轨迹类后验概率,并将个体分配到概率最高类。在所有类别中,这些最大后验分配概率 (APPA) 平均值高于 70% 被认为是可以接受。...使用正确分类、不匹配几率进一步评估模型充分性。...LCTMdel_f 第 5 步 图形表示方法; 绘制包含每个时间平均轨迹 每个类具有 95% 预测区间平均轨迹图,显示每个类内预测随机变化 plotpred <- predictY plototp

    95920
    领券