我尝试按照这里的教程在Windows10上安装AdonisJS:,但我总是得到错误信息:
SyntaxError: Invalid regular expression: /^\/: \ at end of pattern
at C:\Users\...\Desktop\yardstick\app\Listeners\Http.js (C:\Users\...\Desktop\yardstick\app\Listeners\Http.js:1:1)
在运行npm run dev之后。
你知道我做错了什么吗?
我有这样的表格:
<form>
Place straightedge/yardstick along width of pothole such that it points at the corners, <a class="showImage">like this</a>
<span class="row">
<label class="firstColumn seventeenTwentieths">Pothole w
我的应用程序将提交的表单数据发送到此服务器端函数:
function processFormData(data)
{
data = JSON.parse(data);
// validate data
var errorObject = {},
potholeErrors = createErrorObjectFor('pothole'),
intervalSizeErrors = createErrorObjectFor('intervalSize');
// make sure numbers are actual n
我在R是新来的,正在努力学习时尚模特。
我得到的错误只有glm for iris dataset,如果& change dataset,那么glm运行得很好,但是我开始在kknn中得到这个错误。
Warning message:
"All models failed in [fit_resamples()]. See the `.notes` column."
Warning message:
"This tuning result has notes. Example notes on model fitting include:
internal: Erro
我正在运行一个并行计算,使用foreach同时处理许多时间序列。在这些计算中(在一个名为compute_slope()的函数中,我执行如下操作
lBd <- floor(TMax^delta) # lower bound
uBd <- ceiling(m * TMax^delta) # upper bound
# process is a tibble with columns `n` and `variance`
process %>%
dplyr::filter(between(n, lBd, uBd)) %>%
lm(data = ., l
我有两个数据集,一个训练数据集和一个测试数据集,我正在使用训练数据集和R上的tidymodels包创建一个SVM,作为SVM工作流的一部分,我正在进行特征选择,以选择5个表现最好的特征。然后,我尝试使用测试数据集来测试这个SVM。然而,当我试图预测测试数据集的分类时,尽管测试数据集中的变量与模型预测器匹配,但我还是收到了"The following required columns are missing"错误。
请注意,我使用进行特征选择,由选择性能最好的5个特征。我已经创建了一个可复制的示例:
library(tidymodels)
#remotes::install_gi
我遵循Jan 的分类使用Tidymodel。到目前为止,一切都进行得很顺利,直到我尝试使用函数fit_resamples()对模型进行评估。我一直收到错误消息Error in UseMethod("required_pkgs") : no applicable method for 'required_pkgs' applied to an object of class "workflow"。
他在这一节中使用的代码是:
log_res <-
log_wflow %>%
fit_resamples(
resamp
在尝试向tibble添加配方列时,遵循 Rsample Tidymodels文章中的步骤,我得到了以下错误消息:
Error: Not all variables in the recipe are present in the supplied training set: 'ticker', 'ret_3m', 'lead_ret', 'p_l', 'vpa', 'lpa', 'roe', 'payout', 'dy_12m', 'p_vpa
我使用R 4.1.2,网状1.22和文本0.9.50。
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("oscarkjell/text")
library(text)
temp <- textEmbed("Hello!", model="anton-l/megatron-11b")
# Here comes an error message with traceback information.
# My guess is huggingface'
我正在尝试安装R包"mxnet“。但是,这个包似乎不能在CRAN上使用。我在stackoveflow上发现了类似的帖子,遇到了类似的问题: How to install "mxnet" package in R 4.0.2 我尝试了三种不同的方式来安装这个包,但是都失败了: #First Way:
install.packages("https://s3.ca-central-1.amazonaws.com/jeremiedb/share/mxnet/CPU/3.6/mxnet.zip", repos = NULL)
Installing packa
问题:
我正在学习朱莉娅·西尔奇()关于使用潮汐模型和食谱的教程。我可以顺利完成大部分工作,但是当我调用fit_resamples()函数时,我会得到一个错误:Error: The first argument to [fit_resamples()] should be either a model or workflow.
我正在为字符复制教程字符中的代码,所有操作都很好,包括打印出validation_splits。但是,一旦我调用fit_resamples(),我就会得到上面的错误()。如果有用的话,rlang::last_error()的输出是:
<error/rlang_er
我在使用SMOTE {smotefamily}的K参数的trafo函数时遇到了问题,特别是当最近邻居K的数量大于或等于样本大小时,就会返回一个错误(warning("k should be less than sample size!")),调优过程就会终止。
在内部重采样过程中,用户无法控制K小于采样大小。这必须在内部进行控制,例如,如果K的某个值为trafo_K = 2 ^ K >= sample_size,则为trafo_K = sample_size - 1。
我想知道这个问题是否有解决方案,或者已经有了解决方案?
library("mlr3")
我正在构建一个自定义的recipes函数,当我尝试prep()食谱时得到一个错误。我得到以下错误: > prep(rec_obj)
Error in UseMethod("prep") :
no applicable method for 'prep' applied to an object of class "c('step_hai_hyperbolic', 'step')" 当我将prep.step_hai_hyperbolic()作为一个函数加载到全局环境中,以便它显示在RStudio的环境区