我正在尝试编写一个嵌套循环代码来模拟一个101行的数据框中的10列数据。已将第一行数据指定为起始值。每列应该是不同的,因为我的矩阵r是从随机法线生成的;但是,每列中的结果值完全相同。为循环索引提供一些上下文:
tmax=100; ncol(pop_sims) = 12 (so a total of 10 iterations, 3-12); ncol(r) = 10
for (i in 1:tmax){
for (j in 3:ncol(pop_sims)){
for(k in 1:ncol(r)){
if (pop_sims[i,j]*exp(r[i,k]) <2)
我试图编写一个使用本地数据库和链接服务器的查询,并在别名链接服务器时得到一个4101多部分标识符错误。
如果我跑了
select *
from [ServerName\Instance].[DatabaseName].[dbo].[tbl_CUA_Visitation_Report_Line]
我把桌子的所有记录都拿回来了。但如果我跑了
select l.*
from [ServerName\Instance].[DatabaseName].[dbo].[tbl_CUA_Visitation_Report_Line] AS l
如果收到消息:
Msg 4104,16级,状态1,行1多部分标识
当我试图在本地网络上访问2008 R2 SP2的命名实例时,我没有问题。但是当我从网上到办公室外访问时,我无法连接到数据库服务器。
它返回“著名”以下错误:
A network-related or instance-specific error occured while establishing a connection to SQL Server. The server was not found or was not accessible. Verify the instance name is correct and that SQL Server is configured to
我从一本教科书“金融工程的统计和数据分析”中找到了这段代码,但我对这段代码中的某些行感到困惑:
这段代码试图回答一个问题:在接下来的45个交易日中,至少一个交易日结束时,股票价值将低于950,000美元的概率是多少?他们也提供了平均和可持续发展。
代码:
niter = 1e5 # number of iterations
below = rep(0,niter) # set up storage
set.seed(2009)
for (i in 1:niter)
{
r = rnorm(45,mean=.05/253,
sd=.23/sqrt(253)) # generate
我正在开发一个简单的异步HTTP代理。我编写了这个函数来接收所有数据(因为我不知道接收的数据的具体大小):
def recvall(sock):
data = b""
while True:
r, w, e = select.select([sock], [], [], 1)
if r:
data+= sock.recv(65535)
if not data: # if empty
break
else:
br
我在github上读到了这些代码:
# loss1, loss2 belong to the same net
net.zero_grad()
loss1 = ...
loss2 = ...
loss1.backward()
loss2.backward()
optim.step()
这不是pytorch官方网站上提到的BP方法,官方文档中提到了tensor.backward的Computes the gradient of current tensor w.r.t. graph leaves.。
那么,其他梯度期望这两个损失张量不被计算?并且没有更新张量?
我正在尝试创建一个算术平均值的元素。我在所有应该写入的数据中都有一个输入向量。和一个时钟输入来改变我们的输入值。我在互联网上找了找,但是找不到帮助我解决问题的结果。这是我的代码,它的工作非常简单-它只工作于第一个“一些”结果,而我不能理解结果。我在Quartus 9.1工作。请帮助))
library IEEE;
use IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;
use IEEE.numeric_std.all;
entity serArifmet is
generic ( r: integer :=8;
b: integer :=4);
port ( w: in signed (b
我很难理解pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) in R是如何连接到scipy.stats.nbinom.pmf(k, n, p, loc=0) in SciPy的。 对于R函数,参数的定义如下。 q =vector of quantiles.
size = target for number of successful trials, or dispersion parameter (the shape parameter of the gamma mixing distribution). M
我正在开发R中的一个函数,它将帮助从我们的网站数据中识别用户会话。会话由用户登录的时间、登录时的操作和注销来确定。我们目前有一个包含所有用户登录、操作和注销的庞大列表。我正在努力创建的函数将循环通过每个用户采取的操作,并检测登录。每次有日志记录在会话中时,该用户的会话计数将加1。 我想要实现的Sudo代码: Group by userid
Set i = 0
Begin Looping Through Action Types
If type = ‘Log In’
i = i+1
return i
else
return i