在之后,我试图解决一个填充不一致的问题,而不是每个批次的张量末尾的问题(换句话说,没有双关的意思,我的批次中有一个左删和右删的问题):
# Data structure example from docs
seq = torch.tensor([[1,2,0], [3,0,0], [4,5,6]])
# Data structure of my problem
inconsistent_seq = torch.tensor([[1,2,0], [0,3,0], [0,5,6]])
lens = ...?
packed = pack_padded_sequence(seq, lens, b
我正在对数据集进行tobit分析,在该数据集中,因变量(让我们称之为y)在0处被删除。所以我就是这么做的:
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这很好。现在我想运行“预测”函数来得到合适的值。理想情况下,我感兴趣的是未观察的潜在变量"y*“和观察到的删失变量"y”的预测值,参见参考1。
我检查了predict.survreg引用2的文档,我想我不明白是哪个选项给了我预测的删失变量(还是潜在的变量)。
我在网上找到的大多数例子都建议如下:
predict(fit,type="re
因此,我正在制作一个应用程序,从mysql中获取一个月的所有事件,并将它们添加到日历中。我在数据表atm "dbTable“中找到了事件
事件按日期上升。
"SELECT * FROM table_events WHERE date BETWEEN '" & startDate & "' AND '" & endDate & "' ORDER BY date ASC"
现在我需要每天一次一次地查询,每次检查多达6个事件,有什么建议吗?我甚至不确定如何查询数据表,更不用说在31