如何计算向量中的累进平均值，但在满足条件时重新开始？

计算向量中的累进平均值，但在满足条件时重新开始的方法可以通过以下步骤实现：

首先，定义一个变量来保存累加的和，初始化为0，以及一个变量来保存满足条件的计数，初始化为0。
遍历向量中的每个元素。
对于每个元素，判断是否满足条件。如果满足条件，则重新开始计算累加和和计数，将当前元素的值赋给累加和，并将计数重置为1。
如果不满足条件，则将当前元素的值加到累加和上，并将计数加1。
在遍历完成后，计算累进平均值，即将累加和除以计数。

下面是一个示例代码，演示如何计算向量中的累进平均值，但在满足条件时重新开始：

def calculate_progressive_average(vector, condition):
    sum = 0
    count = 0
    average = []

    for num in vector:
        if condition(num):
            sum = num
            count = 1
        else:
            sum += num
            count += 1

        average.append(sum / count)

    return average

在这个示例代码中，vector表示输入的向量，condition是一个函数，用于判断是否满足重新开始计算的条件。average是一个列表，用于保存每个位置的累进平均值。

你可以根据具体的条件来定义condition函数，例如判断元素是否大于某个阈值、是否为偶数等等。

这里没有提及具体的云计算品牌商，但你可以根据自己的需求选择适合的云计算平台来部署和运行这段代码。