如何计算R中的集合标准差?
下面是我的数据集的代码(因为我的数据集包含许多条目,所以我不能在这里复制粘贴它)
install.packages("Sleuth3")
library(Sleuth3)
View(ex0126)
为了求出每个组的平均偏差和标准差(即,单个组是当事方R和D),我使用下面的R代码得到了它。
library(Sleuth3)
ex0126
View(ex0126)
#Average of each group individually for party (R,D)
meanOfR <- subset(aggregate(ex0126[, 4:
我有一个方法,它接受以时间为输入的javascript日期,并确定当前日期和时间是否在-30分钟内。但是,当我在运行时调试它时,moment.add似乎没有像预期的那样处理分钟。
function isWithinRange(myDate: Date){
// convert to Moment obj
let myMoment = moment(myDate);
let todayMoment = moment(new Date());
let myMomentOk = myMoment.isValid();
let todayOk = todayM
艾德: CodeBLocks
Opencv版本:2.4.6
语言: C++
下面是黄色检测的代码,我成功地执行了该代码。
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat GetThresholdedImage(Mat image_here)
{
Mat image_here1=image_here;
cvtCo
我不熟悉Keras的内部工作原理,很难理解Keras如何在培训期间使用optimizers.SGD的optimizers.SGD函数。
我在网上搜索了很长一段时间,但只有很少的细节。具体来说,我的理解是SGD的参数/权重更新规则是在get_updates()函数中定义的。但是,似乎get_updates()并不是在训练期间的每一次迭代中都会被真正调用;否则,在每次调用c.f中重置时,“瞬间”就不会从一个迭代传递到另一个迭代以正确实现动量。optimizers.py:
shapes = [K.get_variable_shape(p) for p in params]
moments = [K.
我有问题,使用所有三个包在一起。我对它们的定义如下:
var moment = require('moment-timezone');
var momentRange = require('moment-range');
当我想使用矩量函数时,我试图这样称呼它:
var range1 = momentRange.range(moment("string1"), moment("string2"));
我收到了错误:TypeError: momentRange.range is not a function
我做错了什么?