代码 代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。 dplyr包的使用例子。...## 加载R包 library(tidyverse) iris_df <- as_tibble(iris) print(iris_df, n = 3) head(iris_df$Species)...%>% filter(str_starts(Species, "v")) %>% print(n = 3) iris_df %>% filter(str_ends(Species, "r"...mean_per_country, mean_income ) ) %>% spread(key = "year", value = "mean_income") 温馨提示： 第一步：运行一边代码...，掌握相应的包和函数使用 第二步：迁移到自己的数据集，进行应用
我们对 PV 和 PVC 的几种状态应该不算陌生，但是在使用过程中可能也会产生一些疑问，比如为什么 PV 变成 Failed 状态了，新创建的 PVC 如何能够绑定之前的 PV，我可以恢复之前的 PV...这里我们就来对 PV 和 PVC 中的几种状态变化再次进行说明。...在不同的情况下，PV 和 PVC 的状态变化我们用如下所示的表格来进行说明： PV、PVC 状态 创建PV 正常情况下 PV 被创建成功后是 Available 状态： apiVersion: v1...我们可以通过编辑 PV，删除 PV 中的 finalizers 属性来强制删除 PV： $ kubectl edit pv nfs-pv # 按照下面所示删除 finalizers 属性中的内容 delete...到 PV 变化后，就会将 PV 修改为 Available 状态，Available 状态的 PV 当然就可以被其他 PVC 绑定了。
我们对 PV 和 PVC 的几种状态应该不算陌生，但是在使用过程中可能也会产生一些疑问，比如为什么 PVC 变成 Lost 状态了，新创建的 PVC 如何能够绑定之前的 PV，我可以恢复之前的 PV 吗...这里我们就来对 PV 和 PVC 中的几种状态变化再次进行说明。...在不同的情况下，PV 和 PVC 的状态变化我们用如下所示的表格来进行说明： 操作 PV 状态 PVC 状态 创建 PV Available - 创建 PVC Available Pending Bound...我们可以通过编辑 PV，删除 PV 中的 finalizers 属性来强制删除 PV： $ kubectl edit pv nfs-pv # 按照下图所示删除 finalizers 属性中的内容 编辑完成后...到 PV 变化后，就会将 PV 修改为 Available 状态，Available 状态的 PV 当然就可以被其他 PVC 绑定了。
平时我们在请求错误的情况下，通常会进行处理一下，一般来说，主要分为两方面的错误 没有网络的错误 在有网络的情况下，我们客户端的错误或者服务器端的错误 今天这篇博客主要阐述以下问题 怎样监听网络状态的变化...我们的应用之所以要监听网络状态的 变化，主要是为了在错误的情况下方便进行处理，退出我们当前的应用之后当然不需要监听了，所以选择动态注册广播。...--允许读取wifi网络状态-- <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE"/ 思路解析 从上面的代码中...，我们可以知道我们将我们当前的网络状态保存在我们的 APP 里面，这样当网络状态变化的时候会自动去改变 APP 里面相应的状态量，我们进行网络处理的 时候只需要去获取 APP里面的状态量，便可以判断出是属于哪一种网络错误...实现的核心代码如下 1）当智能无图模式变化的时候，我们会把标志存进SharePreferences中 mSwitchWifiPic.setOnCheckedChangeListener(new CompoundButton.OnCheckedChangeListener
尽人事，听天命吧，越发感觉到自己的渺小。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 寻找随着细胞轨迹进而变化的基因是做伪时分析的最终目的。...residual_model_formula_str = "~ bg.300.loading + bg.400.loading + bg.500.1.loading + bg.500.2.loading + bg.r17...) 6寻找基因模块 gene_module_df <- find_gene_modules(cds[pr_deg_ids,], resolution=c(10^seq(-6,-1))) 这里是注释的每组细胞类型中的聚合模块分数...，选择一部分path，来看看基因的变化。
需求 一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息， 现在有个需求,要取出按照时间轴顺序， 发生了状态变化的数据行； 建表 create table shop( id string,...2021-03-07 0.2 200 0.1 2021-03-09 0.3 Time taken: 17.429 seconds, Fetched: 8 row(s) 分析 1、某个商户、时间顺序关键词...，就是对商户开窗，然后按照时间排序 2、这里需要比较当前行和上一行，所以需要上一行的数据取出放在当前行 3、使用lag函数取出上一行，在进行比较即可 扩展 1、这里有一个需要考虑去重的问题，如果一个商户之前是...0.1的费率，第一次改动时变成了0.2，之后又改回了0.1，那么0.2和0.1应该算两次改动，因为这里需求是发生了状态变化的数据行，要根据实际情况是否去重 2、初始状态是没有上一行的，这里默认值给了0，...初始状态算不算状态变化，这个也要约定好，如果不算则需要加一个条件判断rate2!
❝最近偶尔遇到个别朋友询问运行代码报错的情况，各种情况都有但是长久的情景几乎是一致。本节来解答一下遇到这些该如何执行。...，可通过网络检索该函数即可得知所对应的R包 案例3 ❝一堆警告信息就是报错不出图，遇到这种情况多半是所使用的R包作者进行了更新，这种情况尤其是在「github」上发布的R包常出现，因此可去作者github...❞ 案例4 ❝毫无头绪的报错，数据处理后就是无结果反馈。这种情况就比较复杂了，有可能是R包之间函数冲突，有可能是版本问题，更甚者是电脑性能的问题。...下面举个实际例子来进行说明 ❞ 案例图 此图为小编2023年9月25日公众号发布的一篇文档图，此次在原有代码的基础上做了简化，代码如下 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext...R代码的报错真是难以让人琢磨，「也许这就是提示该换电脑了」 ❞
今天介绍一下，我在项目开发过程中，实现状态栏和虚拟按键背景颜色变化的方法，实现方式是，通过隐藏系统的状态栏和虚拟按键的背景，实现图片和背景显示到状态栏和虚拟按键下方。...下面来看实现代码： 实现状态栏背景的设置 状态栏工具类 public class StatusBarUtil { /** * 设置沉浸式状态栏 * * @param activity 需要设置的...) { //竖屏 return (r.bottom); } // return (r.bottom - r.top);//如果不是沉浸状态栏，需要减去顶部高度 return (r.bottom);//如果是沉浸状态栏...，给传入的view添加了全局的布局监听器，监听视图的变化，在监听器中，调用resetViewHeight1()方法，里面通过CalculateAvailableHeight()获取虚拟按键的高度，根据横竖屏的不同...总结 以上所述是小编给大家介绍的Android实现状态栏和虚拟按键背景颜色的变化实例代码详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...现在我们希望，在遥感影像覆盖的区域内，随机选取若干的像元，基于这些像元，我们绘制其随时间变化的曲线图。...接下来，我们遍历并恢复pixel_indices中的每个像素索引，计算该像素在每个影像中的每个波段的时间序列数据，并存储在band_list_1、band_list_2列表中。 ...执行上述代码，我们即可在指定的文件夹路径下看到我们生成的多张曲线图；如下图所示。 其中，每1张图像都表示了我们2个波段在这段时间内的数值走势；如下图所示。 至此，大功告成。
\r\n"); 那你知道这些 \n 和 \r 的区别吗？ 一、关于 \n 和 \r 在 ASCII 码中，我们会看到有一类不可显示的字符，叫控制字符，其中就包含\r 和 \n 等控制字符。 ?...'\r'是回车，'\n'是换行，前者使光标到行首，后者使光标下移一格。通常用的 Enter 是两个加起来。 有的编辑器只认\r\n，有的编辑器则两个都认。所以要想通用的话，最好用\r\n 换行。...在微软的 MS-DOS 和 Windows 中，使用“回车 CR('\r')”和“换行 LF('\n')”两个字符作为换行符; Windows 系统里面，每行结尾是 回车+换行(CR+LF)，即“\r\...Linux 保存的文件在 windows 上用记事本看的话会出现黑点。这个应该很多人都看到过，比如，Keil 代码中直接显示换行符： ?...经过这种传输的文件字节数可能会发生变化。 如果你不想 ftp 修改原文件, 可以使用 bin 模式(二进制模式)传输文本。
这种传动装置机制是解释如何使用状态模式的一个很好的例子。在本教程中，我将通过一个骑自行车的示例演示State Patterns（状态设计模式）。...如果您需要维护一些状态，那么状态模式将使您的设计复杂化。 正如您在上面的代码中看到的，我们有GearState，它只是一个抽象类，您将在下面看到完整的代码。...这就是为什么我没有扩展，因为在状态模式中，扩展状态接口不是一种常见的实践。...下面的代码很好地演示了这一点。 让我们看看其他的齿轮状态。...下面是演示不同状态变化的示例方法。
绑定过程中状态的变化 我们创建上述资源PV。...然后我们创建绑定其的PVC： kubectl create -f default_storage_class_pvc.yaml 过段时间后我们查看PVC状态。...最后我们看下PV的状态，它的状态也变成了Bound（已绑定）。至此，该PV和PVC已经绑定了。...删除过程中的状态变化 我们先删掉上面创建的PVC kubectl delete persistentvolumeclaims default-storage-class-pvc-invalid kubectl...而之前处于Pending状态的PVC也会因为PV的状态变化从Pending变成Bound状态，PV也会进而变成Bound状态 kubectl describe persistentvolume default-storage-class-pv
项目运行中开始出现了卡顿，需要进行问题定位，于是写了个函数来专门记录代码执行到每个位置所消耗的时间。.../** * 记录运行时间 * @param string $name 名称 * @param bool $return 返回记录的时间 * @return array|void */ function...$now = microtime(true); // 执行时间(秒) $diff = $now - ($last ??...$now); // 设置当前时间戳为上次时间戳，供下次调用时使用 $last = $now; // 记录到列表 $list[] = [$name, $diff];...// 返回执行时间 return $diff; } 使用示例 <?
本文将通过介绍一个代码模板的四个基本步骤，来帮助您完成数据分析的初期探索。 探索性数据分析（EDA）是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。...在这篇文章中，我们将回顾一些我们在案例分析中使用的功能： 第1步：取得并了解数据； 第2步：分析分类变量； 第3步：分析数值变量； 第4步：同时分析数值和分类变量。...基本EDA中的一些关键点： 数据类型 异常值 缺失值 数值和分类变量的分布（数字和图形的形式） 分析结果的类型 结果有两种类型：信息型或操作型。...现在加载所需的程序包 library(funModeling) library(tidyverse) library(Hmisc) tl; dr（代码） 使用以下函数一键运行本文中的所有函数...将图表以jpeg格式保存到当前目录中： freq(data, path_out = ".") 分类变量的所有类别都有意义吗？ 有很多缺失值吗？ 经常检查绝对值和相对值。
下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。 下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。...请参见下面的代码，对于相应的输出，请参见图8。
通过这篇文章，我们将了解基础知识，数学，Python和R实现，朴素贝叶斯算法的应用和变化。与此同时，我们还将看到算法的一些优点和缺点。...· 在1200个水果中，650个是芒果，400个是香蕉，150个是其他。 · 总共650个芒果中的350个是黄色的，其余的不是，等等。...用Python和R实现朴素贝叶斯算法 让我们看看我们如何使用R和Python中的朴素贝叶斯算法构建基本模型。 R代码 要开始训练R中的朴素贝叶斯分类器，我们需要加载e1071包。...1 library(e1071) R中用于实现朴素贝叶斯的预定义函数称为 naiveBayes （）。...0 versicolor 0 47 3 virginica 0 3 47 Python代码
上传失败，发现本地创建的upload文件夹也无文件，遂再次对代码进行查看 ? ? 发现后端代码是$_FILES['photo-path']，前端代码是name=file。...遗憾的没跑出，404。 ? 四：这时我朋友发话了，他说传上去就能确定时间，一顿操作，拿下了。 ? 细看了下他操作，它是将时间代码放在在线网站验证，然后用python跑随机 ? ?...发现与我不同的是时间不同，我的比他时间慢了差不多8个小时。我又本地与在线相同代码同时跑下 ?...规定时间戳的格式。timestamp 可选。规定时间戳。默认是当前的日期和时间。但php在使用date函数的时候，是以UTC为参照物计算时区。...常见解决办法 1）php.ini配置文件中规定时区 date.timezone = "PRC"（PRC为中华人民共和国的英文单词缩写） ?
最近我们被客户要求撰写关于copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下） 1 模拟数据 首先，我们模拟一下创新分布。...（或使用，例如，"std"） ## 使用创新模拟ARMA-GARCH模型 ## 注意: ugarchpath(): 从spec中模拟; garchpath(uspec, ...spec(varModel, mean.model = meanModel) ugarchfit(uspec, data = x)) 检查（标准化的）Z，即残差Z的伪观测值。...- rep(nu., d) # 边缘自由度 est <- cbind(fitted = c(estimate, nu.), true = c(th, nu, nu.)) # 拟合与真实值 3 从拟合的时间序列模型进行模拟...从拟合的copula 模型进行模拟。
时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择 虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。...传统的时间序列模型不一定能够立即解决这个问题，并且在考虑到趋势的突然变化之前可能需要几个时期。 因此，我们希望使用一个确实能够解释这种冲击的时间序列模型。让我们来看一个称为卡尔曼滤波器的模型。...卡尔曼滤波器是一种状态空间模型，可以更快地调整冲击到时间序列。让我们看一下例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。...如在USD / CHF的例子中，我们从Quandl下载我们的GBP / USD数据并运行卡尔曼滤波器： 这是我们的数据图。...结论 调整时间序列冲击的重要性 如何在R中使用KFAS实现卡尔曼滤波器 如何解释卡尔曼滤波器的输出 为什么卡尔曼滤波器是用于建模时间序列冲击的合适模型 ----
对收益率拟合了三状态隐马尔可夫模型之后， 绘制每个状态的后验概率： 2007 – 2009年间，由于次贷危机，股市出现了惊人的波动，迅速改变了不同状态的后验概率，可以看到2008年前后状态2和状态3的概率出现了很大的变化...股市在2010年后变得平静，因此状态2和状态3的概率处于平衡状态。 基于以上判断，我们将三种不同的状态进行定义。状态1认为是震荡市场，状态2认为是下跌市场，状态3认为是上涨市场。...然后将不同状态的预测结果返回到真实的上证指数来观察是否符合客观逻辑。 通过真实数据拟合，我们看到状态1（紫色）震荡市场，状态2（绿色）下跌市场，状态3（红色）上涨市场符合实际的情况。...通过隐马尔科夫模型，可以深入了解不断变化的股市状况。从而提高交易策略的性能。就从我们的简单探索来看，这个模型应当是值得花一些时间去打磨的。可改进的地方非常多。例如可以引入多因子分析，建立多元模型等。...本文摘选 《 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)股票指数预测实战 》
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