我想知道是否可以从activities.list API的方法中访问特定的查询参数。
特别是这段代码
activity.events[0].parameters
我已经尝试过像这样访问数组:
activity.events[0].parameters[2]
但是输出不一致,例如,索引2不是我所需要的,而是一个不同的查询参数。例如,我需要访问
organizer_email
参数,具体来自API ()
我会把我的代码附在这里。它来自google示例()
/**
* List login events for a G Suite domain.
* @see https://develop
我正在尝试创建一个带有泛型参数的函数,但在实例化该函数时遇到错误。
class Util {
@:generic
public static inline function max<T>( a:T, b:T ) : T {
return a > b ? a : b;
}
}
调用max而不设置类型:
var mean:Float = 0;
mean = Util.max( 0.01, mean );
我得到了错误:
Cannot compare max.T and max.T
Missing return max.T
如果我改为设置浮动
我正在对一些假数据集生成1000次迭代,并使用curve_fit来找到最佳拟合模型(具有一定均值、偏移量的高斯模型……)不是猜测我的拟合模型的平均值,而是使用curve_fit,以便我可以有更好的chi2值。但现在输出很奇怪,甚至数据和模型都不一致。 ? 此外,如果我绘制chi2值的直方图, ? true_mean = 5 #Assume that we know the perfect fitting model is gaussian
#with mean value 5. And use try_mean with different mean values to see h
当我生成随机数时,有时(并不总是)会出现以下错误:
运行时错误“13”:类型不匹配。
在线Z = Sqr(time) * Application.NormSInv(Rnd()) (以及第二个for循环的末尾)。
为什么我会有这个错误?
我认为这与它包含Rnd()这一事实有关。
Sub asiancall()
'defining variables
Dim spot As Double
Dim phi As Integer
Dim rd_cont As Double
Dim rf_cont As Double
Dim lambda As Double
Dim muY As Dou
我执行了以下脚本,在python中按时间间隔集成(平均)数据:
# N = points to mean in the array
# data = original data
# data_mean = average data each N points
data_mean = np.array([np.mean(i) for i in np.array_split(data, len(data)/N)])
如何在IDL中做到这一点呢?有一个"mean“函数,但是有一个"array_split-like"?
我意识到我经常想做以下事情:
var df_mean = df.groupBy("category").agg(mean("column1") as "mean")
val df_with_mean = df.join(df_mean, Seq("category"))
所以基本上我希望我的初始数据帧的所有行都有一列,这是它们类别的平均值。
这是实现这一目标的正确方式吗?还有更好的主意吗?
嘿,我的模拟有点问题。
我是Ruby初学者,不知道我的代码出了什么问题。这只是模拟的一部分:
def mean
mean = self.reduce(:+)/self.length.to_f
return mean
end
def randn
begin
rg1 = (rand*2)-1
rg2 = (rand*2)-1
q = rg1**2 + rg2**2
end while (q == 0 || q > 1)
p = Math.sqrt((-2*Math.log(q))/q)
rn1 = rg1 * p
rn2 = rg2 * p
我试图从下面的数据集计算两个汇总统计数据(平均值和标准误差),其中位置和成人都应该是因素。
Location Adult OverComp
F 1 7
P 1 8
P 0 10
F 1 3
F 0 11
我希望输出如下所示:
Location Adult OverComp.m OverComp.se
F 1 (mean) (stand
预期输出: report_exam_avg(100,95,80) == 'Your score: 91.7‘
def report_exam_avg(a, b, c):
assert is_number(a) and is_number(b) and is_number(c)
a = float(a)
b = float(b)
c = float(c)
mean = (a + b + c) / 3.0
mean = round(mean,1)
x = 'Your average score: ',
我使用Sentiment140数据集进行情绪分析。
代码:
从推特上获取信息:
tweet_tokens = []
[tweet_tokens.append(dev.get_tweet_tokens(idx)) for idx, item in enumerate(dev)]
从标记中获取未知的单词
words_without_embs = []
[[words_without_embs.append(w) for w in tweet if w not in word2vec] for tweet in tweet_tokens]
len(words_without_embs)
代码的最后一