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    2答えて

    最近私はHPE Verticaを少し探求しています。 verticaにロードされたデータテーブルから要約統計量(mean、sd、quartiles、max、min、countsなど)を見つけることは可能ですか? これらの2つのリンク。 https://my.vertica.com/docs/7.0.x/HTML/Content/Authoring/SQLReferenceManual/Functi

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    1答えて

    があります。私は、ある製造会社の社内Vb.netプログラマです。それは中小企業です。私はdevexpress vb.netを使用してCOA(Account of Chart)をアップグレードしています。具体的には、私はCOAを表示するためにtreelistコンポーネントを使用します。 残念ながら、コンポーネントはすべてのノードを要約しません。 誰かが私に助けてくれたら本当にありがたいです。 私のC

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    2答えて

    元データフレームに要約統計量を追加 イントロ:次いで をIは、与えられたデータフレームにおける平均、標準偏差、及び数値ベクトルの標準誤差を計算したいとこれらの要約統計量を使用して3つの新しいベクトルを作成します。私は元のデータフレームと組み合わせる必要があります。 コード例:事前に ## Creating our dataframe: datetime <- c("5/12/2017 16:15

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    4答えて

    改行を含むテキストを出力するにはどのようにtf.summary.textを使用しますか? 私は'\n'を<br>に置き換えようとしましたが、適切な改行を出力することができません。ここに示したように、適切な改行なしでYAML出力を読み取るために、それは非常に困難になり:documentationに基づいて

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    1答えて

    はこの一見新しいパッケージになっています - skimrはかなり気の利いたように見えて、試してみたところ、いくつかのパッケージインストールが行方不明になっています。 Skimはヒストグラムを印刷しない点を除いて正常に動作しますが、数値変数のために印刷されることになっています。私は単にドキュメントの例を試しています。 リンクはこちらのドキュメントをskimrする - https://github.c

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    2答えて

    私は、EditTextPreferenceの値を要約フィールドに表示できるようにします。具体的には、これをPreferenceFragmentCompat内で実行したいと考えています。 import android.support.v7.preference.PreferenceFragmentCompat; public class SettingsFragment extends Pref

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    1答えて

    私は各クライアントが私たちと共に置くことができる注文のタイプを表示する方法を理解しようとしています。我々は以下のテーブルを持っていますCLIENT_SERVICE_TYPE、SERVICE_TYPES、PRODUCT_TYPE 私たちはフルーツと野菜に簡単に関連付けることができる多くのサービスタイプがあります。 CLIENTS - リストのすべてのお客様 CLIENT_SERVICE_TYPE -

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    1答えて

    私は、調査日の詳細と記録された個体のインスタンスの2つのデータフレームを持っています。次のように: Records <- data.frame("Location"=c("A","A","B","C","C","C","D"), "Date"= c("09/01/2017","12/01/2017","20/01/2017","06/06/2017","03/06/2017",

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    3答えて

    捕獲されたアイテムの数を計算するために動作データを使用したいと考えています。これは私のデータ例です: df <- data.frame(id = as.factor(c(51,51,51,51,51,51,51,52,52,52,52,52,52)), type = c("(K)","(K)","(K)","(K)","","","","(K)","(K)","","(K)","",

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    1答えて

    私はこの機能を使用してTensorboardログファイルにログテキストを書き込もうとしていますが、これにはいくつか問題があります。 文字列を含むリスト(またはnp.array)を書きたいと思います。私はテンソルではないので、これを渡すことはできません。どうすればいいですか? hyperparameters = ["learning_rate=1","batch_size=50","optimize