continuous

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我想連續和分位數模型在同一小區聯合收割機進行比較和對比兩種方法（xtile是返回位數爲因素的函數）： q.s <- cph(inc ~ rcs(exposure,3), data=data) q.q <- cph(inc ~ xtile(exposure,3), data=data) p.s <- Predict(q.s, exposure, fun=exp) p.q <- Predi

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正確的方法來停止無限旋轉的圖像？以及如何實現removeAllAnimations？

我想使用一個按鈕作爲切換 - 單擊一次&圖像無限旋轉。再次單擊，圖像停止，再次單擊，重新啓動。我發現這個答案在獲得動畫繼續幫助： Rotate a view for 360 degrees indefinitely in Swift? 不過，我如何停止的事情不清楚。我已經實現了&以下的代碼，但它似乎有效，但我很好奇這是否是停止動畫的正確方法，或者是否有其他首選方法。此外 - 我的旋轉一直持續到完

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在Raspberry Pi中使用python控制連續伺服，但連續伺服不能停止

我試圖用樹莓派中的python控制連續伺服（DF15RSMG），但連續伺服無法停止。代碼如下： import RPi.GPIO as GPIO import time import signal import atexit atexit.register(GPIO.cleanup) GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(17, GPIO.OUT, i

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連續漸變色和固定比例熱圖ggplot2

我從Mathematica切換到R，但我發現一些可視化的困難。我試圖做一個熱圖如下： short penetration scc pi0 1 0 0 0.002545268 2 5 0 -0.408621176 3 10 0 -0.929432006 4 15 0 -1.121309680 5 20 0 -1.587298317 6 25 0 -

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從連續變量創建分類變量W /縮放數據

我已經在這個社區潛伏了一段時間，但是這是我的第一個問題... 背景：我與乳腺癌的數據工作來自UCI。 DATA 我想要做的是一個潛類分析（技術上潛在的配置文件，因爲它們是連續變量），但我必須首先爲每個變量調整我的值。一旦我縮放，我現在有32個變量，每個變量都是縮放的，範圍從負到正（poLCA函數不能使用負數或零，我相信）。請參閱下面的縮放功能示例。 > summary(scaled.dat.1)

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節點execfunc和部署腳本權限錯誤

我正在爲Git部署完成後接收掛鉤以完全刪除目錄，git pull並替換Git回購。我有一個節點服務器運行來監聽webhook。聽到webhook後，它會執行下面的腳本。 #!/bin/bash REPO="[email protected]:git_repo/my_project.git"; RELEASE_DIR="/var/www/my_project"; echo "deletin

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如何將連續的'Ident'列添加到Pyspark中的數據框，而不是monotonically_increasing_id（）？

我有一個數據框'DF'，我想添加一個'標識'數值列的值是連續的。我嘗試過monotonically_increasing_id（），但值不連續。正如它的描述所說：「生成的ID保證是單調遞增和唯一的，但不是連續的。」所以，我的問題是，我該怎麼做？

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手動觸發Xcode 9整合機器人

有沒有一種方法可以通過shell腳本或蘋果腳本觸發集成，或者任何語言都可以用來觸發Xcode 9集成機器人在某些外部事件上的集成。我想要做的是設置一個CI構建鏈，它啓動一個或多個Xcode 9 CI機器人的集成，例如，在提交後端代碼時。它必須是可能的，因爲它也可以開始與Safari中的按鈕集成...我只是無法弄清楚如何。

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ggplot2：顛倒連續變量的標準顏色漸變

我一直在想，我的問題一定有一個絕對簡單的答案，但我似乎無法找到它。就拿這個例子中的情節： library(ggplot2) qplot(cty, displ, colour=displ, data=mpg) 這使得顯示終端的低值出現在顯示終端的深藍色和高值出現在一個淡藍色。我想要做的就是顛倒顏色漸變，因爲這對我來說似乎更直觀。我想低值的顯示有淺藍色和高值有深藍色。我知道這種可能性來手動指

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如何合併或合併錯誤率？

比方說，我有一個數據集有9個連續的數據列和4個分類數據列。在Matlab中，我的列分成兩組並在其上做訓練/測試（樸素貝葉斯）分開，並確定該連續列具有0.45錯誤率和分類列具有一個錯誤0.33。我的問題是 - 我如何確定組合錯誤？ EDIT - 簡單的僞代碼概述加入： for x = 1:num_iterations Mdl_NB1 = fitcnb(TrainingSet_Con,Tra