covariance

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我有一個關於Scala變量的問題。下面的代碼是有效的代碼，它通過編譯。 // <Code A> // VALID (COMPILE PASS!) class A[+T, -U](t: T, u: U) 但下面的代碼是無效的，它使用val並且不通過編譯。 // <Code B> // INVALID (COMPILE ERROR) class A[+T, -U](val t: T, v

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Kotlin中的抽象容器工具的泛型輸入/輸出？

我正在創建一個抽象工具類，對另一組外部類（不受我控制）進行操作。外部類在概念上在界面的某些點上是相似的，但是對於訪問它們的類似屬性有不同的語法。他們對應用工具操作的結果也有不同的語法。我已經創建了一個帶有內部類的數據類，基於this answer by @hotkey。這裏是仿製藥問題：外國類基本上是元素的容器。每個班級的容器類型是不同的。某些容器具有固定的元素類型，而其他容器具有通用元素類型。

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[matlab]使用協方差矩陣創建隨機高斯變量

[（Workspace）] [1]我使用協方差矩陣創建隨機變量。我想要生成300個隨機二維特徵數據（長度爲&權重）的每個物種ω1（鮭魚）和ω2（低音）。鮭魚（ω1）：平均值：65釐米，22千克協方差：[20 0.1;海鱸魚（ω2）：平均值：80釐米，31公斤協方差：[40 5; 5 50] 我創建樣本後，我再次計算協方差矩陣只是爲了檢查。但是我發現它完全錯誤的原始協方差矩陣。有人可以幫我嗎？附加是

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結果類型協方差 - 與方法返回輸入接口類型和特定類型的泛型類

我有這2個接口： public interface IResult { object SomeProperty {get;set;} } public interface IFooManager { IResult GetResult(string someId); } 我想實現一個泛型類的IFooManager是這樣的： public class MyFooM

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如何計算張量流中的協方差？

我有一個問題，我不知道如何計算兩個張量的協方差。我試過contrib.metrics.streaming_covariance。但總是返回0。一定有一些錯誤。

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嘗試修改r中內置kmeans函數中使用的協方差矩陣

我試圖找到kmeans函數創建的位置並從輸入數據集x中評估協方差矩陣。我想覆蓋它，並給它自己的協方差矩陣，因爲未修改的矩陣與負的特徵值作鬥爭。另一個解決方法是找到一個函數，它使用修改後的協方差矩陣進行kmeans聚類作爲內置函數，但是我還沒有找到任何這樣的函數。在此先感謝！功能的問題： (stat:::kmeans)

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多個類

說我有，其存儲泛型參數輸入值的通用接口： public interface IFoo<TValue> { TValue SomeValue { get; set; } } 然後，我有兩個班，StringFoo和DoubleFoo其SomeValues是string S和double小號分別爲： public class StringFoo : IFoo<string> {

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協方差矩陣的基本概念並在Matlab中使用它

我現在正在研究使用特徵矩陣的PCA。對於PCA來說，獲取協方差矩陣是必不可少的，但每次我手中獲得一個協方差矩陣並與我的Matlab結果進行比較時，它們是完全不同的。下面是獲取協方差矩陣的簡單代碼。 x=[-4 9 5;3 3 5;1 3 -1;8 1 7]; c=cov(x); M=[2 4 4]; beforecov=x-repmat(M,4,1); summat=zeros(3,3,

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斯卡拉存在與協方差

考慮下面的兩個代碼。他們完成相同的目標：只有這樣A[T] -s可以存儲在T延伸C 但是他們使用兩種不同的方法來實現這一目標的Container： 1）existentials 2）協方差我更喜歡第一種解決方案，因爲A保持簡單。爲什麼我會想要使用第二種解決方案（協方差），有什麼理由嗎？我與第二個解決方案的問題是，它是在這個意義上，它不應該是A -s責任來形容我可以在一個容器倉庫並沒有什麼不自然，

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如何在Python中生成隨機協方差矩陣？

所以想以產生用於給定下列條件的隨機變量X 50 X 50的協方差矩陣：一個方差比其它的X的參數僅略微相關大10倍有沒有在Python/R等這樣做的方法嗎？或者是否存在可以滿足這些要求的協方差矩陣？謝謝你的幫助！