covariance

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    對於C#中的泛型接口類型制定約束會有什麼意義?例如, public interface IHandler<in T> where T : IProcessor { void Handle(T command); } 簡單地繼承IP processor作爲通用沒有任何約束不是更好嗎?這樣做的好處是什麼? 例如, public class Test: IProcessor<T>{vo

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    我的數據具有以下形狀:18x60x4 基本上,我有18個變量,每個變量由60個點向量描述。 我有4個示例數據點爲每個向量。 當我打電話np.cov(數據集)我得到以下錯誤: shapes (18,60,4) and (4,60,18) not aligned: 4 (dim 2) != 60 (dim 1) 我怎樣才能解決這個問題?我找不到類似的帖子。 謝謝。

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    除了數值計算之外,有沒有一種快速的方法來獲得(網絡激活的)協方差矩陣的導數? 我試圖在深度神經網絡中將它用作成本函數中的懲罰項,但爲了通過我的圖層向後傳播錯誤,我需要獲得衍生物。在Matlab ,如果 'A' 是層的激活矩陣(神經元*樣品)i和 'DA' 是激活函數的導數: covariance = a * a'/(size(a,2)-1); 我到目前爲止已經試過: covarDelta =

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    我想知道協變量函數在MDX中有多有用。我有兩項措施,GP和訂單年齡。我想比較每個銷售地點的這兩個變量之間的相關性。我當前的查詢返回所有位置的相同值: with member [Measures].[r] as correlation([Location].[Location Name].[Location Name].members, [Measures].[Order Age], [measu

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    我有一些麻煩,營造合適的委託爲這個實例方法: public T AddComponent<T>() where T : Component { .... } 我使用反射來獲取特定的MethodInfo和Delegate.CreateDelegate我得到一個錯誤綁定到目標方法 private delegate T AddComponent<out T>(); private

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    我公司已擁有這樣的 public interface IBaseService<TBaseUser> where TBaseUser : BaseUser { // snip } public class User : BaseUser { // snip } public class SomeService : IBaseService<User> {

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    在Matlab中,我已經創建了一個矩陣A與大小(244x2014723) 並與尺寸的矩陣B (244x1) 我能夠計算使用corr(A,B)其產生在一個矩陣中的相關矩陣大小爲2014723x1。因此,矩陣A的每一列都與矩陣B相關,並在大小爲2014723x1的矩陣中給出一個行值。 我的問題是當我要求一個使用cov(A,B)的協方差矩陣時,我得到一個錯誤,說A和B應該有相同的大小。爲什麼我會得到這個

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    我正在開發用於面部識別的特徵臉算法。從訓練圖像中減去平均值後,我現在有矩陣A和中心圖像。 現在我不確定matlab代碼AxA'是否等同於上圖中顯示的整個第一行或ΣΦnΦn'部分。 所以我問的是我還需要將AxA'除以M(訓練集大小),還是將它作爲Matlab執行的矩陣乘法的一部分?

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    我在列表和IEnumerable之間發生協變/相反的問題,很可能我沒有完全理解這個概念。我的類必須是具有混凝土屬性的混凝土,以便它們可以使用ServiceStack通過線進行序列化(SS無法正確地反序列化接口,它們最終會出現空屬性,我之前在mythz中發現了一個線程,聲明他們不想要支持國際奧委會和你的DTO應始終只是混凝土如果這個態度發生了變化,或者有人知道一個快速的解決辦法,極大) 一些關於我們

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    鑑於以下協通用接口 public interface IContainer<out T> { T Value { get; } } 我們可以創建一個實現此接口的多個泛型類型多次的類。在我感興趣的場景中,這些泛型類型共享一個通用基類型。 public interface IPrint { void Print(); } public class PrintA : I