dimension

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我在SSAS中向維度添加了一些新列。當我處理方面，我得到類似如下的錯誤： A duplicate attribute key has been found when processing 現在我知道這是什麼錯誤指 - 它指的是在State領域中的條目，其中我有San Jose和san jose（注意案例）。但是，我不知道爲什麼這個錯誤不會出現在維度中的其他字段..例如，名稱字段有John和jo

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SciPy KDTree距離單位？

假設我有數組，第1列以英尺爲單位，第2列以英尺爲單位，第3列以秒爲單位。例如： x = [50 40 30] 我然後有另一個數組，y，具有相同的單位和相同的列數，但許多行。然後我和SciPy的把它變成一個KDTree： tree = scipy.KDTree(y) ，然後查詢該樹： distance,index = tree.query(x,k=1) 默認情況下，我相信距離是基於歐幾裏

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SSRS MDX報告：在列

這個簡單的MDX查詢使用尺寸都在SSMS工作： SELECT CrossJoin({[Measures].[Qnt]}, {[Sales_step].CHILDREN}) ON COLUMNS, [City] ON ROWS FROM [SALES_PIPE] 但它沒有Visual Studio中RDL報告中運行。錯誤accures： The query cannot be

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3D陣列分配值

如果可能，我可以使用以下格式來簡化將java中的值分配給3D數組的方法嗎？ int [][][]array = new int[3][][]; array[0] = new int [4][5]; array[1] = new int [5][5]; array[2] = new int [3][5]; array[0] = {{1,2,3,4,5}

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Matrix類C＃

我試圖讓已裝入一個位圖對象後來我發現圖像上的一些幾何變換（例如縮放，剪切）一個內置在C＃中的Matrix類，我用它，但我不確定如何初始化2x2矩陣或列向量等。第4個重載構造函數迫使我輸入6個值代表3x2，但我不想要！我用這個引用，但找不到答案 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.drawing.drawing2d.matrix(v=

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從單元陣列中的字符串創建矩陣

我有一個字符串S1='ACD'。我生成基於所述S1的矩陣如下： fullSeq = 'ABCD'; idx = find(fullSeq == setdiff(fullSeq, 'ACD')); % it is OK M(:,idx) = 0.5 M(idx,:) = 0.5 M(logical(eye(4))) = 0.5 的輸出是行： M = 0.5000 0.5000 0

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JPanel的尺寸自動改變

我有下面的類： public class Projector extends JPanel{ public Projector(){ this.setPreferredSize(new Dimension(1024, 704)); } } 如果我打印構造函數中的投影機的尺寸，我有權利尺寸，但是當我的地方打印尺寸的構造函數外，我得到的結果（1018,675）任

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MATLAB在第N維方面的成對差異

假設我有一個N維矩陣A可以是任何大小。例如： A = rand([2,5,3]); 我想計算矩陣元素之間沿給定維度的所有可能的成對差異。例如，如果我想計算沿3維的差異，一個快捷方式是創建像這樣一個矩陣： B = cat(3, A(:,:,2) - A(:,:,1), A(:,:,3) - A(:,:,1), A(:,:,3) - A(:,:,2)); 不過，我想這是能夠沿着任何維度進行操作

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r - 矩陣的子集給出了不正確的尺寸

我就爲r的新手，但這個問題掙扎了一段時間後，我在尋找幫助：我有一個矩陣： > is.matrix(Ls) [1] TRUE > Ls Start Duration newrow_fin "1014507296" "133.313" newrow_fin "1014657293" "449.975" newrow_fin "101552382

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C++如何兩個數據類型存儲在一個矢量

我需要存儲兩個值中的矢量寬度不同的數據類型，例如： vector<HWND, long> hwnd; 然後通過指數，並獲得了兩個值獲得： hwnd[0] // Get HWND and long hwnd[1] // Get HWND and long 問這是一個向量解決方案還是使用hashmap解決方案是否正確？我還沒有使用hashmap，這就是爲什麼我想知道這一點。提前致謝。