measure

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    我有一個三維二進制圖像,我正在確定兩點聚類函數。這樣做的第一步是定義圖像中的所有連接區域。我已經成功地與skimage這樣做的: from skimage.measure import label from skimage.morphology import remove_small_objects from skimage.measure import label from skimage

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    我正嘗試在作者網絡中編寫鏈接預測算法。結果給了我一個很好的提醒和一個非常差的準確性。即添加了許多不準確的鏈接。我想知道是否有良好的相似性措施,改善了結果,因爲我已經使用了(普通鄰居,Adamic-Adar,jaccard-index,優惠附件),但沒有解決方案

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    我正在使用​​來產生單個屬性數組中項目數的計數,以及該屬性值的總和。 該數組來自導入的CSV,它通過where-object進行過濾,所以有時數組有可能是空的。 在我建立具有用於創建輸出CSV的屬性的對象的陣列的代碼,我訪問​​小命令輸出的.count和.sum屬性幾個不同的輸入陣列。 (我猜,因爲即使是一個空數組也有一個數(0),但總和屬性不存在/已經存在了/已經有一個數組,但是這個數組並不存在

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    我想實現的東西如下篩選出一組創建度量: WITH MEMBER Measures.Test2 AS Sum ( { [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2006] ,[Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2007] } ,[Measures].[Internet Sales Amoun

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    我想通過節點端發送2000 db請求來測量每個請求的時間。 是這樣的: var getKey = function(key, i) { console.time(i); client.getKey(key, function(val) { console.timeEnd(i); } } for(var i = 0; i < 2000; i ++) {

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    我使用R中的igraph來計算圖的度量,我的圖形在一個未連接圖的PIN和斷開連接的圖中進行。 連通圖的親密度法很好且正確計算,並且對於斷開圖不好! library(igraph) # Create of Graph Matrix for Test Closeness Centrality g <- read.table(text="A B 1 2 2 4 3 4

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    請指導我如何衡量文本數據聚類的相似性,對於我們可以使用歐氏距離度量或任何其他距離度量來衡量的數字數據。數據是用於從網站收集的搜索的關鍵字,第二個數據集是一些搜索返回的片段的集合。相似性的意義也應該相似。

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    我想測量一下insert_sort函數的消逝時間。但是,結果是0.0000000秒。我能做什麼?我試過其他時間的圖書館。不幸的是,它沒有......謝謝。我再次寫了。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int main(void) { int number=

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    我創建它使用[TotalSales]一項新的措施和「SAMEPERIODLASTYEAR」來計算前一年的銷售,見下圖: =計算方法([TotalSales ],SAMEPERIODLASTYEAR(日期[日期])) 如果我創建一個顯示單個日期(例如01/01/2015),然後是新的度量標準旁邊的「上一年銷售額」的數據透視表,這一切都可以正常工作。當我想要更改數據透視並按年,季度或月份顯示上一年的銷

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    我有兩個計算的度量值,一個計算每個月的新客戶數量,另一個計算每個月份的交易值。例如,是否可以將這兩種措施結合起來計算交易價值,但僅限於新客戶?