mixed-models

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    我的問題是在概念上類似於解決anagrams,除了我不能只使用字典查找。我試圖尋找合情合理的單詞而不是真實的單詞。 我已經創建了一個N元語法模型(現在,N = 2)的基礎上在一堆文本的字母。現在,給定一個隨機的字母序列,我想根據轉換概率將它們排列成最可能的序列。當我開始時,我認爲我需要Viterbi algorithm,但當我看起來更深時,維特比算法會根據觀察到的輸出優化一系列隱藏的隨機變量。我正

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    模型綁定 public class Customer { public string Name {get;set;} public List<Product> Products {get;set;} } public class Product { public string Name {get;set;} public ProductType {g

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    我想循環混合模型和Tukey測試。 我想要做的就是重複擬合和3列(每個包含一個響應)和4個亞組(總數= 12)的比較。 類似的數據框可在此處獲得:https://drive.google.com/open?id=0Bwrsa11LAnrgTXMzWk1fYXR1MHM。這3個部分是「RESP_1」,「RESP_2」和「RESP_3」列,這些子組是「層」列的變量。 我獲得由模型和一個單個響應的adj

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    我想比較來自同一文件的MD5哈希。該文件通過來自Android的HTTP POST被髮送爲byte [],在那裏我還計算散列並從.NET服務器接收,在那裏我再次計算散列,然後想要比較它們。 的問題是,對於同一個文件,我得到不同的散列... Java代碼 FileInputStream fileInputStream = null; byte[] bFile = new byte[(int) f

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    我想進行重複測量分析/縱向數據到以下問題: 「有在的區域被分析的16個樹和在B地區有16個。在每個地區,冬季分析8棵樹,夏季分析8棵樹,但它們不是同一棵樹。考慮到在對每棵樹直徑五個不同深度的starch's知覺。」 tree Region season depth starch 1 A W 1 0.07 1 A W 2 0.10 1 A W 3 0.13 1 A

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    我有60棵樹的數據框。根據DOY,我需要爲EWMZ找到一個斜坡。我使用了混合模型,發現了一個負斜率,但是在繪製曲線時,它給了我一個積極的迴歸曲線。我不知道我用ggplot進行繪圖的方式是否正確。 DOY EWMZ TREE 247 13,01 1 262 11,01 1 274 23,07 1 288 23,09 1 310 20,77 1 247 28,47 2 262 22,55

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    在視圖模板,我看到了很多警告的做對象和不確定的變量不確定領域。我想禁用它們。

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    我舉一個例子來輕鬆地描述問題。 輸入文本: 魯尼是英語足球運動員誰扮演作爲曼聯前鋒。 魯尼成爲英格蘭隊最年輕的球員,當時他贏得了對抗澳大利亞友誼賽的第一個蓋帽。沃爾科特在2006年5月爆發魯尼的出場紀錄由36天 輸入關鍵字:魯尼 預期輸出(關鍵字數):3(魯尼,魯尼,魯尼的) 所以,它不僅包括「wayne rooney」,還包括其他類似的詞。 我有搜索過,我得到這個正則表達式: $keyword_

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    我用這個軟件安裝紅寶石: http://rubyinstaller.org/ 然而,與RVM,我不知道如果我可以用它來更新我的版本的Ruby 。 我可以用它來更新嗎?如果沒有,在Windows機器上更新Ruby的最佳方式是什麼?

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    我試圖使用NSTextAttachment在UITextField中顯示圖像,但我希望圖像和文本之間有一定的水平間距。但是,如下所示將NSKernAttributeName屬性添加到屬性字符串時,會將附件的高度重置爲與周圍文本相同的高度。 var str = NSMutableAttributedString(attributedString: NSAttributedString(attachm