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當我跑我從作曲家安裝拒絕，我有這樣的錯誤： λ作曲家安裝您正在運行啓用Xdebug的作曲家。這對運行時性能有重大影響。請參閱https://getcomposer.org/xdebug 使用軟件包信息加載composer存儲庫更新依賴項（包括require-dev）您的需求無法解析爲可安裝的一組軟件包。錯誤：問題1 - 請求的包antoineb1/smoney_bundle 1.0存在作

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MATLAB如何循環雅可比行列式並繪製特徵值？

我有一個三個方程的系統：通貨膨脹，產出和利息。所有變量在這些方程中高度相互關聯，但是興趣方程是輔助的。第一步是確定通貨膨脹和消費的穩態組合（見第一幅圖）並繪製這種關係。下面的代碼應該這樣做，但它給出了有關c_sol的'預分配'的錯誤。上面的代碼應該給我50個通脹和產出的組合;隨後通貨膨脹除以beta計算利息。下一步是在這些值的每一個上評估雅可比行列式，確定特徵值並繪製x軸上的通貨膨脹特徵值。

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Drive API中的穩定性java應用程序

我不確定這是否適合這類問題，如果不是的話，請指點我正確的方向 - 謝謝。在許多不同的地方尋找了很多之後，我認爲你是我最後的希望:) 我已經使用了Google Drive API V3 Quickstart樣品，我有但它工作，我有一些顧慮。我不知道如果谷歌通過添加新功能的com.google.api.services.drive.model.File改變了API時，我調用不同的方法（如getId

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PDB調試器穩定性問題

我正在使用pdb或ipdb來調試我的python代碼。然而，無論何時我使用set_trace（），我通常都可以運行一些代碼行來測試，但當我輸入時它最終會凍結。我殺死了python進程，並且必須從頭開始重新運行整個進程 - 通常會殺死大約5-10分鐘的數據處理時間，以便回到我所在的位置。我正在使用python 2.7創建anaconda。我唯一的異常是我需要運行 conda install -c

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Matlab-閉環傳遞函數頻率跟蹤

我希望我可以解釋我的問題不夠好，比方說，我有一個閉環控制系統，我知道給定物理設備Gp（補償器和反饋傳遞func是1）。問題是要檢查系統是否可以完美跟蹤2 rad/sec的頻率。看看'Gp'(s=jw)|w=2並代之以T(s)=1/(s^2+5)，我們看到它是1並完美追蹤它，但T(s)本身並不穩定。假設我可以在Matlab中檢查它，看到輸出圖（T(s)）沒有跟蹤w=2的輸入（輸出和輸入圖在同一圖中

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錯誤R14（超出內存配額）錯誤時自動重啓Heroku dynos

我正在運行一個應用程序，它需要一個泄漏內存的庫。（不幸的是，這個propriotory軟件沒有其他選擇）。因此，動態卡超出其內存限制並提示錯誤R14（超出內存配額）錯誤。是否有某種方法可以自動重新啓動發出錯誤R14的dynos？或者Heroku實際上會重新啓動我的dynos，如果是的話大概是什麼時候？（在doc中找不到任何東西，我從未注意到heroku關閉了我的dynos）非常感謝你提

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如何檢查某種整數的穩定性？

我正在研究一個活動，在該活動中我必須確定在一組給定方法中使用了哪種排序方法，我無法實際查看它們是從僅包含.class文件的.jar文件運行的。我所能看到的只是時間信息（所以我可以根據時間複雜度來確定它的種類）。但是，排序的元素是隨機生成的整數，並且允許重複。爲了正確識別排序，我必須以某種方式識別哪些方法沒有以穩定的方式排序 - 無法查看源代碼或整數數組。例如，我可以有一個數組[1,2,3,9,5,

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在stabsel中使用penalty.factor在R

我想在glmnet套索上使用stabsel進行變量選擇。我正在關注https://github.com/hofnerb/stabs上的例子，它工作正常。但是，我還想強制包括幾個變量。這可以通過參數'penalty.factor'在glmnet中實現，但是將此參數傳遞給args.fitfun以生成stabsel結果錯誤（參見下文）。 data("bodyfat", package = "TH.da

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Python：PySerial隨機與設備斷開連接

我有一個使用PySerial運行數據採集的進程。現在工作正常，但是爲了讓它連續工作我需要做一些奇怪的事情，但我不確定這是否正常，所以我在問這個問題。發生了什麼：看起來好像連接會不時出現！每30-60分鐘一次，大錯誤（可能會持續數小時，並且可以，但有時會經常發生）。我的問題：這是標準嗎？我的臨時解決方案：我寫了一個簡單的「重新打開」功能，看起來像這樣： def ReopenDevice(dev

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R中的隨機化套索

我一直試圖在R中創建一個隨機化套索函數，但它似乎沒有產生與Python sklearn隨機化套索函數相同的結果。我在這裏應用相同的理念，但無法理解其中的差異。該代碼被修改基於該代碼：randomized lasso function in R. 這裏是代碼和樣本數據： # generate synthetic data set.seed(100) size = 750 x = matrix(