mixed-models

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    我的问题是在概念上类似于解决anagrams,除了我不能只使用字典查找。我试图寻找合情合理的单词而不是真实的单词。 我已经创建了一个N元语法模型(现在,N = 2)的基础上在一堆文本的字母。现在,给定一个随机的字母序列,我想根据转换概率将它们排列成最可能的序列。当我开始时,我认为我需要Viterbi algorithm,但当我看起来更深时,维特比算法会根据观察到的输出优化一系列隐藏的随机变量。我正

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    模型绑定 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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    我想循环混合模型和Tukey测试。 我想要做的就是重复拟合和3列(每个包含一个响应)和4个亚组(总数= 12)的比较。 类似的数据框可在此处获得:https://drive.google.com/open?id=0Bwrsa11LAnrgTXMzWk1fYXR1MHM。这3个部分是“RESP_1”,“RESP_2”和“RESP_3”列,这些子组是“层”列的变量。 我获得由模型和一个单个响应的adj

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    我想比较来自同一文件的MD5哈希。该文件通过来自Android的HTTP POST被发送为byte [],在那里我还计算散列并从.NET服务器接收,在那里我再次计算散列,然后想要比较它们。 的问题是,对于同一个文件,我得到不同的散列... Java代码 FileInputStream fileInputStream = null; byte[] bFile = new byte[(int) f

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    我想进行重复测量分析/纵向数据到以下问题: “有在的区域被分析的16个树和在B地区有16个。在每个地区,冬季分析8棵树,夏季分析8棵树,但它们不是同一棵树。考虑到在对每棵树直径五个不同深度的starch's知觉。” 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棵树的数据框。根据DOY,我需要为EWMZ找到一个斜坡。我使用了混合模型,发现了一个负斜率,但是在绘制曲线时,它给了我一个积极的回归曲线。我不知道我用ggplot进行绘图的方式是否正确。 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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    在视图模板,我看到了很多警告的做对象和不确定的变量不确定领域。我想禁用它们。

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    我举一个例子来轻松地描述问题。 输入文本: 鲁尼是英语足球运动员谁扮演作为曼联前锋。 鲁尼成为英格兰队最年轻的球员,当时他赢得了对抗澳大利亚友谊赛的第一个盖帽。沃尔科特在2006年5月爆发鲁尼的出场纪录由36天 输入关键字:鲁尼 预期输出(关键字数):3(鲁尼,鲁尼,鲁尼的) 所以,它不仅包括“wayne rooney”,还包括其他类似的词。 我有搜索过,我得到这个正则表达式: $keyword_

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    我用这个软件安装红宝石: http://rubyinstaller.org/ 然而,与RVM,我不知道如果我可以用它来更新我的版本的Ruby 。 我可以用它来更新吗?如果没有,在Windows机器上更新Ruby的最佳方式是什么?

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    我试图使用NSTextAttachment在UITextField中显示图像,但我希望图像和文本之间有一定的水平间距。但是,如下所示将NSKernAttributeName属性添加到属性字符串时,会将附件的高度重置为与周围文本相同的高度。 var str = NSMutableAttributedString(attributedString: NSAttributedString(attachm