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深层和浅层历史有什么区别？他们如何表示？

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我们正在与ANSYS工作台17.1建模的三个部分的加热在炉中：两个缸和管式炉的内壁由于所有机体都通过辐射相互交换热量，所有表面的外壳数量是否相同？我不确定ANSYS是否可以评估视角因素并确定两个曲面是否可以互相看到。任何关于此事的帮助/建议将非常感激。

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从数据点到回归（使用残差？）输入到新数据框列的距离

我希望能够根据该图上的线性回归来计算我图上每个单独数据点的距离，然后存储距离作为我原始数据框中的新变量（列）。根据this answer，可以使用线性回归的残差找到该距离值。但是，我不知道如何将其应用于每个单独的点，并且我不知道如何将值存储在数据框中（如果甚至可以的话）。我创建了一些示例数据... ex.age <- c(50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,6

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SI，SIS，SIR模型的正确实现（python）

我已经创建了上述模型的一些非常基本的实现。但是，尽管图表看起来看起来很正确，但这些数字并不等于常数。这是因为每个隔室中易感染/感染/恢复的人的总和应该总计为N（这是人的总数），但是由于某些原因，它加起来有一些奇怪的十进制数，我真的不知道如何解决它，现在看了3天后。 SI型： import matplotlib.pyplot as plt N = 1000000 S = N - 1 I =

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当H2O新的数据

使用标准化我很想知道的是，在R A H2O模型中使用标准化功能时攻入了新的数据时，它是如何工作的。我知道，当它进行标准化的训练集是基于均值和训练数据的标准差设置均值为0，标准差为1，但又有什么用新的数据呢？是否规范基于训练数据的平均值和标准偏差或者它规范基础上，新的数据被拿下？

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openFOAM中的边界赋值

我使用snappyHexMesh创建了下图中显示的网格。我已经在blockMesh中分配了边界，但在运行之后它们已被删除。我的问题是如何创建图像中显示的网格的入口/出口边界。谢谢。

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如何构建回归模型，然后将它们的拟合与模型训练测试中提供的数据进行比较？

我已经建立了几个不同的回归模型，使用R中的脱字符包来预测某些基因序列在某些实验条件下如何变成荧光。我遵循了将我的数据分成两组的基本协议：一个是“训练测试集”（80％）和一个“持有集”（20％），前者将被用于建立模型，后者将被用来测试它们，以便根据诸如R平方和RMSE值等指标比较和选择最终模型。我可以在这里找到一个这样的指南（http://www.kimberlycoffey.com/blog/2

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F＃的递归类型的SQL表

我造型在F＃的应用程序，我遇到试图建构以下递归式数据库表时有困难： type Base = | Concrete1 of Concrete1 | Concrete2 of Concrete2 and Concrete1 = { Id : string Name : string } and Concrete2 = { Id : string

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参数必须是类StMoMoData

嗨，我是通过以下步骤将在this file，以适应CBD模型美国男数据，从HMD来源的。目前我有错误，我的参数数据不是StMoMoData类。 CBDfit <- fit(CBD, data = USData, ages.fit = 60:89) Error in fit.StMoMo(CBD, data = USData, ages.fit = 60:89) : Argument d

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如何使用XML Schema来表示网络图？

我有一个代表网络图的数据模型。所以我得到了主机实体（以及它们的地址和许多其他属性/元素），并且我需要以某种方式建模Link实体（表示源节点和目标节点之间的网络链路，具有延迟和吞吐量属性）。问题是，我无法想象使用XML Schema设计网络的正确方法。我应该如何以适当的方式设计它？（在XML设计之后，我将使用这个模式和Java应用程序）。我想我应该创建一个网络元素作为模式的根元素，但我如何管理