sequence

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    我想在pyspark中使用PrefixSpan序列挖掘。数据的,我需要的格式如下: [[['a', 'b'], ['c']], [['a'], ['c', 'b'], ['a', 'b']], [['a', 'b'], ['e']], [['f']]] 在最里面的元素是productIds,则有订单(含产品清单),然后有客户(含订单列表)。 我的数据有交易格式: clientId orderI

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    我需要创建2列:PRETARGET和TARGET基于几个条件。 要创建预目标,我的每一行数据(每个参与者PPT和审判TRIAL)我需要检查CURRENT_ID与列CanBePretarget一个0值相关联,而下面一行是CURRENT_ID + 1的值。如果这些条件得到满足,那么,我想有一个0值,如果他们不履行1. 一个创造价值TARGET,我的每一行数据(每个参与者PPT和审判TRIAL)我需要检

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    我正在使用递归公用表表达式来获取一批序列号。以下查询适用于Postgres,SQL Server和H2(减去VALUES部分)。 WITH RECURSIVE t(n, level_num) AS ( SELECT next value for seq_parent_id as n, 1 as level_num FROM (VALUES(0)) UN

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    我正在使用Oracle SQL。每次在表中添加新记录时,都会有一个用于id的序列和触发器,从1开始递增。但是,如果删除所有记录并添加此记录的新记录,则记录不会从1开始,而是从记录在记录序列中的最后一个最大记录数开始。 因此,在TRIGGER语句中,如果表格为空且导入新记录,则可以重置序列。 或者我必须做stored_procedure的方式,如果那样的话我怎么能用myBatis映射器调用这个呢?

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    如何使用oracle数据库和不使用oracle序列的JPA设置和标识auto_increment。

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    以下是Keras中时间序列域“household power consumption”中LSTM的一个着名示例。它根据之前的49时间步骤预测值the fifth。我的问题是如何改变这种代码,以便它能够预测接下来的三个步骤,而不仅仅是一步。换句话说,我想给出49个时间步骤,并获得三个时间步骤作为输出。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as

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    我试图使用训练LSTM来表现得像控制器一样。基本这是一个多对多的问题。我有7个输入功能,每个功能都是40个值的序列。我的输出有两个特征,也是40个值的序列。 我有2层。第一层有四个LSTM单元,第二层有两个LSTM单元。代码如下。 该代码运行并产生预期的输出,但我无法减少训练误差(均方误差)。错误只是在前1000个纪元后停止改进。 我试过使用不同的批量大小。但即使批量大小为1,我也会收到很高的错误

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    在scala中Array上使用sliding函数时,根据原始数组跟踪滑动子数组的索引是什么正确的方法? // Initialize some data val bigArray = List(2, 3, 4, 2, 3, 6, 8, 4, 5).toArray val n:Int = 5 // Slide through the big array for (smallArray <-

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    我有我想用作动画的图像序列,并且我想将此动画应用于特定的注释。 如何更改MapKit默认注释图像以及如何使其动画?

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    我有一个协议Points,该方法应该返回一个有序的Point实例序列。 我会返回一个数组,但我可以返回更多的东西通用的,这样的Points实现不需要在将数据复制到一个数组中? 我试着这样做: protocol Points { var points: Sequence {get} } 但得到的错误: Protocol 'Sequence' can only be used as a