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当我跑我从作曲家安装拒绝，我有这样的错误： λ作曲家安装您正在运行启用Xdebug的作曲家。这对运行时性能有重大影响。请参阅https://getcomposer.org/xdebug 使用软件包信息加载composer存储库更新依赖项（包括require-dev）您的需求无法解析为可安装的一组软件包。错误：问题1 - 请求的包antoineb1/smoney_bundle 1.0存在作

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MATLAB如何循环雅可比行列式并绘制特征值？

我有一个三个方程的系统：通货膨胀，产出和利息。所有变量在这些方程中高度相互关联，但是兴趣方程是辅助的。第一步是确定通货膨胀和消费的稳态组合（见第一幅图）并绘制这种关系。下面的代码应该这样做，但它给出了有关c_sol的'预分配'的错误。上面的代码应该给我50个通胀和产出的组合;随后通货膨胀除以beta计算利息。下一步是在这些值的每一个上评估雅可比行列式，确定特征值并绘制x轴上的通货膨胀特征值。

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Drive API中的稳定性java应用程序

我不确定这是否适合这类问题，如果不是的话，请指点我正确的方向 - 谢谢。在许多不同的地方寻找了很多之后，我认为你是我最后的希望:) 我已经使用了Google Drive API V3 Quickstart样品，我有但它工作，我有一些顾虑。我不知道如果谷歌通过添加新功能的com.google.api.services.drive.model.File改变了API时，我调用不同的方法（如getId

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PDB调试器稳定性问题

我正在使用pdb或ipdb来调试我的python代码。然而，无论何时我使用set_trace（），我通常都可以运行一些代码行来测试，但当我输入时它最终会冻结。我杀死了python进程，并且必须从头开始重新运行整个进程 - 通常会杀死大约5-10分钟的数据处理时间，以便回到我所在的位置。我正在使用python 2.7创建anaconda。我唯一的异常是我需要运行 conda install -c

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Matlab-闭环传递函数频率跟踪

我希望我可以解释我的问题不够好，比方说，我有一个闭环控制系统，我知道给定物理设备Gp（补偿器和反馈传递func是1）。问题是要检查系统是否可以完美跟踪2 rad/sec的频率。看看'Gp'(s=jw)|w=2并代之以T(s)=1/(s^2+5)，我们看到它是1并完美追踪它，但T(s)本身并不稳定。假设我可以在Matlab中检查它，看到输出图（T(s)）没有跟踪w=2的输入（输出和输入图在同一图中

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错误R14（超出内存配额）错误时自动重启Heroku dynos

我正在运行一个应用程序，它需要一个泄漏内存的库。（不幸的是，这个propriotory软件没有其他选择）。因此，动态卡超出其内存限制并提示错误R14（超出内存配额）错误。是否有某种方法可以自动重新启动发出错误R14的dynos？或者Heroku实际上会重新启动我的dynos，如果是的话大概是什么时候？（在doc中找不到任何东西，我从未注意到heroku关闭了我的dynos）非常感谢你提

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如何检查某种整数的稳定性？

我正在研究一个活动，在该活动中我必须确定在一组给定方法中使用了哪种排序方法，我无法实际查看它们是从仅包含.class文件的.jar文件运行的。我所能看到的只是时间信息（所以我可以根据时间复杂度来确定它的种类）。但是，排序的元素是随机生成的整数，并且允许重复。为了正确识别排序，我必须以某种方式识别哪些方法没有以稳定的方式排序 - 无法查看源代码或整数数组。例如，我可以有一个数组[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进行变量选择。我正在关注https://github.com/hofnerb/stabs上的例子，它工作正常。但是，我还想强制包括几个变量。这可以通过参数'penalty.factor'在glmnet中实现，但是将此参数传递给args.fitfun以生成stabsel结果错误（参见下文）。 data("bodyfat", package = "TH.da

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Python：PySerial随机与设备断开连接

我有一个使用PySerial运行数据采集的进程。现在工作正常，但是为了让它连续工作我需要做一些奇怪的事情，但我不确定这是否正常，所以我在问这个问题。发生了什么：看起来好像连接会不时出现！每30-60分钟一次，大错误（可能会持续数小时，并且可以，但有时会经常发生）。我的问题：这是标准吗？我的临时解决方案：我写了一个简单的“重新打开”功能，看起来像这样： def ReopenDevice(dev

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R中的随机化套索

我一直试图在R中创建一个随机化套索函数，但它似乎没有产生与Python sklearn随机化套索函数相同的结果。我在这里应用相同的理念，但无法理解其中的差异。该代码被修改基于该代码：randomized lasso function in R. 这里是代码和样本数据： # generate synthetic data set.seed(100) size = 750 x = matrix(