我希望能够在SharePoint列表的计算列中使用今天的日期,以确定任务是否过期.有一个详细记录的技巧涉及创建名为"今天"的虚拟列,在公式中使用它,然后删除它,从而"欺骗"SharePoint使用Today函数.
问题是这种方法不能可靠地工作 - 计算不是动态的; 它仅在保存项目时生成,因此今日"列"实际上成为修改日期.(这可能就是为什么SharePoint不会让你以直截了当的方式使用Today功能.)
有没有人找到一个有效的解决方案？我知道我可以使用javascript来获取客户端的实际日期并显示颜色,标志等等,但我正在寻找"服务器端"解决方案.
作为参考,今日专栏技巧及其问题在这两篇文章和相关评论中得到了很好的描述:http: //blogs.msdn.com/cjohnson/archive/2006/03/16/552314.aspx和http:// pathtosharepoint.wordpress.com/2008/08/14/calculated-columns-the-useless-today-trick/
公式是R统计和图形函数的一个非常有用的特性.像所有人一样,我是这些功能的用户.但是,我从未编写过将公式对象作为参数的函数.我想知道是否有人可以通过链接到R编程的这一方面的可读介绍,或通过提供一个自包含的示例来帮助我.
我想知道是否有框架或其他东西在网页上显示数学公式.除了使用那些公式的图像......
我有一个奇怪的问题,我似乎无法解决.
我已经尝试编写一个函数,对R中逐步过程选择的模型执行K折交叉验证.(我知道逐步过程的问题,它纯粹用于比较目的):)
现在的问题是,如果我定义函数参数(linmod,k,direction)并运行函数的内容,它可以完美地工作.但是,如果我将它作为一个函数运行,我会收到一条错误,指出无法找到datas.train对象.
我已经尝试使用debug()逐步执行该函数,并且该对象显然存在,但R表示当我实际运行该函数时它不会.如果我只是使用lm()拟合模型,它工作正常,所以我认为这是循环中的step函数的问题,而在函数内部.(尝试注释掉步骤命令,并将预测设置为普通线性模型的预测.)
#CREATE A LINEAR MODEL TO TEST FUNCTION
lm.cars <- lm(mpg~.,data=mtcars,x=TRUE,y=TRUE)
#THE FUNCTION
cv.step <- function(linmod,k=10,direction="both"){
response <- linmod$y
dmatrix <- linmod$x
n <- length(response)
datas <- linmod$model
form <- formula(linmod$call)
# generate indices for cross validation
rar <- n/k
xval.idx <- list()
s <- sample(1:n, n) # permutation of 1:n
for (i in 1:k) {
xval.idx[[i]] <- s[(ceiling(rar*(i-1))+1):(ceiling(rar*i))]
}
#error calculation
errors <- R2 <- 0
for (j in 1:k){
datas.test <- datas[xval.idx[[j]],]
datas.train <- datas[-xval.idx[[j]],] …我使用"数据"选项卡下的"小计"工具将一大块数据分类到子总计字段中.但是,您只能选择一个公式来应用.
如何根据SUBTOTAL(1,RANGE)将单独的公式应用于其中一列？到目前为止,我用Subtotal(9,RANGE)填充它,但是有更快的方法来选择所有这些并将"9"更改为"1"吗？
我得到了集{1,2,3,...,N}.我必须找到给定集合的子集的最大大小,以便来自子集的任何2个数字的总和不能被给定的数字K整除.N和K可以达到2*10 ^ 9所以我需要一个非常快的算法.我只提出了复杂度为O(K)的算法,这种算法很慢.
我需要为SSRS报告编写一个公式.我不确定确切的语法,但我认为它应该是嵌套的iif,但有多个标准,检查图表和分区字段的值.在一天结束时,如果chart = 110300并且division = 100,那么"Intercompany AP - USA"或者如果chart = 110300并且division = 200则是"Intercompany AP - RUS",那么只需显示chartname.像这样的东西,但实际上写得正确.
iif Fields!chart.Value="110300" and Fields!division.Value="100" then
Fields!chartname.Value="Intercompany AP - USA" if Fields!chart.Value="110300"
and Fields!division.Value="200" then Fields!chartname.Value=
"Intercompany AP - RUS" else Fields!chartname.Value
我非常感谢任何帮助!
假设您正在对二项式数据进行建模,其中每个响应是来自多个试验(N)的一些成功(y)以及一些解释变量(a和b).有一些函数可以做这种事情,它们似乎都使用不同的方法来指定y和N.
在glm中,你做glm(cbind(y,N-y)~a+b, data = d) (LHS成功/失败的矩阵)
在inla,你做inla(y~a+b, Ntrials=d$N, data=d)(分别指定试验次数)
在glmmBUGS中,你做glmmBUGS(y+N~a+b,data=d)(指定成功+试验作为LHS的条款)
在编写新方法时,我一直认为最好遵循glm所做的,因为人们通常会首先遇到二项式响应数据.但是,我永远不会记得它cbind(y,N-y)或者cbind(y,N)- 我通常似乎在我的数据中有成功/数量的试验而不是成功/失败次数 - YMMV.
当然,其他方法也是可能的.例如,使用RHS上的函数来标记变量是试验次数还是失败次数:
myblm( y ~ a + b + Ntrials(N), data=d)
myblm( y ~ a + b + Nfails(M), data=d) # if your dataset has succ/fail variables
或定义一个运算符只是做一个cbind,所以你可以这样做:
myblm( y %of% N ~ a + b, data=d)
从而为LHS增添了一些含义,使其明确.
有没有人有更好的想法？这样做的正确方法是什么？
我正在编写我的第一个S3类和相关的方法,我想知道如何对输入数据集进行子集化,以便只保留公式中指定的变量？
data(iris)
f <- Species~Petal.Length + Petal.Width
随着model.frame(f,iris)我得到的公式中所有变量的一个子集.如何自动保留右侧变量(在示例Petal.Length和中Petal.Width)？
在64位Linux机器上使用R 3.2.0 with caret 6.0-41和randomForest 4.6-10.
当尝试使用公式对使用包中的函数训练predict()的randomForest对象使用该方法时,该函数返回错误.当通过训练和/或使用和而不是公式,这一切都顺利进行.train()caretrandomForest()x=y=
这是一个工作示例:
library(randomForest)
library(caret)
data(imports85)
imp85 <- imports85[, c("stroke", "price", "fuelType", "numOfDoors")]
imp85 <- imp85[complete.cases(imp85), ]
imp85[] <- lapply(imp85, function(x) if (is.factor(x)) x[,drop=TRUE] else x) ## Drop empty levels for factors.
modRf1 <- randomForest(numOfDoors~., data=imp85)
caretRf <- train( numOfDoors~., data=imp85, method = "rf" )
modRf2 <- caretRf$finalModel
modRf3 <- randomForest(x=imp85[,c("stroke", "price", "fuelType")], y=imp85[, "numOfDoors"])
caretRf <- train(x=imp85[,c("stroke", "price", "fuelType")], y=imp85[, "numOfDoors"], method = "rf")
modRf4 …