标签: interaction

使用Apple OS X Cocoa框架,如何在另一个进程的窗口上发布工作表(向下滑动模式对话框)？

编辑:澄清一下:

我的应用程序是进行Subversion版本控制的Finder扩展(http://scplugin.tigris.org/).我的应用程序的一部分是插件(Finder的上下文菜单项); 然而,我的应用程序的大部分是在一个单独的守护进程中.出于几个原因,我们选择将几乎所有代码放入守护进程; 插件只定义菜单本身,Apple-Events定义到守护进程.

有时,守护程序需要提示用户提供进一步的信息.它可以在屏幕上为此抛出一个窗口,但这是破坏性的(随机定位),在我看来这里的工作流程是合法的模态,例如"从菜单中选择一个文件,选择'提交',提供提交注释,做手术."

进程间协作(例如传递某种类型的引用)是可以接受的:两个进程都是我的,但我想避免将表单的代码绑定到主进程中.

我目前开始将我的控制台项目"移植"到WinForms,但似乎我很难做到这一点.

我只是习惯了一个控制台结构:

我根据来自控制台的输入让我的类互相交互.一个简单的流程:

Input -> ProcessInput -> Execute -> Output -> wait for input

现在我得到了这个大的Form1.cs(等)和"Application.Run(Form1);" 但我真的不知道我的类如何与表单交互并创建一个像我上面描述的流程.

我的意思是,我只是在表单中的每个"项目"中都有这些"...._ Click(object sender ....)".现在我不知道在哪里放置/启动我的流/循环,以及我的类如何与表单交互.

我需要创建一个自动化流程(最好使用Java),它将:

1. 使用特定网址打开浏览器.
2. 使用指定的用户名和密码登录.
3. 按照页面上的其中一个链接.
4. 刷新浏览器.
5. 登出.

这基本上是为了收集一些统计数据进行分析.每次用户跟踪链接时,都会为该特定用户生成一堆数据并保存在数据库中.我需要做的是,使用大约10个假用户,每5-15分钟ping一次页面.

你能谈谈简单的做法吗？必须有一个替代无尽的登录 - 刷新 - 注销手动过程...

我的代码执行从右到左翻转的动画.问题是在切换时,只有0.75秒的动画,用户仍然可以与程序进行交互.我不希望他们能够,有没有办法在短时间内停止所有用户交互,或者只是一种完全停止它的方法,然后我可以使用计时器将其重新打开.这是我的动画代码:

        [UIView beginAnimations:nil context:nil];
    [UIView setAnimationDuration:0.75];
    [UIView setAnimationTransition:UIViewAnimationTransitionFlipFromRight
                           forView:[self view]
                             cache:YES];
    [UIView commitAnimations];    

谢谢你,雅各布

我想输出同一行中多个回归的交互项，并将其称为“交互”。到目前为止，我所掌握的是交互项显示在两个不同的行中，称为“交互”（请参见下面的代码）。

这个问题已经在这里被问过，但我的分数还不够高，还不足以对其进行投票或评论：https ://stackoverflow.com/questions/28859569/several-coefficients-in-one-line 。

library("stargazer")
stargazer(attitude)
stargazer(attitude, summary=FALSE)
# 2 OLS models with Interactions
linear.1 <- lm(rating ~ complaints + privileges + complaints*privileges
           , data=attitude)
linear.2 <- lm(rating ~ complaints + learning + complaints*learning, data=attitude)
stargazer(linear.1, linear.2, title="Regression Results", type="text", 
      covariate.labels=c("Complaints", "Privileges", "Interaction", "Learning", "Interaction"))

感谢您的帮助。

我在Stack Overflow中问了这个问题:R lm()中的^符号

我觉得这里是一个更好的地方来得到答案.^符号究竟对回归做了什么,为什么它使r ^ 2更高？

我试图在 R 中拟合回归模型，在找出主要预测变量后，我想检查预测变量的交互效果。但是，总共有 14 个预测变量，这意味着可能有数百种组合。如果我这样做：

   lm.fit2=lm(medv~chas*dis*tax*black*rm*lstat*age*nox*zn*crim*rad*indus*ptratio,data=Boston)

summary(lm.fit2) 然后发生错误，因为自由度减少到负值，这是不可用的。

要使其工作：

lm.fit2=lm(medv~chas*dis*tax*black*rm,data=Boston)
summary(lm.fit2)

然而，这仍然给了我太多的选择：

Coefficients:
                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)           -2.082e+02  1.798e+02  -1.158    0.248
chas                  -2.585e+03  1.820e+03  -1.420    0.156
dis                    2.545e+01  6.613e+01   0.385    0.701
tax                    4.098e-01  3.021e-01   1.356    0.176
black                  3.434e-01  4.622e-01   0.743    0.458
rm                     4.234e+01  3.015e+01   1.405    0.161
chas:dis               8.677e+02  6.350e+02   1.367    0.172
chas:tax               6.656e+00  5.232e+00   1.272    0.204
dis:tax               -7.457e-02  1.259e-01  -0.593    0.554
chas:black             6.931e+00  4.936e+00   1.404    0.161
dis:black             -6.838e-02  1.688e-01  -0.405    0.686
tax:black             -7.198e-04  7.791e-04  -0.924    0.356
chas:rm …

我正在 R 中使用函数 glm() 运行逻辑回归。我想添加两个自变量之间的交互作用，并且我知道我可以使用 * 或 : 来链接这两个术语。示例：我有一个分类自变量和一个连续自变量，交互作用可以是性别*体重或性别：体重。虽然我理解如何解释第一个选项的结果，但我不知道如何解释第二个选项，因为它不会像与 * 的交互那样创建参考类别。

@bot.tree.command(name="clear", description="admin only", guild=discord.Object(guildid))
async def clear(interaction: discord.Interaction, amount : int = None):
     if not interaction.user.guild_permissions.manage_messages:
         return
     if amount == None:
         embed = discord.Embed(title="** Error**", description=f"Please enter the amount to be deleted",color=0xff0000, timestamp = datetime.datetime.now())
         await interaction.response.send_message(embed=embed)
     else:
         await interaction.channel.purge(limit=amount)
         embed = discord.Embed(title="** Chat Cleaning **", description=f"{amount} recent chats have been deleted", color = 0xFFFD05, timestamp = datetime.datetime.now())
         await interaction.response.send_message(embed=embed)
         await asyncio. sleep(2)
         await interaction.channel.purge(limit=1)

  File "C:\Users\Heeryun\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\discord\app_commands\tree.py", line 1242, in _call
    await command._invoke_with_namespace(interaction, namespace)
  File "C:\Users\Heeryun\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\discord\app_commands\commands.py", line 887, in _invoke_with_namespace …

我正在尝试使用 lmer 来建模我的数据。

我的数据有 2 个自变量和一个因变量。

第一个是“Morph”，具有“相同”、“近”、“远”值。
第二个是“响应”，可以是“旧”或“新”。
因变量是“Fix_Count”。

这是一个示例数据框以及我目前用于运行线性模型的数据框。

Subject <- c(rep(1, times = 6), rep(2, times = 6))
 q <- c("Identical", "Near", "Far")
 Morph <- c(rep(q, times = 4))
 t <- c(rep("old", times = 3),rep("new", times=3))
 Response <- c(rep(t, times = 2))
 Fix_Count <- sample(1:9, 12, replace = T)
 df.main <- data.frame(Subject,Morph, Response, Fix_Count, stringsAsFactors = T)
df.main$Subject <- as.factor(df.main$Subject)

 res = lmer(Fix_Count ~ (Morph * Response) + (1|Subject), data=df.main)
 summary(res)

输出如下所示：

问题是我不希望它进行组合，而是进行 Morph:Response 的整体交互。

我可以通过将 Morph 转换为数字而不是因子来实现此目的。然而，我不确定从概念上讲这是否有意义，因为这些值不能正确代表 …