标签: mean

我正在学习带有快速模板引擎的node.js,我正在关注udemy课程"通过构建10个项目来学习node.js",同时在教授运行npm start localhost:3000开始时讲课时我的弹出错误指示app.use需要中间件功能 我试过匹配代码及其相同.请帮我解决这个错误,我已经被困在这里几个小时尝试了很多编辑,但它不适合我.

当我试图运行'npm start'时弹出以下错误

TypeError:app.use()需要中间件函数

这是app.js代码:

var express = require('express');
var path = require('path');
var favicon = require('serve-favicon');
var logger = require('morgan');
var expressValidator = require('express-validator');
var cookieParser = require('cookie-parser');
var session = require('express-session');
var passport = require('passport');
var LocalStrategy = require('passport-local').Strategy;
var bodyParser = require('body-parser');
var multer = require('multer');
var flash = require('connect-flash');
var mongo = require('mongodb');
var mongoose = require('mongoose');
var db = mongoose.connection;

var routes = require('./routes/index');
var users = require('./routes/users');

var …

我有一个时间序列x_0 ... x_t.我想计算数据的指数加权方差.那是:

V = SUM{w_i*(x_i - x_bar)^2, i=1 to T} where SUM{w_i} = 1 and x_bar=SUM{w_i*x_i}

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_mean#Weighted_sample_variance

目标是基本上加重观察的时间进一步缩短.这很容易实现,但我想尽可能多地使用内置的功能.有谁知道这对应于R？

谢谢

在R中,我有两个向量:

a <- c(1, 2, 3, 4)
b <- c(NA, 6, 7, 8)

如何找到两个向量的元素均值,删除NA,没有循环？即我想得到的矢量

(1, 4, 5, 6)

我知道这个功能mean(),我知道这个论点na.rm = 1.但我不知道如何把事情放在一起.可以肯定的是,实际上我有数千个带有NA的向量出现在不同的地方,因此任何依赖于维度的解决方案都不起作用.谢谢.

我想以这种形式计算Python中数组的平均值:

Matrice = [1, 2, None]

我只是想None通过numpy.mean计算忽略我的价值,但我无法弄清楚如何去做.

我对这些东西很新,并尝试制作一些快递应用程序

var express = require('express');
var app = express();

app.listen(3000, function(err) {
    if(err){
       console.log(err);
       } else {
       console.log("listen:3000");
    }
});

//something useful
app.get('*', function(req, res) {
  res.status(200).send('ok')
});

当我使用以下命令启动服务器时:

node server.js 

一切顺利.

我在控制台上看到了

listen:3000

当我尝试

curl http://localhost:3000

我看到'好'.

当我尝试

telnet localhost

我知道了

Trying 127.0.0.1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]' 

但是当我尝试

netstat -na | grep :3000

我知道了

tcp  0  0 0.0.0.0:3000   0.0.0.0:*  LISTEN

问题是:为什么它会监听所有接口而不仅仅是localhost？

操作系统是Linux薄荷17没有任何口哨.

core.js:5873 错误错误：NodeInjector：NOT_FOUND [ControlContainer]

有时当我重新启动项目时，它运行得很好。app.component.html 中只有变化：

<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col-md-4">
      <form action="">

        <div class="form-group">
          <label for="">Username</label>
          <input type="text" name="username" class="form-control" />
        </div>
        <div class="form-group">
          <label>Password</label>
          <input type="password" class="form-control">
        </div>
        <div class="form-group">
          <label>Confirm Password</label>
          <input type="password" class="form-control">
        </div>
        <div>
          <button type="submit" class="btn btn-primary btn-block">Register</button>
        </div>
      </form>
      
    </div>
  </div>
</div>

我想要计算mean(或任何其他摘要长度之一,例如统计min,max,length,sum)的数值变量("值")的分组变量("基团")的每个水平内.

摘要统计应该被分配到具有一个新的变量相同的长度为原始数据.即,原始数据中的每一行应该具有对应于当前组值的值-该数据组应该不被折叠,以便每组中的一行.例如,考虑组mean:

之前

id  group  value
1   a      10
2   a      20
3   b      100
4   b      200

后

id  group  value  grp.mean.values
1   a      10     15
2   a      20     15
3   b      100    150
4   b      200    150

我想知道是否有算法计算未绑定数据集的平均值和标准差.

例如,我正在监测一个测量值,比如电流.我想得到所有历史数据的平均值.每当有新值出现时,更新均值和stdev？因为数据太大而无法存储,我希望它可以在不存储数据的情况下即时更新均值和stdev.

即使数据被存储,标准方式(d1 + ... + dn)/ n也不起作用,总和将吹灭数据表示.

我通过求和(d1/n + d2/n + ... d3/n),如果n为hugh,则误差太大并累积.此外,在这种情况下,n是未绑定的.

数据的数量肯定是未绑定的,无论何时,它都需要更新值.

有人知道是否有算法吗？

当使用rnorm(或runif等)在R中生成随机数时,它们很少具有精确的均值和SD作为它们的采样分布.是否有任何简单的一线或二线为我这样做？作为一个初步的解决方案,我已经创建了这个函数,但它似乎应该是R或某个包的本机.

# Draw sample from normal distribution with guaranteed fixed mean and sd
rnorm_fixed = function(n, mu=0, sigma=1) {
  x = rnorm(n)  # from standard normal distribution
  x = sigma * x / sd(x)  # scale to desired SD
  x = x - mean(x) + mu  # center around desired mean
  return(x)
}

为了显示:

x = rnorm(n=20, mean=5, sd=10)
mean(x)  # is e.g. 6.813...
sd(x)  # is e.g. 10.222...

x = rnorm_fixed(n=20, mean=5, sd=10)
mean(x)  # …

我有一个表格数组:

x = np.array([ 1230., 1230., 1227., 1235., 1217., 1153., 1170.])

我想生成另一个数组,其中值是我原始数组中每对值的平均值:

xm = np.array([ 1230., 1228.5, 1231., 1226., 1185., 1161.5])

有人知道在不使用循环的情况下最简单快捷的方法吗？