标签: sample

我正在学习动态AX 2009的编程.到目前为止,我已经开始运行dev系统,我得到了一些关于架构的背景知识.

现在我正在寻找一些演练样本,以了解有关该系统编程的更多信息.

网上有一些样品吗？有人能指点我一些学习帮助吗？也许对一些优秀的AX编程相关的博客？

你是如何学习编程DAX9的？

是否有适用于Oracle的示例数据库,如AdventureWorks for MS SQL？我搜索过Oracle网站,但没有找到任何示例数据库.

需要:

• 从数据库中的作业队列执行作业的Windows服务

通缉:

• 此类应用程序的示例代码,指南或最佳实践

背景:

• 用户将单击将向行中插入行的ashx链接.
• 我需要我的Windows服务定期轮询此表中的行,它应该为每一行执行一个工作单元.

重点:

• 这对我来说并不是一个全新的领域.
  • 编辑:您可以假设我知道如何创建Windows服务和基本数据访问.
• 但我需要从头开始编写这项服务.
• 而且我只想提前知道我需要考虑的事项.
• 编辑:我最担心失败的工作,争夺工作,以及保持服务运行.

问题是我想减少绘图和分析的数据量.我正在使用Python和Numpy.数据采样不均匀,因此存在一组时间戳和一组相应的值.我希望它在数据点之间至少有一定的时间.我在这里用Python编写了一个简单的解决方案,其中找到了在样本之间至少有一秒的指标:

import numpy as np

t = np.array([0, 0.1, 0.2, 0.3, 1.0, 2.0, 4.0, 4.1, 4.3, 5.0 ]) # seconds
v = np.array([0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 4.0, 4.0, 5.0, 5.0, 5.0 ])

idx = [0]
last_t = t[0]
min_dif = 1.0 # Minimum distance between samples in time
for i in range(1, len(t)):
    if last_t + min_dif <= t[i]:
        last_t = t[i]
        idx.append(i)

如果我们看一下结果:

--> print idx
[0, 4, 5, 6, 9]

--> print t[idx]
[ 0.  1.  2. …

我有一个长度为100的向量t,并希望将其分为30和70值,但这些值应随机选择,无需替换.因此,30个值中没有一个被允许在70个值的子向量中,反之亦然.

我知道R函数sample可以用来随机选择带有和不带替换的向量的值.但是,即使我使用replace = FALSE,我必须sample使用30 运行该函数两次,并选择70个值运行一次.这意味着30个值中的一些可能在70个值中,反之亦然.

有任何想法吗？

我即将开始使用play2进行小型项目,并且如果有任何其他样本应用程序可用,那么除了那些与播放分发一起使用的应用程序之外.

我在R中有以下向量.将它们视为数字向量.

x = c(1,2,3,4,...100)

我想根据一些输入数字"局部因子"将这个矢量"本地"随机化.例如,如果位置因子是3,那么前3个元素被采用并随机化,接着是接下来的3个元素,依此类推.有没有一种有效的方法来做到这一点？我知道如果我使用样本,它会混淆整个阵列.提前致谢

我有一个数字向量:

vec = c(1464.556644,552.6007169,155.4249747,1855.360016,1315.874155,2047.980206,2361.475519,4130.530507,1609.572131,4298.980363,697.6034771,312.080866,2790.738644,1116.406288,989.6391649,2683.393338,3032.080837,2462.137352,2964.362507,1182.894473,1268.968128,4495.503015,576.1063996,232.4996213,1355.256694,1336.607876,2506.458008,1242.918255,3645.587384)

而且我想n=5从它那里采样尽可能相等的点.换句话说,我想得到vec最接近这些点的点:

seq(min(vec),max(vec),(max(vec)-min(vec))/(n-1))

实现这一目标的最快方法是什么？

我想从数据框中采样一些连续的行df.

df <- data.frame(C1 = c(1, 2, 4, 7, 9), C2 = c(2, 4, 6, 8, 10))

我试图获得类似于以下内容的东西,这允许我对3个随机行进行采样并重复该过程100次.

test <- replicate(100, df[sample(1:nrow(df), 3, replace=T),], simplify=F)

通过连续,结果应该是这样的:

 [[1]]  
           C1 C2
   2       2  4
   3       4  6
   4       7  8

 [[2]]
           C1 C2
   1       1  2
   2       2  4
   3       4  6

   .
   .
   .

我怎么能实现这个目标？

我想找到t-value17 个观察值的 90% 置信区间。

在 Excel 中，我可以进行此计算，t=T.INV.2T(.10, 16)=1.75但是在 RI 中找不到获得相同结果的正确方法。

qt(p = 1-.9, df = 17-1) = -1.34

qt(p = (1-.9)/2, df = 17-1) = -1.75 # trying with two-tailed?

T.INV.2T与Excel 中执行相同计算的函数 R 是什么？

同样，我们T.DIST.2T在Excel中也有，R中同样的函数是什么？