小编Nav*_*iel的帖子

WNDCLASS wc;
...
wc.hbrBackground = (HBRUSH)GetStockObject(COLOR_WINDOW+1);

我无法理解什么是+1为了什么是HBRUSH什么？

有人可以用外行的方式回答索引(子集)与NA工作的关系.即使谷歌有一些答案,我想用简单的术语来理解它.

使用单个索引向量(长度> 1)时NA,为什么会产生五个缺失值？

> x <- 1:5
> x[NA]
[1] NA NA NA NA NA

有人可以给我解释以下粗体突出显示的句子吗？

“原始函数仅在基本软件包中找到，并且由于它们的运行级别较低，因此它们可以更高效（原始替换函数不必复制），并且可以具有用于参数匹配的不同规则（例如，switch和调用）。但是，这来自于来自所有其他功能表现在不同R.因此将R核心团队通常避免创建它们，除非有没有其他选择的成本。

来源连结：http : //adv-r.had.co.nz/Functions.html#lexical-scoping

我正在尝试理解 tensorflow keras 中层的连接。下面我画了我认为是 2 个 RNN 层的串联 [为图片清晰度而备] 和输出

在这里，我试图连接两个 RNN 层。一层具有某个时间序列中患者的纵向数据[整数值]，另一层具有具有分类输入的其他时间序列的相同患者的详细信息。

我不希望这两个不同的时间序列混淆，因为它是医疗数据。所以我正在尝试这个。但在此之前，我想确定我绘制的是否是连接两层的含义。下面是我的代码。它似乎运行良好，但我想确认我绘制的内容和实施的内容是否正确。

#create simpleRNN with one sequence of input

first_input = Input(shape=(4, 7),dtype='float32')
simpleRNN1 = layers.SimpleRNN(units=25,bias_initializer= initializers.RandomNormal(stddev=0.0001),
                           activation="relu",kernel_initializer= "random_uniform")(first_input)

#another layer of RNN
second_input = Input(shape=(16,1),dtype='float32')
simpleRNN2 = layers.SimpleRNN(units=25,bias_initializer= initializers.RandomNormal(stddev=0.0001),
                           activation="relu",kernel_initializer= "random_uniform")(second_input)

#concatenate two layers,stack dense layer on top
concat_lay = tf.keras.layers.Concatenate()([simpleRNN1, simpleRNN2]) 
dens_lay = layers.Dense(64, activation='relu')(concat_lay)
dens_lay = layers.Dense(32, activation='relu')(dens_lay)
dens_lay = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dens_lay)

model = tf.keras.Model(inputs=[first_input, second_input], outputs= [dens_lay])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',metrics=["accuracy"],lr=0.001)
model.summary()

我正在尝试将 x-tick 标签的格式修改为日期格式 (%m-%d)。

我的数据由特定日期期间的每小时数据值组成。我正在尝试绘制 14 天的数据。但是，当我运行时，我得到的 x 标签完全混乱。

有什么办法可以只显示日期并跳过 x 轴上的每小时值。? 有什么方法可以修改 x 刻度，我可以跳过几个小时的标签并只显示日期的标签？我正在使用seaborn。

根据评论的建议，我编辑了我的代码以绘制如下：

fig, ax = plt.pyplot.subplots()
g = sns.barplot(data=data_n,x='datetime',y='hourly_return')
g.xaxis.set_major_formatter(plt.dates.DateFormatter("%d-%b"))

但我收到以下错误：

ValueError: DateFormatter found a value of x=0, which is an illegal 
date; this usually occurs because you have not informed the axis that 
it is plotting dates, e.g., with ax.xaxis_date()

在检查 datetime 列时，我得到以下带有列数据类型类型的输出：

0     2020-01-01 00:00:00
1     2020-01-01 01:00:00
2     2020-01-01 02:00:00
3     2020-01-01 03:00:00
4     2020-01-01 04:00:00
          ...        
307   2020-01-13 19:00:00
308   2020-01-13 20:00:00 …

在windows编程中这是什么意思？

MSG msg = { };