小编dc9*_*c95的帖子

假设我有一个包含以下值的表.

Ford
Ford
Ford
Honda
Chevy
Honda
Honda
Chevy

所以我想构造以下输出.

Ford   3
Honda  3
Chevy  2

它只需要列中每个元素的计数.

我有一个列出唯一列的问题.

谁能告诉我怎么做？

我搞砸周围UNIQUE和DISTINCT,但我没能得到左边的值的列表.

我试图在THREE.meshphongmaterial本教程中使用:http://solutiondesign.com/webgl-and-three-js-texture-mapping/

但它不起作用并且呈现黑色.这是jsfiddle:http://jsfiddle.net/8hrk7mu6/12/

问题在第32行:

var material = new THREE.MeshPhongMaterial( { ambient: 0x050505, color: 0x0033ff, specular: 0x555555, shininess: 30 } );

为什么不起作用？如果我使用THREE.MeshNormalMaterial,那么它的工作原理.

var material = new THREE.MeshNormalMaterial();

后来,我想在代码中使用图像中的纹理.这也不起作用.只有THREE.MeshNormalMaterial工作.为什么？

在锦标赛图表中,我如何确定是否有一名球员主宰了所有其他球员？这种算法的运行时间是多少？

基本上,我需要找到是否有一个元素,我可以从中找到所有其他元素,遵循外链路径.

澄清:在这里; 如果'a'击败'b','b'击败'c',则a占据'c'.基本上,如果'a'直接或间接击败'c',它主导'c'."a"和"b"可能间接地相互支配,这就是胜利者可能存在或不存在的原因.也可能有不止一个赢家.

锦标赛图是有向图,其中每个元素具有与其余元素中的每个元素的有向边.所以有n*(n-1)/ 2个有向边,其中n是顶点(玩家)的数量.关于锦标赛图的维基百科文章

我正在 Python 中使用 OpenCV 来制作给定图像的特征描述符。为此，我正在使用ORB类。我不明白的是描述符数组在使用orb.detect和orb.compute方法之后包含什么。

下面是我的代码。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

img = cv2.imread('penguins.jpg',0)

# Initiate STAR detector
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000)

# find the keypoints with ORB
kp = orb.detect(img,None)

# compute the descriptors with ORB
kp, des = orb.compute(img, kp)

# draw only keypoints location,not size and orientation
img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,des, color=(0,255,0), flags=0, )
plt.imshow(img2),plt.show()

print len(kp),len(des),len(des[1]), des[0]

最后一行的输出如下：

1000 1000 32 [221  65  79 237 …

我正在使用 Rstudio。我使用以下代码（从文档的示例代码复制）使用nomogram包中的函数创建了列线图：rms

library(rms)
n <- 1000    # define sample size
set.seed(17) # so can reproduce the results
age            <- rnorm(n, 50, 10)
blood.pressure <- rnorm(n, 120, 15)
cholesterol    <- rnorm(n, 200, 25)
sex            <- factor(sample(c('female','male'), n,TRUE))


# Specify population model for log odds that Y=1
L <- .4*(sex=='male') + .045*(age-50) +
  (log(cholesterol - 10)-5.2)*(-2*(sex=='female') + 2*(sex=='male'))
# Simulate binary y to have Prob(y=1) = 1/[1+exp(-L)]
y <- ifelse(runif(n) < plogis(L), 1, 0)


ddist <- datadist(age, …

我BeautifulSoup在 Python 中使用。

我想从网页获取可下载文件的大小。例如，这个页面有一个下载txt文件的链接（通过点击“保存”）。如何获得该文件的大小（以字节为单位）（最好不下载）？

如果 中没有选项BeautifulSoup，那么请建议 Python 内外的其他选项。

两者的文档(Failsafe,Invoker)表明它们对于运行集成测试很有用.我无法弄清楚哪一个用于集成测试.

我能看到的唯一区别是Failsafe插件专门用于运行集成测试,而Invoker插件恰好对运行集成测试很有用,但其主要目的是其他方面.但是,当我在Eclipse中创建maven-plugin时,Maven Invoker插件已经包含在POM文件中,并带有以下代码.

<plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-invoker-plugin</artifactId>
        <version>1.7</version>
        <configuration>
            <debug>true</debug>
            <cloneProjectsTo>${project.build.directory}/it</cloneProjectsTo>
            <pomIncludes>
                <pomInclude>*/pom.xml</pomInclude>
            </pomIncludes>
            <postBuildHookScript>verify</postBuildHookScript>
            <localRepositoryPath>${project.build.directory}/local-repo</localRepositoryPath>
            <settingsFile>src/it/settings.xml</settingsFile>
            <goals>
                <goal>clean</goal>
                <goal>test-compile</goal>
            </goals>
        </configuration>
        <executions>
            <execution>
                <id>integration-test</id>
                <goals>
                    <goal>install</goal>
                    <goal>integration-test</goal>
                    <goal>verify</goal>
                </goals>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
</plugins>                 

它们之间的主要区别是什么？是否存在特定情况,其中一个应优先于其他集成测试？

我正在开发一个带有多个 Mojo 的 Maven 插件。在其中之一中，我的目标是将额外的工件附加到我的项目中。类似于maven-build-helper-plugin 的 Attach-artifact。但我不想使用任何给定的构建插件，我想通过我的 Mojo 来完成。

我知道我必须使用MavenProjectHelper.attachArtifact。因为 MavenProject.attachArtifact 已被弃用。

我现在拥有的是这个（在 mojo.java 中）：

@Parameter(defaultValue = "${project}", required = true, readonly = true)
private MavenProject project;

@Parameter(defaultValue = "${helper}", required = true, readonly = true)
protected MavenProjectHelper projectHelper;

并在execute方法中：

projectHelper.attachArtifact(project, "plugin", file);

但问题是，MavenProjectHelper的默认值不是${helper}。这就是为什么我收到以下错误：

Failed to execute goal com.company.product.repo:my-plugin:1.0.1:attach-artifact (default) on project consumer-plugin: The parameters 'projectHelper' for goal com.company.product.repo:my-plugin:1.0.1:attach-artifact are missing or invalid -> [Help 1]
[ERROR]
[ERROR] To see …

我试图sbt从这里在 Linux的Windows子系统上安装。以下是我的bash终端输出：

username:repo$ echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /
username:repo$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823
Executing: /tmp/apt-key-gpghome.NbSR0JqpKB/gpg.1.sh --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823
gpg: connecting dirmngr at '/tmp/apt-key-gpghome.NbSR0JqpKB/S.dirmngr' failed: IPC connect call failed
gpg: keyserver receive failed: No dirmngr

我已经检查过dirmngr了。sudo apt-get update提供以下输出：

Hit:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease
Hit:2 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates InRelease
Hit:3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-backports InRelease
Ign:4 https://dl.bintray.com/sbt/debian  InRelease
Get:5 https://dl.bintray.com/sbt/debian  Release [815 B]
Get:6 https://dl.bintray.com/sbt/debian  Release.gpg [821 B]
Hit:7 http://security.ubuntu.com/ubuntu …

我在用Rstudio.我正在使用包中的ggsurv函数GGally为我的数据绘制Kaplan-Meier曲线(用于生存分析),来自这里的教程.我使用它而不是plot因为ggsurv它本身就是传说.

如链接所示,多条曲线按颜色区分.我想根据线型进行区分.该教程似乎没有任何选择.以下是我的命令:

surv1 <- survfit(Surv(DaysOfTreatment,Survived)~AgeOnFirstContactGroup)
print(ggsurv(surv1, lty.est = 3)+ ylim(0, 1))

lty.est=3(或2)为所有行给出相同的虚线.我想要每条线的不同虚线.使用lty=type给出错误:object 'type' not found.并且lty=type可以工作,ggplot但ggplot不直接处理survfit情节.

请告诉我如何通过线型区分曲线ggsurv或简单plot(虽然我更喜欢ggsurv因为它照顾传说)