問題タブ [heterogeneous]

異種のリストを介して仮想関数を呼び出すときに、メンバー データに値を割り当てる方法がわかりません。

これが私がやろうとしていることの例です:

main() 内:

Func1() の宣言:

メインから親クラスのポインターを介して呼び出す場合、派生クラスの関数内で派生クラスのメンバー データにアクセスする適切な方法を探しています。どんな助けでも大歓迎です！

データ ストレージに関する機能的な質問について教えてください。

私は、ユーザーがサーバー上に一種の Excel テーブルを保存できるプロジェクトに参加しています。テーブルのサイズは固定されていません。

テーブルを保存するための最良のソリューションは何ですか? 私のMySqlデータベースにテキストとして保存された配列として？MongoDB またはその他の NoSQL ソリューションを使用していますか?

参考までに、テーブルには検索機能は実装されません。

本当にありがとうございました！

編集：データテーブルの2つの例を追加します：

例 1: セールスマンごとの四半期ごとの売上

例 2: 夫婦とその子供の 1 か月あたりの体重

これら 2 つの例の行と列の数は同じではなく、時間とともに変化する可能性があります。次の四半期に、会社は新しいセールスマンを雇うことができます。

これらのデータを保存する方法は? ユーザーがこれらのテーブルを検索することは決してないことに注意してください。

これがより明確になることを願っています。

私は多くの繰り返し (~10^6-10^7) を含むループを含むコードに取り組んでおり、配列 (「myresult」としましょう) が多くの貢献の合計を介して計算されています。OpenMP を使用する Fortran 90 では、次のようになります。

コードはインテル Xeon コプロセッサーを搭載したシステムで実行されますが、もちろん、可能であればその存在から恩恵を受けたいと考えています。OpenMP で MIC オフロード ステートメント (!dir$ offload target ...) を使用して、ループがコプロセッサだけで実行されるようにしましたが、コプロセッサが終了するのを待っている間、ホストの CPU 時間を無駄にしています。理想的には、ホストとデバイスの間でループを分割できるので、次のようなことが実現可能かどうか (またはより良いアプローチがあるかどうか) を知りたいです。ループはホスト上の 1 つのコアでのみ実行されます (ただし、おそらく OMP_NUM_THREADS=2 を使用しますか?):

単一の抽象クラスのすべての継承者であるさまざまな型のクラス標本を格納するコンテナーを正しく構築することに問題があります。レジスタ (コンテナー) は、抽象クラスの型を持つ、これらの標本の配列へのポインターを格納します。標本に含まれるデータにアクセスしようとすると、基本クラスにもある部分しか取得できません。たとえば、オーバーロードされた << は、3 つの継承子すべての要素を含むレジスタで使用され、抽象クラス部分のみを画面に書き込み、そこに存在しないものはすべて無視します。問題が正しく保存された要素の出力にあるのか、それとも不適切な形式で保存されているのかはわかりません。コードは次のとおりです。

他の 2 つの継承者は、type2 と同じように動作します。ここにメインの一部があります：

レジスタ上の演算子 <<:

<< 演算子またはレジスタからの関数を使用するだけで、この問題は終了します。編集：追加機能の実装：

私のデータセットは非常に大きいので、例として 10 行のデータを使用しています (私は Excel で答えを出しましたが、コードの助けが必要なので R で複製することはできません):

Ln.salary は従属変数です。得られるべき答えは次のとおりです。

私の問題は、R で lm 関数を使用すると、切片が上記の値を持っていることを認識しないことです。6.10、5.12などの代わりに1,1,1,1,1,1,1,1,1,1を使用するだけです

そうtest<-lm(ln.salary~years.star+years.sq.star,data=try,weights=constant)

この回答を生成するだけなので、機能しません。

本質的に、私はデータを取得し、不均一分散を調整しようとしました。最後のステップでは、定数スターと変換された x 変数を用意します。最後のステップは、定数変数と x 変数で ln.salary を回帰して、上記のように得られるべき答えを私に与えることです。

Excelではできますが、Rではできません。コードが正しくないことはわかっています。インターセプト (1,1,1...) を生成する lm 関数が問題であることはわかっています。助けてください。

よろしくD

データにモデルを当てはめるのに苦労しています。基本的に、私は5人の審査員による65本のヤシの木の表現型の特性（つまりハード）の評価に関するデータを持っています。評価方式として、各審査員が各サンプルに点数を付けます。3 人の審査員の場合、サンプル データは次のようになります。

ここで、αiはジャッジのメイン係数、iは採点パターンの違いによるジャッジ係数、θjは製品係数でεi評価者に依存します。

R の関数を使用してこのモデルを適合させようとしましたが、このモデルlmeは共変量ではなくパラメーターに適合するため、相互作用項を適合させるのが困難です。

このモデルは、私の種類のデータに対して非常に正確に見えます。ベイジアン バージョン ( http://www.r-bloggers.com/extending-the-sensory-profiling-data-model/ ) を見たことがありますが、混合モデリング アプローチを使用する方法や、頻度主義的な方法。

ここでの私のクエリは次のとおりです。

a) この種のモデルに適合する適切な方法は何ですか? 反復一般化最小二乗法、マルチレベル モデル、個別回帰モデル、加重最小二乗モデルに関する説明が記載されている文献をたくさん参照しました。しかし、相互作用項でパラメーターの推定値を使用して適合させ、両方の相互作用パラメーターの個別の係数を取得する方法をまだ取得していませんか?

b) この形式で異種エラーを取得するにはどうすればよいですか?

c) どの R パッケージを使用できますか?