問題タブ [replicate]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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bash - bash: あるファイルの複数のコピーを別のファイルにすばやくコピーする方法は?

次第に大きなサイズの入力ファイルを入力して、プログラムのストレス テストを行う必要があります。時間とそれらのコピーを同じファイルinputSmall.txtに複製したい入力ファイルがあります。大きなファイルです。次の単純なループよりも高速に動作するものがあれば (例):NcatNN=1000

inputN.txt私のマシンには、非常に大きなsを格納するのに十分なディスク容量がNあり、関連する場合に備えて大量の RAM があります。

どうも

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list - スキームのリスト内の特定の要素を複製する

だから私は、1つの要素と1つのリストを取り、要素が複製されたリストを返すスキーム関数を書いてい(replicate 'd '(a b c 1 d))ます'(a b c 1 d d))

ただし、要素がリストの一部ではない場合は常に元のリストが返され、含まれている場合は要素が返されます。私はスキームに不慣れで、自分のエラーがどこにあるかを見つけるのに苦労しています。助けていただければ幸いです!

またメンバー?要素がリストにある場合は #t を返し、そうでない場合は #f を返す私の関数です。外観は次のとおりです。

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r - 回帰を 1000 回実行する必要がある

reg という回帰関数があります。これを 1000 回実行し、Rsquare 値と t-stat をヒストグラムで取得する必要があります。

次のように複製を実行してみました(結果を確認するために n=5 を使用しました)。

これは、値ではなく、データのタイプを報告します。

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database - レプリケーション CouchDB エラー & リモート データベースへのクエリ

futon を介して、couchDB のローカル データベースをリモート データベースに複製しようとしています。ドキュメントに従って、リモートデータベースに何を入れればよいかわかりません。正確には何ですか?どうすれば入手できますか?とにかく使っています。

ソースは local = 127.0.0.1:5984 になります

ターゲットは何でしょう?

「データベース」とは?ローカルに作ったデータベースの名前ですか、demo?

このドキュメント

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database - CouchDB の apache2 サーバーへのレプリケート - 「レプリケートに失敗しました」 - Linux

Ubuntu 14.04 デスクトップで実行されているcouchDB を取得し、ローカルで Futon にアクセスしました。DB をサーバーにリモートで複製しようとしたところ、次のエラーが発生しました。

複製に失敗しました: {{エラー,{2,"字句エラー: json テキストの無効な文字\n"}}, <<"\n\nhttp://www.w3.org/1999/xhtml\">\n \n \n \n Apache2 Ubuntu デフォルト ページ: 動作します\n \n * {\n margin: 0px 0px 0px 0px;\n padding: 0px 0px 0px 0px;\n }\n\n body, html {\n padding: 3px 3px 3px 3px;\n\n background-color: #D8DBE2;\n\n font-family: Verdana、sans-serif;\n font-size: 11pt;\n text-align: center;\n }\n\n div.main_page {\n position: relative;\n display: table;\n\n width: 800px;\n\n margin-bottom: 3px;\n margin-left: auto;\n margin -right: auto;\n padding: 0px 0px 0px 0px;\n\n border-width: 2px;\n border-color: #212738;\n border-style: solid;\n\n background-color: # FFFFFF;\n\n text-align: center;\n }\n\n div.page_header {\n 高さ: 99px;\n 幅:100%;\n\n background-color: #F5F6F7;\n }\n\n div.page_header span {\n margin: 15px 0px 0px 50px;\n\n font-size: 180%;\n font- weight: bold;\n }\n\n div.page_header img {\n margin: 3px 0px 0px 40px;\n\n border: 0px 0px 0px;\n }\n\n div.table_of_contents {\n clear: left;\n\n min-width: 200px;\n\n margin: 3px 3px 3px 3px;\n\n background-color: #FFFFFF;\n\n text-align: left;\n }\n\ n div.table_of_contents_item {\n clear: left;\n\n width: 100%;\n\n margin: 4px 0px 0px 0px;\n\n background-color: #FFFFFF;\n\n color: #000000 ;\n text-align: left;\n }\n\n div.table_of_contents_item a {\n margin: 6px 0px 0px 6px;\n }\n\n div.content_section {\n margin: 3px 3px 3px 3px; \n\n background-color: #FFFFFF;\n\n text-align: left;\n }\n\n div.content_section_text {\n padding:4px 8px 4px 8px;\n\n color: #000000;\n font-size: 100%;\n }\n\n div.content_section_text pre {\n margin: 8px 0px 8px 0px;\n パディング: 8px 8px 8px 8px;\n\n border-width: 1px;\n border-style: dot;\n border-color: #000000;\n\n background-color: #F5F6F7;\n\n font-style: italic ;\n }\n\n div.content_section_text p {\n margin-bottom: 6px;\n }\n\n div.content_section_text ul, div.content_section_text li {\n パディング: 4px 8px 4px 16px;\n } \n\n div.section_header {\n padding: 3px 6px 3px 6px;\n\n background-color: #8E9CB2;\n\n color: #FFFFFF;\n font-weight: bold;\n font-size : 112%;\n text-align: center;\n }\n\n div.section_header_red {\n background-color: #CD214F;\n }\n\n div.section_header_grey {\n background-color: # 9F9386;\n }\n\n .floating_element {\n 位置: 相対;\n float: left;\n }\n\n div.table_of_contents_item a,\n div.content_section_text a {\n text-decoration: none;\n font-weight: bold;\n }\n\n div. table_of_contents_item a:link,\n div.table_of_contents_item a:visited,\n div.table_of_contents_item a:active {\n color: #000000;\n }\n\n div.table_of_contents_item a:hover {\n background-color: #000000;\n\n color: #FFFFFF;\n }\n\n div.content_section_text a:link,\n div.content_section_text a:visited,\n div.content_section_text a:active {\n background-color: #DCDFE6;\n\n color: #000000;\n }\n\n div.content_section_text a:hover {\n background-color: #000000;\n\n color: #DCDFE6;\n }\n\ n div.validator {\n }\n \n \n \n \n \n \n \n Apache2 Ubuntu デフォルト ページ\n \n \n\n \n 目次\n </div>\n \n 概要</a>\n </div>\n \n 変更点</a>\n </div>\n \n スコープ</a>\n </div>\n \n 構成ファイル</a>\n </div>\n </div>\n-->\n \n\n\n \n \n 動作します!\n \n \n

\n これは、Ubuntu システムへのインストール後に \n Apache2 サーバーの正しい動作をテストするために使用されるデフォルトのウェルカム ページです。\n これは、Ubuntu Apache\n パッケージの派生元である Debian の同等のページに基づいています。\n n このページが読める場合は、\nこのサイトにインストールされている Apache HTTP サーバーが正常に動作していることを意味します。HTTP サーバーの操作を続行する前に、このファイル(\n /var/www/html/index.html にあります) を置き換える必要があります。\n

\n\n\n

\n この Web サイトの通常のユーザーであり、\nこのページの内容がわからない場合は、\n メンテナンスのために現在サイトが利用できないことを意味している可能性があります。\n 問題が解決しない場合は、サイトの管理者。\n

\n\n \n \n \n 構成の概要\n \n \n

\n Ubuntu の Apache2 の既定の構成は、\n アップストリームの既定の構成とは異なり、\n Ubuntu ツールとの対話用に最適化された複数のファイルに分割されています。構成システムは 、\n /usr/share/doc/apache2/README.Debian.gz に\n完全に文書化されています。完全な\nドキュメントについては、これを参照してください。このサーバーに apache2-doc パッケージが\n インストールされている場合、Web サーバー自体のドキュメントは\nマニュアルにアクセスして見つけることができます。\n\n

\n

\n Ubuntu システムに Apache2 Web サーバーをインストールするための構成レイアウトは次のとおりです:\n

\n n \n
  • \n apache2.conf はメインの構成\n ファイルです。Web サーバーの起動時に残りのすべての構成ファイルを\n含めることで、これらの要素をまとめます。\n
  • \n\n
  • \n ports.conf は常に\n メイン構成ファイルから含まれています。着信接続のリスニング ポートを決定するために使用され、\nこのファイルはいつでもカスタマイズできます。\n
  • \n\n
  • \n mods-enabled/、\n conf-enabled/、および sites-enabled/ ディレクトリ内の構成ファイルには、\n モジュール、グローバル構成フラグメント、または仮想ホスト構成をそれぞれ管理する\n 特定の構成スニペットが含まれています。\n
  • \n\n
  • \n これらは、対応する\n *-available/ から利用可能な\n 構成ファイルをシンボリック リンクすることによってアクティブ化されます。これらは\n当社のヘルパーを使用して管理する必要があります\n \n http://manpages.debian.org/cgi-bin/man.cgi?query=a2enmod\">a2enmod,\n http://manpages.debian. org/cgi-bin/man.cgi?query=a2dismod\">a2dismod,\n \n \n http://manpages.debian.org/cgi-bin/man.cgi?query=a2ensite\">a2ensite, \n http://manpages.debian.org/cgi-bin/man.cgi?query=a2dissite\">a2dissite, \n \n および\n \n http://manpages.debian.org/cgi-bin/man.cgi?query=a2enconf\">a2enconf、\n http://manpages.debian.org/cgi-bin /man.cgi?query=a2disconf\">a2disconf\n . 詳細については、それぞれのマニュアル ページを参照してください。\n
  • \n\n
  • \n バイナリは apache2 と呼ばれます。環境変数を\n使用しているため、デフォルト構成では、/etc/init.d/apache2 または apache2ctl を使用して\n apache2 を開始/停止する必要があります。\n /usr/bin/apache2 を直接呼び出すと、 \n デフォルトの構成。\n

    json ファイルの不正な文字を指していることに気付きました。DBを確認しましたが、何も問題はありませんでした。1 つのフィールドだけでデータベースを再作成しました。さらに、エラー ログは次のバグ ページを指しています。

    しかし、このページが何を説明しているのか、どこに修正があるのか​​よくわかりません。このレプリケーションの失敗を解決するにはどうすればよいですか?

    次に、代わりに IP アドレスにレプリケートしたところ、次のエラーが発生しました。

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    r - 複数の確率分布を使用して R でデータをシミュレートする

    漏斗プロットを使用して実際のデータの信頼帯を作成するために、ブートストラップを介してデータをシミュレートしようとしています。以前の質問に対する受け入れられた回答の戦略に基づいて構築して います。データをシミュレートするために単一の確率分布を使用する代わりに、シミュレートされるデータの部分に応じて異なる確率分布を使用するように変更したいと考えています。

    質問に答えるのを手伝ってくれる人、または質問をより明確に表現するのを手伝ってくれる人に感謝します。

    私の問題は、適切な R コードを記述して、より複雑な形式のデータ シミュレーションを行うことです。

    現在のコードは次のとおりです。

    このコードは、各データ ポイントが1:80観測間の平均である値を持つデータをシミュレートします。たとえば、データ ポイントの値が 10 回の観測値の平均 ( =10) である場合、確率分布にk基づいて 10 個の値 (0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6 または 0.7 のいずれか) をランダムにサンプリングします。psこれにより、各値の確率が得られます (経験的分布全体に基づく)。

    ps は次のようになります。

    たとえば、観測値が である確率は0.1です0.582089552

    ここで、すべてのシミュレーションに 1 つの度数分布を使用する代わりに、各データポイントの基礎となる観測の数に応じて、条件付きで異なる度数分布を使用したいと考えています。

    cond_probs実際のデータ ポイントごとに 1 つの行を含むテーブル を作成しました。オブザベーションの数を示す列と、total各オブザベーションの各値の頻度を示す列があります。

    cond_probs テーブルの例:

    したがって、データ ポイントについては、値が である観測A2のみがあります。したがって、観測頻度は です。については、観察があり、それらの大部分 ( ) は値を持っています。考え方は に似ていますが、すべてのデータに対して 1 つの確率分布ではなく、各データ ポイントに対して確率分布があります。10.10.11A11130.6640.1cond_probspscond_probs

    上記のコードを変更して、頻度分布のcond_probs代わりに使用するようにサンプリングを変更したいと思います。また、どの行からサンプリングするかを選択する際の基準として、ps観測数 を使用します。したがって、次のように機能します。kcond_probs

    k観測数のあるデータ ポイントの場合:

    テーブルを見て、観測値の数が k: と同じサイズcond_probsの行をランダムに選択します。そのような行が存在しない場合は、続行します。total0.9k-1.1k

    データポイントが選択されると、元のコードで使用されているのとcond_probs同じように、その行の確率分布を使用して、観測数をランダムにサンプリングし、これらの観測値の平均を出力します。psk

    nの反復ごとに、の値が( )の現在の値と類似しているすべての行replicateから、 から新しいデータ ポイントを置換してランダムにサンプリングします。cond_probstotalk0.9k-1.1k

    このデータセットでは、データ ポイントの基礎となる観測の数に基づいて、どの確率分布を使用するかを調整する必要があります。これは、このデータセットでは、観察の確率が観察数の影響を受けるためです (SNP が多い遺伝子は、遺伝的連鎖と背景選択により、観察ごとのスコアが低くなる傾向があります)。

    以下の回答を使用して更新:

    以下の回答を使用してみましたが、例のシミュレートされた cond_probs データでは機能しますが、実際の cond_probs ファイルでは機能しません。cond_probs ファイルをインポートしてマトリックスに変換しました

    最初の例の 10 行 (~20,000 行のうち) は次のようになります。

    私が実行した場合:

    x個の観測値でサンプリングの平均を見てください。20個あるはずなのに、1つの結果しか得られません。

    例えば:

    Andsims_testは と同じ順序ではありませんsims:

    更新 2

    を使用cond_probs <- head(cond_probs,n)して、コードが n = 517 まで機能すると判断した後、これよりも大きいすべてのサイズに対して、上記と同じ出力が生成されます。これがファイル自体の問題なのか、メモリの問題なのかはわかりません。行 518 を削除し、行を数回前に複製してより大きなファイルを作成すると、行自体が問題を引き起こしていることがわかりました。518 行目は次のようになります。

    私は別の4つの問題のある行を見つけました:

    私はそれらについて何も異常に気づきません。それらはすべて「合計」で 9 つのサイトを持っています。これらの行を削除して、これらの前の行のみを含む「cond_probs」ファイルを実行すると、コードが機能します。しかし、「cond_probs」全体がまだ機能しないため、他にも問題のある行があるはずです。

    これらの問題のある行を小さな「cond_probs」ファイルに戻そうとしたところ、このファイルは機能するため、行に本質的に問題があるようには見えないため、非常に混乱しています。一方、全部で 9 つのサイトがあるという事実は、何らかの原因パターンを示唆しています。

    トラブルシューティングのために次に何をすべきかわからないので、それが役立つ場合は、ファイル全体を非公開で共有できれば幸いです.

    発生するもう 1 つの問題は、コードが期待どおりに機能しているかどうかわからないことです。「合計」が「1」の観測値を持つ 2 つのデータ ポイントがあるダミーの cond_probs ファイルを作成しました。

    したがって、それらは両方とも「1」の観測値でデータポイントに対してサンプリングされるため、平均値が「0.2」で観測値の約 50%、平均が「0.6」で 50% になると予想されます。ただし、平均は常に 0.2 です。

    10000 回サンプリングしても、すべての観測値は 0.2 であり、決して 0.6 ではありません。私のコードの理解では、観察ごとに同様のサイズの cond_probs から新しい行をランダムに選択する必要がありますが、この場合はそうではないようです。コードを誤解していますか、それとも入力が正しくないという問題がありますか?

    cond_probs ファイル全体は、次のアドレスにあります。

    cond_probs

    更新 3

    シミュレーションの実行時に変更sapplyすると、この問題が修正されました。lapply

    もう 1 つの理由は、そのままcond_probsにして分布sampleSizeを何度も選択することが最善の解決策である可能性があることです。分布を選択する確率は、cond_probs. 分布を組み合わせると、分布を選択するオッズは、これらの合計の観測total 910に依存しなくなります。例: と を含むディストリビューションがある場合、を90含むディストリビューションを選択する機会があるはずです。分布を組み合わせると、'total'= 9 または 10 の分布を選択する確率は 50/50 になりませんか (これは理想的ではありません)。total=1010total=990%total=10