dimension

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アンドロイド - ConstraintLayoutパーセント使用してdimens

ござい質問How to make ConstraintLayout work with percentage values?であり、その答えは割合に使用する方法を示しています。 <android.support.constraint.Guideline android:id="@+id/guideline" android:layout_width="1dp" and

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SSAS - 別の次元属性値に基づいてDimenstion属性値を計算できましたか？

通常、ディメンション属性は、フィルタまたはスライスキューブに対してキューブで使用されます。したがって、次元属性値は、ユーザーがアクセスするキューブをExcelで設定するときに設定する必要があります。次元属性値を動的に計算することは可能ですか？例えば： Dim_A.Attri1値を持つユーザが値としてDim_A.Attri1を設定した場合ここで0、1 ：、 bはDim_B.Attri2は値を有し、a

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R変数を使用して文字列を含むnetCDFファイルを書き込む方法R

私自身はこれを理解することができず、あなたの側からいくつかのアイデアを期待していました。 netcdf4ライブラリを使用して、RでnetCDF-4ファイルを作成しようとしています。 ncファイルには、経度、緯度、時間、および圧力レベルの4つの次元を持つ変数、たとえばtemperature（ta）を含める必要があります。私は最後の次元「圧力レベル」を「上位レベル」、「下位レベル」などの文字エントリ

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dimens.xmlを適切に定義してAndroidモバイルデバイスとタブレットデバイスの両方をサポートする

私はすべての携帯端末で動作するアプリをプレイストアに持っています。今ではタブレットでもリリースしたいと考えています。 1）画像はxhdpi画面用に設計されています。だから私はそれも錠剤をサポートするのに十分だろうと思うか、あるいは私はタブレットのためにイメージを別々に再設計すべきですか？ 2）私は3つのカテゴリーにdimens.xml分割したい - すべての携帯電話のための dimens.xmlす

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テンソルのバッチをTensorFlowのベクトルバッチに変更する

計算グラフの作成中に、テンソルxがあります。 [-1, a, b, c]の形状を持つと私はそれをこの方法を実行しようとしました[-1, a*b*c] にそれを再構築したいと思います： n = functools.reduce(operator.mul, x.shape[1:], 1) tf.reshape(x, [-1, n]) が、私はエラーが持っている： TypeError: unsup

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共有ディメンションの階層ごとに1行の高速MDXクエリ

UserGroupsディメンションが複数の階層で構成されるSSASマルチディメンションキューブで作業しています。各階層は、ユーザーを特定のグループに属するものとして分類します。ユーザーは複数のグループに所属できます。ディメンションの階層ごとに1つの行を含むテーブルを生成しようとしています。 WITH MEMBER [Measures].[Group Name] AS CA

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サブルーチン内で定義された変数（長）変更が更新されない

必要に応じてマネージャが従業員を異なる部門（ワークシート上の異なる行グループ）に移動できるように、ワークシート上でオブジェクト（従業員名）を移動するuserformがあります。私が遭遇した問題は、従業員の名前に属する最初の行を定義し、その行をSelection.CutとSelection.Insert Shift：= xlDownで移動すると、従業員の行の新しい場所を呼び出すことができなくなるとい

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Tensorflow：3Dマトリックスを1つのマトリックス全体としてどのように組み合わせることができますか？

私は2Dベクトルを3D行列に変換しました。今私はに、これらの3Dマトリックスをすべて1つの3Dマトリックスに組み合わせたいと思っています。どうやってやるの？私は以下の方法で試しましたが、取得できませんでした。 np.stack tf.pack マイコード： #I got 104 files for i in range(104): X3D = tf.stack(X3D[i], X3D

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n次元の近傍を見つける

8-connectedや26に接続されたセルのようなn次元空間のセルの近傍を取得しようとしていますが、どの次元でもn個のタプルがあります。隣接する隣接者は、どのディメンションでも+ 1/-1だけで十分です。：私は困難を有してい部分が私は、各サブ次元の再発機能を書いて、そしてすべて+/-の組み合わせを生成1. だけ異なる座標の任意の量を有することができる対角線であります def point_ne

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python、ニューラルネットワーク、使用するinput_shapeの次元と値

65536行（それぞれ1つのイメージを表す）、49列（7x7イメージ）とバイナリクラス（50列目）を持つデータセットにCNNモデルを構築する必要があります。）。 mnistデータセットを使用してCNNを実行する例を参照していますが、列車モデルの構築に失敗しました。私はこのコード行にいる時：私はこれを試してみてください ValueError: Negative dimension size ca