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PrometheusのSummaryメトリックを使用して、API呼び出しの待ち時間を収集しています。実際のAPIコールを行う代わりに、私は単にThread.sleep(1000)に1秒のAPIコールレイテンシ値をシミュレートするだけです。これにより、Summaryは.01（1秒のレイテンシ）の値を保持します。たとえば、同じ分にThread.sleep(1000)を2回呼び出すと、Summaryメト

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ロジスティック回帰は

私は（私は概要を必要とする）statsmodelsを使用してロジスティック回帰を実装しようとしていますし、私はこのエラーを取得： LinAlgError: Singular matrix 私のDFは数値と相関しているが、私は非を削除しました - 数値関数と定数関数。私は正規の回帰だけでなく、l1のペナルティ（l2は利用できません）を実装しようとしました。私は、行列のランクをチェックしようと

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prometheusでサービス待ち時間を測定

私はプロメテウスとグラファナを初めて利用しています... 私の主な目標は、リクエストごとの応答時間を得ることです。私にとっては単純なことに思えましたが、私が何をしても私が必要とする結果は得られません。私は最後の分/時間/日にサービスレイテンシを分析できる必要があります。私が見つけた現在の実装は、単純な要約（quantileの定義なし）で、15秒毎に削られています。私のプロメテウスからの最終

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TensorFlowのデータセットAPIを使用した画像の要約

TensorFlow's Dataset APIを使用して画像を読み込んで前処理しています。前処理した画像の概要をTensorboardに追加したいと思います。これを行うにはどのような方法が良いですか？これまでのところ、私のコードは次のようになります。preprocess_for_train内 def get_data(): dataset = FixedLengthRecordDa

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rでグループごとにサマリーテーブルを作成するには？

私はテーブル Group Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species1 mean mean mean mean Species2 mean mean mean mean Species3 mean mean mean mean 可能輸入t.test結果方法を作りたい

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R：Bonferroni補正のエラーコードを修正する方法

Bonferroni補正用のRStudioとPearson Correlation Matrix用の生のP値のコーディングを続行するにはどうすればいいですか？私は学生でRの新人です。データの平均、SD、およびnの表をどのように取得するかについても迷っています。私がピアソン相関行列を計算したとき、私はちょうどr値を得て、生の確率値も得ませんでした。私はどのようにRStudioでそれを得るためにコード

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複数の変数の少なくとも1

私は顧客とどのくらい彼らが費やしてきた情報を含むデータのセットを持っていると一致するtapplyを使用して、各顧客にのみonce.Example表示されます。 customer<-c("Andy","Bobby","Oscar","Oliver","Jane","Cathy","Emma","Chris") age<-c(25,34,20,36,23,35,34,22) category<-c

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SASの異なるフィールドのカウント数

私はこのように見える（WPS Workbenchを使用して）SASにテーブルを持っています。 ID Band_1 Band_2 Band_2 ... Band_160 1 Y Y N Y 2 N N N N 3 Y N N Y 4 N Y Y Y .. 200 Y N N Y Iは次のようにテーブルを要約する：表は、転置で各バンドの、I（オプ

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Rテキストマイニング関連キーワードを抽出

私はすでにインターネットを検索しましたが、有用な情報は見つかりませんでした。ですから、問題は約1000のテキスト（記事、ブログなど）があり、それらをすべて読むのではなく、私のための関連情報を抽出するRパッケージを探していることです。テキストのトピック、重要な引用符または数字、重要なフレーズ。 Rにこのような情報を提供するパッケージはありますか？

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dplyr Y列のすべての最大値と対応するx値を見つける

Iは、このデータセットを持っていますグループ使用dplyrsは要約： library(magrittr) library(dplyr) df %<>% group_by(type) df_summary <- df %>% summarize(maximum = max(y)) 意図したように、私に各グループの最大値を与えます。 > df_summary # A tibble: 1