现在，Purrr中的by_row（）将被弃用，新的首选tidyverse实施是什么：somedata=expand.grid(a=1:3,b=3,c=runif(3))somedata%>%rowwise()%>%do(binom.test(x=.$a,n=.$b,p=.$c)%>%tidy())似乎您可以将每一行嵌套到一个列中，然后使用Map（），但是我不确定该如何进行嵌套操作...此外，这似乎有些晦涩。有没有更好的办法？看答案这是一种方法maplibrary(tidyverse)library(broom)do.call(Map,c(f=binom.test,unname(somedata
需要对某个条件进行选择，并将结果在前面提到的字段上进行排序。怎么做？使用“Monk”作为MongoDB的驱动程序。 最佳答案 假设你已经得到了一个集合，那么你需要的是find()方法:collection.find(query,options,callback);您可以使用查询对象指定条件，并使用选项对象进行排序。有关如何构建这两个对象的详细信息，请参阅mongodbnativedriverdocumentation.所以在您的具体情况下，像这个例子这样的事情可能会奏效。对于你说的“条件”，我使用的条件是“数量”字段大于0，然后按数
一个集合中有六个设备，每个设备都有很多记录，有些有新日期的记录，有些有一周或/和一个月前的记录。我需要一个返回每个设备的最新记录的查询。在.aggregate()的情况下，我需要提交完整的“数据”。这是示例json。{"date_time":some-date"device_id":27,"gateway_id":1,"data":[{"r":203,"v":3642},{"r":221,"v":3666}]}{"date_time":some-date"device_id":28,"gateway_id":1,"data":[{"r":203,"v":3002},{"r":221,"
「任何认为自动回归式LLM已经接近人类水平的AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM的推理和规划能力非常有限，要解决这个问题，并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」一直以来，图灵奖得主YannLeCun就是LLM的「质疑者」，而自回归模型是GPT系列LLM模型所依赖的学习范式。他不止一次公开表达过对自回归和LLM的批评，并产出了不少金句，比如：「从现在起5年内，没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型。」「自回归生成模型弱爆了！（Auto-RegressiveGenerativeModelssuck!）」「LLM对世界的理解非常肤浅。」让LeCun
我有一个包含超过200'000行的CSV文件。我需要将它保存到MongoDB。如果我尝试for循环，Node将耗尽内存。fs.readFile('data.txt',function(err,data){if(err)throwerr;data.split('\n');for(vari=0;i如何避免内存不足？ 最佳答案 欢迎来到流媒体。您真正想要的是一个“事件流”，它“一次一个block”地处理您的输入，当然理想情况下是通过一个通用的分隔符，例如您当前正在使用的“换行符”。对于真正高效的东西，您可以添加MongoDB的使用"Bul
我一直在努力通过MongoDB中的ID过滤我的记录，但没有成功。问题出在$oid在MLAB上，我的记录如下:{"_id":{"$oid":"57603891dcba0f7813102b3f"},"age":10,"name":"john","answer":"3",}我的脚本为:mycollection.find({_id:"57603891dcba0f7813102b3f"},{},{},function(err,docs){console.log("record"+docs);docs.each(function(err,doc){if(doc){console.log("reco
此表已按EMPLOYER-NAME、JOB_TITLE、WORKSITE_CITY、WORKSITE_STATE和IN_YEAR分组，计算出AVG_ANNUAL_SALARY。我想在下一个查询中做的是:selectEMPLOYER-NAME,JOB_TITLE,WORKSITE_CITY,WORKSITE_STATE,AVG(AVG_ANNUAL_SALARY)ASANNUAL_SALARY,"Mostrecentyear(couldbe2015or2014or2013or2012)'ssalary"fromtablegroupbyEMPLOYER-NAME,JOB_TITLE,WOR
我有一个有问题的查询，我知道如何写得更快，但从技术上讲，SQL是无效的，并且不能保证它在未来能正常工作。原始的慢查询看起来像这样:SELECTsql_no_cacheDISTINCTr.field_1valueFROMtable_middlemJOINtable_rightronr.id=m.idWHERE((r.field_1)ISNOTNULL)AND(m.kindIN('partial'))ORDERBYr.field_1LIMIT26这大约需要37秒。解释输出:+----+-------------+-------+--------+----------------------
对于MVC5应用程序中的Entityframework6，我们同时支持MSSQL和MySQL。现在，我遇到的问题是在使用MySQL连接器和LINQ时，具有INNERJOIN和ORDERBY的查询将导致查询被带入子选择并且ORDERBY应用于外部。这会对性能产生重大影响。使用MSSQL连接器时不会发生这种情况。这是一个例子:SELECT`Project3`.*FROM(SELECT`Extent1`.*,`Extent2`.`Name_First`FROM`ResultRecord`AS`Extent1`LEFTOUTERJOIN`ResultInputEntity`AS`Extent2
我有两个模型A，BMysql查询是SELECTa.IDFROMaINNERJOINbON(a.ID=b.id)WHERE(b.key='vcount')AND(a.type='abc')AND(a.status='done')ORDERBYb.value+0DESCLIMIT0,5//这里b.value是longtext字段，所以加0转换成Integer，然后排序。我需要同样的Django查询。我试过了A.objects.filter(b__key="vcount",type="abc",status="done").order_by('-b__value')[:5]但上面的Djang
