需求是这样的：在页面的预览图上面绘制一个矩形，画完立即保存，右上角出现一个删除按钮，要立即可以删除。一开始的思路是使用canvas去实现，把一个透明的画布放在预览图上，滚动的时候，红框就会随着这个画布滚动。那么用一个透明的canvasabsolute在画布上是行不通的。然后我就在想那生成一个canvas的高度是整个预览图的长度吧。但是思考了下，我们的场景预览图可能会有几百几千张，那么生成一个这么长的canvas好像也有点不太好。并且生成了canvas，虽然也可以绘制一个删除按钮，实现点击，但也无法实现底层预览图上面红框悬浮效果了。怎么想这里使用canvas去绘制矩形框都是一个又复杂性能又差的方
需求是这样的：在页面的预览图上面绘制一个矩形，画完立即保存，右上角出现一个删除按钮，要立即可以删除。一开始的思路是使用canvas去实现，把一个透明的画布放在预览图上，滚动的时候，红框就会随着这个画布滚动。那么用一个透明的canvasabsolute在画布上是行不通的。然后我就在想那生成一个canvas的高度是整个预览图的长度吧。但是思考了下，我们的场景预览图可能会有几百几千张，那么生成一个这么长的canvas好像也有点不太好。并且生成了canvas，虽然也可以绘制一个删除按钮，实现点击，但也无法实现底层预览图上面红框悬浮效果了。怎么想这里使用canvas去绘制矩形框都是一个又复杂性能又差的方
Multipledata.framesubgroupsprocessing我需要处理三个包含按名称索引的相同子组的数据帧。也就是说，第一个数据帧df1看起来像这样：12345Name col1 col2Car 94.56 1Car 52.67 2Bike 421.5 2Bike 34.56 4df2和df3具有相同的Name列，具有相同的值，只是不同的列。我需要为每个不同的名称处理3个数据框中的所有行。到目前为止，我一直在使用这种方法：1234567results=data.frame(name=factor("dummy"),col1=1,col2=
Multipledata.framesubgroupsprocessing我需要处理三个包含按名称索引的相同子组的数据帧。也就是说，第一个数据帧df1看起来像这样：12345Name col1 col2Car 94.56 1Car 52.67 2Bike 421.5 2Bike 34.56 4df2和df3具有相同的Name列，具有相同的值，只是不同的列。我需要为每个不同的名称处理3个数据框中的所有行。到目前为止，我一直在使用这种方法：1234567results=data.frame(name=factor("dummy"),col1=1,col2=
KerasfromTF:lossisNaNandFailedtofinddataadapterthatcanhandleinput:,我试图找到一些可以解决我的问题的解决方案，但目前它们都不起作用。(如TensorflowValueError:Failedtofinddataadapterthatcanhandleinput)我正在通过Keras(来自TF)使用具有输入形状：(5000,1)和输出形状为(5000,16)的自定义数据集进行神经网络。输入是时间和周期数，输出是16个灯中每个灯的状态(0表示关闭或1表示打开)。我使用Adam作为优化器，我的损失是"categorical_cross
KerasfromTF:lossisNaNandFailedtofinddataadapterthatcanhandleinput:,我试图找到一些可以解决我的问题的解决方案，但目前它们都不起作用。(如TensorflowValueError:Failedtofinddataadapterthatcanhandleinput)我正在通过Keras(来自TF)使用具有输入形状：(5000,1)和输出形状为(5000,16)的自定义数据集进行神经网络。输入是时间和周期数，输出是16个灯中每个灯的状态(0表示关闭或1表示打开)。我使用Adam作为优化器，我的损失是"categorical_cross
R-mutateconditioninhugedata.frame所以我有非常大的数据集(>1000obs.of>15000variables)，我不想用1替换所有值>1并保持其余部分不变。示例数据：12345678910111213data a bc1 1 -1a2 2 -2b3 3 -3c4 4 -4d5 5 -5e6 6 -6f7 7 -7g8 8 -8h9 9 -9i1010-10j这是我的dplyr方法：1234567data%>%mutate_if(is.numeric, funs( case_when(
R-mutateconditioninhugedata.frame所以我有非常大的数据集(>1000obs.of>15000variables)，我不想用1替换所有值>1并保持其余部分不变。示例数据：12345678910111213data a bc1 1 -1a2 2 -2b3 3 -3c4 4 -4d5 5 -5e6 6 -6f7 7 -7g8 8 -8h9 9 -9i1010-10j这是我的dplyr方法：1234567data%>%mutate_if(is.numeric, funs( case_when(
