covariance

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我有一个关于Scala变量的问题。下面的代码是有效的代码，它通过编译。 // <Code A> // VALID (COMPILE PASS!) class A[+T, -U](t: T, u: U) 但下面的代码是无效的，它使用val并且不通过编译。 // <Code B> // INVALID (COMPILE ERROR) class A[+T, -U](val t: T, v

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Kotlin中的抽象容器工具的泛型输入/输出？

我正在创建一个抽象工具类，对另一组外部类（不受我控制）进行操作。外部类在概念上在界面的某些点上是相似的，但是对于访问它们的类似属性有不同的语法。他们对应用工具操作的结果也有不同的语法。我已经创建了一个带有内部类的数据类，基于this answer by @hotkey。这里是仿制药问题：外国类基本上是元素的容器。每个班级的容器类型是不同的。某些容器具有固定的元素类型，而其他容器具有通用元素类型。

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[matlab]使用协方差矩阵创建随机高斯变量

[（Workspace）] [1]我使用协方差矩阵创建随机变量。我想要生成300个随机二维特征数据（长度为&权重）的每个物种ω1（鲑鱼）和ω2（低音）。鲑鱼（ω1）：平均值：65厘米，22千克协方差：[20 0.1;海鲈鱼（ω2）：平均值：80厘米，31公斤协方差：[40 5; 5 50] 我创建样本后，我再次计算协方差矩阵只是为了检查。但是我发现它完全错误的原始协方差矩阵。有人可以帮我吗？附加是

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结果类型协方差 - 与方法返回输入接口类型和特定类型的泛型类

我有这2个接口： public interface IResult { object SomeProperty {get;set;} } public interface IFooManager { IResult GetResult(string someId); } 我想实现一个泛型类的IFooManager是这样的： public class MyFooM

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如何计算张量流中的协方差？

我有一个问题，我不知道如何计算两个张量的协方差。我试过contrib.metrics.streaming_covariance。但总是返回0。一定有一些错误。

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尝试修改r中内置kmeans函数中使用的协方差矩阵

我试图找到kmeans函数创建的位置并从输入数据集x中评估协方差矩阵。我想覆盖它，并给它自己的协方差矩阵，因为未修改的矩阵与负的特征值作斗争。另一个解决方法是找到一个函数，它使用修改后的协方差矩阵进行kmeans聚类作为内置函数，但是我还没有找到任何这样的函数。在此先感谢！功能的问题： (stat:::kmeans)

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多个类

说我有，其存储泛型参数输入值的通用接口： public interface IFoo<TValue> { TValue SomeValue { get; set; } } 然后，我有两个班，StringFoo和DoubleFoo其SomeValues是string S和double小号分别为： public class StringFoo : IFoo<string> {

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协方差矩阵的基本概念并在Matlab中使用它

我现在正在研究使用特征矩阵的PCA。对于PCA来说，获取协方差矩阵是必不可少的，但每次我手中获得一个协方差矩阵并与我的Matlab结果进行比较时，它们是完全不同的。下面是获取协方差矩阵的简单代码。 x=[-4 9 5;3 3 5;1 3 -1;8 1 7]; c=cov(x); M=[2 4 4]; beforecov=x-repmat(M,4,1); summat=zeros(3,3,

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斯卡拉存在与协方差

考虑下面的两个代码。他们完成相同的目标：只有这样A[T] -s可以存储在T延伸C 但是他们使用两种不同的方法来实现这一目标的Container： 1）existentials 2）协方差我更喜欢第一种解决方案，因为A保持简单。为什么我会想要使用第二种解决方案（协方差），有什么理由吗？我与第二个解决方案的问题是，它是在这个意义上，它不应该是A -s责任来形容我可以在一个容器仓库并没有什么不自然，

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如何在Python中生成随机协方差矩阵？

所以想以产生用于给定下列条件的随机变量X 50 X 50的协方差矩阵：一个方差比其它的X的参数仅略微相关大10倍有没有在Python/R等这样做的方法吗？或者是否存在可以满足这些要求的协方差矩阵？谢谢你的帮助！