covariance

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    我一直在使用接口,继承和泛型的c#写下面的代码: public interface IBasic { } public class Basic : IBasic { } public class AnotherBasic : Basic { } public interface IWorker<in TBasic> { void Run(TBasic ba

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    我已经发布了类似的线程,但现在有另外一个角度去探索:做X和Z GROUPBY 2个不同级别之间的协方差分析后,我得到了DF像 index X Z (1,1,'X') 2.3 0 。 ... '1'和'1'是2个不同的等级(我可以选择'1'和'2';有5个和10个不同的等级) 现在我想提取每个'元素'的指数,并有东西 index X Z H1 H2 H3 (1,1,'X'

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    元件之间的成对协方差我有以下的数据帧: # df1 id cg_v 1 a 2 b 3 a b 4 b c 5 b c d 6 d # df2 id cg 1 a 2 b 3 a 3 b 4 b 4 c 5 b 5 c 5 d 6 d 我需要将列添加到df1包含在cg_v横过每对元件的计算出的平均方差。如果cg_v只包含一个元素,那么我希望新列

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    我想了解Go的类型转换规则。假设我们有以下接口: type woofer interface { woof() } type runner interface { run() } type woofRunner interface { woofer runner } ,并满足我们有一个dog类型的接口: type dog struct{}

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    简单协方差示例:为什么asInstance可以工作? class Fruit(name: String) { def get_name = name} class Apple(name: String) extends Fruit(name) class Orange(name: String) extends Fruit(name) class BigOrange(name:String)

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    我试图在模式混合模型上运行一个模拟,并且需要R(在非结构化下)的“估计的渐近协方差矩阵或估计协方差参数的协方差矩阵”。 我知道这将通过SAS中的AsyCov和SPSS中的混合模型来实现。 但我不知道为什么asyCov(metaSEM包)的结果与SAS和SPSS输出不一致。 这里是我的SAS代码: proc Mixed data=OutcomeSort method=reml asycov covt

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    看到这个实现苹果和桔子遵循上限例如http://docs.scala-lang.org/tutorials/tour/upper-type-bounds.html class Fruit(name: String) class Apple (name: String) extends Fruit(name) class Orange(name: String) extends Fruit(na

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    我正在学习函数式编程,我试图理解协方差和逆变概念。我现在的问题是:我不知道什么时候应该对协变类型应用协变和逆变。在具体的例子中,是的,我可以确定。但是在一般情况下,我不知道哪个通用规则。 例如这里是我研究的一些规则: 如果泛型类型作为参数:使用逆变。 (1) 如果泛型类型用作逆向值:使用协方差。 (2) 在我研究这个概念时所了解的一些语言也使用这些约定。例如:in关键字的协方差(在斯卡拉是+)和出

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    Scala标准库包含Option类型。 选项类型本身是协变类型,这从它的声明sealed abstract class Option[+A]明显可见。 的问题是: 为什么它的构造Some也是协变 final case class Some[+A](x: A) extends Option[A]? 这是模式匹配需要吗? 或者也许这是为了更好的可读性? 对我来说似乎是多余的,因为我没有看到任何理由使用

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    我很抱歉,我无法制定标题(或有关此问题的问题),因为我不知道这里发生了什么。为什么不编码: class Foo class Bar[+R <: Foo] { def bar = "bar" } class Bak(val b: Bar[_]) val bak = new Bak(new Bar[Foo]) bak.b.bar // fine println(bak.b) // fine