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在这个程序员中，我发现前100个素数。数字是INT格式，它们的总数都是DOUBLE格式。我想读取该文件，我只为INT数字，但我不知道热的做它的双数。下面是代码： package int1; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.nio.B

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typescript - 使用类型化函数从混合数组返回特定类实例

是否可以使用类型化函数从混合数组中检索特定类型？ public plugins: (Tool|Service)[] = []; getTools(): Tool[]{ return this.plugins.filter(t => t instanceof Tool); } 到目前为止我没有运气。 Typescript is throwing following message

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如何在HTC One M8上的Android Marshmallow上设置混合分区SD卡（部分可采用，部分可移除）？

我遵循这个指南： http://blog.sam.liddicott.com/2016/02/android-6-semi-adopted-storage.html?showComment=1499351433951#c5567046039565096367 我做的一切都是为解释这也正是我一直在寻找解决方案，但是，存在使用分区的问题。我用HTC One M8试了一下。分区成功了，我打字：亚行外

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如何在Python中将具有混合数据类型的文件读入numpy数组？

如何在Python中将混合数据类型的文件读入numpy数组？我是一名新的python学习者。我试图读取混合数据类型的现有文件到一个numpy数组中。文件data.txt中的（如果逗号不是一个好的符号，可以通过空间取代）的含量： ,'A','B','C','D' 'A', 0, 3, 5, -1 'B', 3, 0, 1, 6 'C', 5, 1, 0, 2 'D', -1, 6, 2,

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从R中的混合变量列中提取数字值

对于R和编码通常很新颖，因此存在一些严重问题！我有一个数据帧，其中包含来自GWAS的1,887,181个条目。我正在尝试使用qqman包来创建一个曼哈顿阴谋。我遇到的问题是我需要创建BP列的数据是以混合字符串格式与ID列中的染色体编号一起给出的。对于顶部相关的SNP（其中只有45个条目），我一直在使用as.numeric_version（）来从ID列中提取数字部分，但它绝对是一种不正确的方法，因

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我可以将S/MIME作为多部分/混合消息的一部分吗？

我试图通过预定义的电子邮件分发系统发送S/MIME加密电子邮件。我给他们一个完全有效的电子邮件，所有正确的标题和正确加密的内容。问题是，系统撕裂了电子邮件，并创建了一个新的'multipart/mixed'消息，并附上了smime.p7m作为附件。虽然Thunderbird以某种方式设法以正确的方式加密内容，但其他人（如Outlook）则不会显示空白消息。我的问题在于：甚至有可能将S/MI

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断头台切割优化的遗传算法

我一直在重新编码，优化和解码遗传算法。我第一次尝试的是有序交叉的旅行推销员，这很有效。我发现一篇文章试图优化更复杂的基因组，同时优化2d包装问题。作者用有意义的反向波兰符号来编码问题。它使用部件和V或H作为操作者的组合。即34H5V 与具有被解析为这是我的最终布局一个堆叠元件堆栈进行解码。也就是说，直到某个点的操作员数量必须比直到同一点的部件数量少1个。作者然后说，他使用交叉混合交叉，对操作员

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字符向量列表的混合数据帧到统一的数据帧

我想分解字符串作为列使用stringr包。 > df <- dput(head(facs,3)) structure(list(geo_accession = structure(1:3, .Names = c("V2", "V3", "V4"), .Label = c("GSM1494875", "GSM1494877", "GSM1494879", "GSM1494881", "GSM1

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如何将混合型对象导出到csv文件？

我正在写一个脚本，它返回一个对象列表，其中大多数对象具有不同数量的属性。当我在控制台中打印时，一切正常，但是当我尝试导出到CSV时，只有那些在所有对象中通用的字段才会导出。所有其他人都裁剪。我使用Add-Member cmdlet添加更多属性，但并非所有对象都获得相同数量的属性。比如我尝试导出2名对象，其中一个是这样的：添加 FirstObject:{ Network0:nic1,

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如何找到一个混合数据的相关性，包括在R连拍，类别和日期类型

我有一个数据，包括不同的类型： a <- data.frame(x=c("a","b","b","c","c","c","d","d","e","f"),y=c(1,2,2,2,3,1,4,7,10,2),m=c("a","d","ab","ac","ac","vc","ed","ed","e","df"),n=c(2,1,5,3,3,2,8,10,10,1)) 实际上，该数据比这更复杂，可能