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我试图检查来自各个监测站的降雨数据的趋势，我想使用双质量曲线函数，但是当我试图安装am曲线包时，我会得到以下错误：
包“dmcurve”不可用(对于RVersion3.6.2)。
浏览 2修改于2021-06-26得票数 0
我需要把几个偏远的地方连接到一个中央监测站。现在，我使用的是铜线连接池，它们都是用光纤电缆连接在一起的。但我需要用无线设备来代替光纤电缆。我应该使用的设备是什么？这些最受欢迎的供应商是什么？
浏览 0修改于2015-01-25得票数 1
设置了一个舞台，在一个地区有200多个模拟摄像头到一个中央监测站，但这些相机没有识别的面孔或物体。是否有可能对这些摄像机进行人脸检测？这些相机必须具备什么先决条件吗？
浏览 2提问于2017-12-19得票数 7
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我有两个森林，森林A，森林B。森林A不信任森林B森林B信任森林A。用户在森林A中，我希望森林B使用A中的那些用户，并在B Exchange服务器中给他们提供邮箱，但通过A的域控制器进行身份验证。谢谢。
浏览 0提问于2011-11-07得票数 3
我有一个高容量/高速互联网连接的Linux服务器上的侦听器程序，它接受并插入到SQL数据库通过GPRS/GSM从远程监测站上传的数据。
浏览 1提问于2015-07-12得票数 0
因此，我创建了两个独立的Active Directory森林，比如森林A和森林B。此外，我手动在它们之间创建了一个双向传递的森林信任。现在，我想再尝试一件事:允许森林A中的任何企业管理员在森林B中执行任何管理任务。接下来，我尝试在森林B中添加一个中间组。A ==>中间集团==&
浏览 0提问于2013-04-28得票数 2
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我正在使用NLCD数据处理一个巨大的区域，森林和非森林的7个州。在一些林区内有一块地块(这是我正在写的硕士论文)。我已经用这个庞大的数据集难住了我问过的每个人，但我们确信有一个解决方案。森林/非森林区域是有符号的离散栅格。我能够通过划分森林区域将森林区域划分为多边形。我不能把非森林区域变成多边形(太大了)。所以我试着得到点的距离(点在多边形内)到森林多边形的边缘。你有什么建议可以得到一个点到森林边缘的距离吗？
浏览 0提问于2009-05-22得票数 3
我正在寻找Python上的通用随机森林/因果森林算法，但发现它只适用于R：
该算法不能使用随机森林的常规scikit-learn函数来获得。有没有任何可能的方法可以帮助我在Python上执行因果森林或通用随机森林？
浏览 90修改于2021-03-01得票数 1
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除此之外，每个监测站每天都会记录观测到的最高和最低温度。这些数据被称为“质量控制的当地气候数据”，是公开提供的和描述的。假设你今年计划去优胜美地度圣诞假，你想预测12月25日的气温。
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
我创建了一个以随机森林作为基分类器的分类集合。每个随机森林都有500棵树。合共有100个这样的森林。多数票被用作投票方案。我期望分类器比单个随机森林的性能略好一些。然而，它的性能比随机森林差得多。
浏览 0修改于2018-04-09得票数 -1
我试图在Marklogic 8数据库中重命名一个森林，但是这个森林从管理页面中的森林列表中消失了。我仍然可以从文件系统访问森林。我通过管理页/森林/点击林链接重命名了森林，并从林配置页面中更改了名称。
如何使森林对Marklogic可见？
浏览 3修改于2017-04-24得票数 0
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当用户连接到森林B上的计算机时，我如何设置GPO (例如桌面背景)来处理来自森林A的用户。
在这两个森林之间有一个双向森林信托基金。
浏览 0提问于2014-10-30得票数 -1
我把火灾危险放在安全-火险文件夹中，而不是在健康-安全-火险文件夹中。 <div id="menu"> <!
浏览 0修改于2015-09-09得票数 0
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我看到，它是有可能创建一个跨森林Kerberos信托之间的现场广告森林和一个森林托管在Azure VM。但是，是否也有可能在两个只存在于Azure VM上的独立组织之间建立一个跨森林信托？
谢谢!
浏览 0提问于2015-10-06得票数 2
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我有两个活跃目录林:森林A信任森林B(单向信任)。林A上的客户端不能与森林B上的域控制器进行目录对话，因为它们之间存在防火墙。森林中的域控制器A和B能够相互交谈(假设所有可能的端口)。我希望林A中的客户端能够通过森林A域控制器在森林B上执行跨林LDAP查询。通过使用crossRef，看起来客户端需要直接访问LDAP端口到目录B域控制器，还有其他方法可以实现吗？
浏览 3提问于2019-11-30得票数 0
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我想计算一整年的森林砍伐率，并将这一信息提供给某些代理人。我定义砍伐森林是指去年森林面积除以今年森林面积乘以100的天然原木。目前，我正在按季度计算森林砍伐情况，如下所示： set forest-extent-last-tick count patches with [land-cover = "forestactions, including deforestation
set forest-extent count patches with [land-cover =
浏览 2修改于2021-03-03得票数 0
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据我所知，随机森林是树木套袋的程式化版本。我们选择随机数据点和随机特征来构造随机森林。但是，如果我们只使用普通版本的套袋，只随机选择数据点，那么我们就有了树，它们已经训练了更多的特征，不像样式化版本中的随机森林。由于学习具有更多的特征，每个个体树都有更多关于数据点的信息，因此在某种意义上比随机森林中的个体树更“智能”。
那么，为什么使用套袋的程式化版本的随机森林比使用普通套袋实现的随机森林表现更好呢？我知道，使用样式化版本的随机森林提供了一个更低的方差模型，但是由于每个
浏览 0修改于2017-07-11得票数 4
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