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Arduino를 사용하여 우유의 SNF (Solids-Not-Fat)를 계산하는 방법은 무엇입니까?

우유의 SNF/단백질/지방을 계산하는 프로그램 (가능한 경우)을 제공하십시오. 저는 멍청한 프로그래머입니다. 우유 무게, CLR 등을 찾으려면 센서도 함께 사용하십시오.이 문서는 http://www.ijarcce.com/upload/2016/august-16/IJARCCE%208.pdf으로 충분합니다. 충분합니까? 되돌리기. 감사. (검유기 읽기 수정)

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장고 가중치 쿼리 (주석 값)

쿼리를 작성하고 사용자 정의 가중치 계산에 따라 정렬하려고합니다. 는 내가 실제로 작동 하는가에 와서 한 솔루션으로 어떤 도움을 필요로하지만 난 그게 내가 가지고있는 것은 미디어 객체입니다 싶습니다 곳 성능은 아니다. 관련 댓글, 좋아요 및 주문이 있습니다. products = Media.objects \ .select_related(

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미국과 유럽의 숫자 형식을보고 미국의 형식으로 변환은

Data outlay 얘들 아, 그래서 나는이 일에 붙어입니다. 저의 목표는 미국과 유럽의 숫자 형식을보고 미국 형식으로 반환하는 것이 좋습니다. 따라서 미국 형식을 그대로두고 유럽 형식을 미국 형식으로 변환하십시오. 내가 어떻게 그럴 수 있니? 10,000 행 데이터가 있으므로 수동으로 실행하지 않아도됩니다. 수식은 iserror, if 및 기타 필요한

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Matlab에서 벡터로 가중치 행렬을 구축하십시오.

Matlab을 사용하는 데 문제가 있습니다. 거대한 인접성 행렬을 만들고 싶습니다.이 결과를 얻으려면 3 벡터를 생성하는 코드를 작성했습니다 : NodeX, NodeY 및 Weight. NodeX은 행렬의 행 색인을 나타냅니다. NodeY은 행렬의 열 인덱스를 나타냅니다. Weight은 가중치를 포함하는 벡터입니다. 이 모든 벡터는 .csv 파일에 저장되어

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카페에서 네트워크의 가중치를 추출하십시오.

python으로 최적화 된 네트워크의 가중치를 추출하고 싶습니다. .caffemodel 파일이 있고 전체 네트워크의 매개 변수를 제공하는 net.params을 얻었습니다. 문제는 내가 즉 net.params['ip2'] 그것은 나를주는 예제에 대한 첫 번째 레이어를 부르고 때입니다 : 내가 대신 포인터, 가중치의 행렬을 얻을 수있는 방법 <caffe._ca

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RS232 케이블을 통해 PC에서 디지털 중량 표시기를 읽는 방법

나는 가중치 스케일 'SEWHA 디지털 중량 표시기 SI 4010r'을 사용했습니다. 이 기계에는 직렬 포트 RS232 출력이 있습니다. 필수 사항 : 나중에 제어 할 PC 화면에서 읽는 기계 판독 값을 가져옵니다. 이 작업을 수행하는 소프트웨어가 있습니까? 아니면 특별한 프로그래밍이 필요합니다. 그렇다면 C#의 코드를 도와주세요. 참고 : RS232 케이

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Imageview에서 이미지 뷰를 사용하여 이미지 뷰를 배치합니다. layout_weight를 사용합니다.

Tablerow에서 4 개의 이미지 뷰가 있습니다. 그것들은 layout_weight 명령을 통해 크기가 조정됩니다. 나는 지금이 Imageviews에 쓸 필요가있다. 상대 레이아웃을 사용하여 정렬 된 의미를 사용하지 않고이 작업을 수행 할 수 있습니까? TableRow.LayoutParams params = new TableRow.LayoutParams(

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팬더의 데이터 프레임에 다양한 포트폴리오 가중치에 대한 루프의 결과를 반환

두 자산의 포트폴리오를 만들려고하고 있으며 첫 번째 자산의 가중치를 [-0.5, -0.4, ... 0.4, 0.5] 11 개의 포트폴리오 각각에 대해 위험 회피 포인트를 계산할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 루프는 모든 리스크/리턴 조합에 대해 새로운 데이터 프레임을 생성하는 반면, 모든 리스크/리턴 포인트를 포함하는 하나의 단일 데이터 프레임을 생성하고

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개체의 무게를 저장하는 방법은 무엇입니까?

2 차원 물리 엔진에서 작업 중이며 객체의 무게를 저장하는 방법을 모릅니다. 내 몸의 정확한 무게 또는 재료의 비례 무게를 저장해야한다는 뜻입니다. 는 예 : 난 및 I는 I가 동일한 박스 있지만 I 20g OR 인 (X, Y) 10,2 cm 상자 말하게 재료의 무게를 저장하십시오. (x, y) 1,1 cm은 1 g이고 나는 20 g까지 배수가됩니다. 더

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Tensorflow : NN은 random_normal 및 random_uniform 데이터를 가중치 초기화 도구로 사용할 때 훈련을하지 않습니다.

내 논문에 대한 실험을 수행하고 TF의 CNN 예제를 기반으로 Tensorflow에서 또 다른 작은 심층 신경 네트워크를 만들었습니다 주어진 예와 비슷하지만 Mnist 대신 1d에 있음). 이 TF 주어진 예제는 tf.truncated_normal 데이터로 모든 가중 변수를 초기화하므로 NN이 내 데이터를 학습하게합니다 (손실 감소 + 정확도 증가). 그러