LOOP AT RESULT_PACKAGE INTO LS_MEBPC_O062. IF LS_MEBPC_O062-/BIC/M_HRKMBM <> '19' AND LS_MEBPC_O062-/BIC/M_RYLX = '中方' . IF LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZJ+0(1) = 'E'. LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZL = 'JT2'. ELSE. LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZL = 'JT1'. ENDIF. COLLECT LS_MEBPC_O062 INTO RESULT_PACKAGE . ENDIF. ENDLOOP. CLEAR LS_MEBPC_O062.

时间: 2024-04-15 15:26:29 浏览: 120
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mybic_1_0_0.zip_BIC_My-BIC_mybic_json p_php xml_submission

根据您提供的 ABAP 代码，我可以看出这是一个循环遍历内部表 RESULT_PACKAGE 的代码段。在每次循环中，它检查一个名为 LS_MEBPC_O062 的结构体中的字段值，并根据一些条件进行处理。 根据代码逻辑，如果 `/BIC/M_HRKMBM` 字段不等于 '19' 并且 `/BIC/M_RYLX` 字段等于 '中方'，则会执行条件语句。在条件语句中，如果 `/BIC/M_ZJ` 字段的第一个字符是 'E'，则将 `/BIC/M_ZL` 字段设置为 'JT2'；否则，将其设置为 'JT1'。然后，使用 COLLECT 语句将修改后的结构体 `LS_MEBPC_O062` 添加到内部表 `RESULT_PACKAGE` 中。 最后，在循环结束后，使用 CLEAR 语句清除 `LS_MEBPC_O062` 结构体的内容。 请注意，这只是根据您提供的代码片段做出的初步分析。如果您有更具体的问题或需要进一步的帮助，请提供更多上下文信息，以便我能够更准确地回答您的问题。
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LOOP AT RESULT_PACKAGE INTO LS_MEBPC_O062. IF LS_MEBPC_O062-/BIC/M_HRKMBM <> '19' AND LS_MEBPC_O062-/BIC/M_RYLX = '中方' . IF LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZJ+0(1) = 'E'. LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZL = 'JT2'. ELSE. LS_MEBPC_O062-/BIC/M_ZL = 'JT1'. ENDIF. COLLECT LS_MEBPC_O062 INTO RESULT_PACKAGE . ENDIF. ENDLOOP. CLEAR LS_MEBPC_O062. 数据翻倍

IF ls_mebpc_o062-/BIC/M_HRKMBM <> '19' AND ls_mebpc_o062-/BIC/M_RYLX = '中方'. IF ls_mebpc_o062-/BIC/M_ZJ+0(1) = 'E'. ls_mebpc_o062-/BIC/M_ZL = 'JT2'. ELSE. ls_mebpc_o062-/BIC/M_ZL = 'JT1'. ...
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"BIC_HQ_KIC_SRM_PSE_kic_BIC_ModelSelection_PSE_"这个标题暗示了我们将讨论一系列用于模型选择的统计指标，包括贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）、汉奎斯特信息准则（Hannan-Quinn ...

ABAP写：inTab = select * from :inTab where ((/BIC/AZECRM_JE2 INNER JOIN /BIC/AZEQUOTDEX2 ON /BIC/AZEQUOTDEX2~OBJNR = /BIC/AZEQUOTDEX2~QUOT_GUID)INNER JOIN /BIC/AZEP_PD32 ON /BIC/AZECRM_JE2-OBJNR = /BIC/AZEP_PD32~GUID)INNER JOIN /BIC/AZEP_PD2 as Member ON Member~GUID=/BIC/AZEP_PD32~GUID;报错了怎么事

此外，您在代码中引用的表名/BIC/AZEP_PD2和/BIC/AZEP_PD32应该与您的实际表名相匹配。 以下是一个修正后的代码示例： abap SELECT * FROM /BIC/AZECRM_JE2 AS JE2 INNER JOIN /BIC/AZEQUOTDEX2 AS ...

解释代码:# SIS without regularization model_sis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', iter = FALSE) sis_variables <- model_sis$sis.ix0 # ISIS with regularization model_isis <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic') model_aggr <- SIS(x, y, family = 'gaussian', tune = 'bic', varISIS = 'aggr', seed = 11) isis_variables <- model_isis$sis.ix0 aggr_variables <- model_aggr$sis.ix0，其中sis、isis、qggr分别是什么

在代码中，我们使用 SIS 函数，设置了 tune = 'bic' 来进行模型选择，其中 bic 是一种模型选择准则。 - aggr_variables 是使用 QCSIS (QCSIS with aggregation) 方法筛选得到的变量。QCSIS 是一种带有聚合...

FOR row_data IN select * from pm_bic_azgl_d04700_rel where xmid = code and not EXISTS(select 1 from pm_bic_azgl_d04700_dev dev where dev.id = id ) ORDER BY doc_date ASC LOOP -- 如果货方数已经减为0，则退出循环 -- EXIT WHEN remaining_quantity <= 0; -- 计算当前记录的可减少货方数 DECLARE available_quantity numeric(20,2) := LEAST(remaining_quantity, row_data.lsje); BEGIN RAISE NOTICE '当前剩余贷方数总量: %', remaining_quantity; --更新记录 -- update pm_bic_azgl_d04700_rel -- set lsje = lsje - available_quantity -- where id = row_data.id; -- 写入借贷冲销结果至结果表 INSERT INTO pm_bic_azgl_d04700_dev (id, xmid, doc_date, lsje, hkje, days) VALUES (row_data.id, row_data.xmid, row_data.doc_date, row_data.lsje - available_quantity, row_data.hkje, row_data.days); -- 更新剩余货方数 remaining_quantity := remaining_quantity - available_quantity; END; END LOOP;

这段代码看起来是一个循环，根据条件从表pm_bic_azgl_d04700_rel中选择数据，并进行一些操作。让我来解释一下： 1. 首，根据条件"xmid = code"从表pm_bic_azgl_d04700_rel中选择数据，并按照doc_date字段进行升序...

> library(vars) > datatest <- na.omit(cbind(diff_ppi, ele_ts2)) > var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "AIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none” > var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "BIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none”

var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "trend", information = "BIC") 注意：需要根据实际需求选择是否需要包含截距项或趋势项，并且需要在VARselect()函数中添加information参数来指定选择...

# 建立多种Copula函数并比较选出最优模型 copulaModels <- list() bicValues <- numeric(length = 4) copulaModels[[1]] <- fitCopula(residuals, family = "gumbel") bicValues[1] <- BIC(copulaModels[[1]]) copulaModels[[2]] <- fitCopula(residuals, family = "clayton") bicValues[2] <- BIC(copulaModels[[2]]) copulaModels[[3]] <- fitCopula(residuals, family = "frank") bicValues[3] <- BIC(copulaModels[[3]]) copulaModels[[4]] <- fitCopula(residuals, family = "joe") bicValues[4] <- BIC(copulaModels[[4]]) bestModel <- which.min(bicValues)

然后，计算每种Copula函数的BIC值，并选出BIC值最小的Copula函数作为最优模型。在这个过程中，Copula函数的选择是基于模型拟合残差数据的效果来进行的，BIC值越小意味着模型越好。最后，通过which.min函数找到...

void init_clock(void) { UCSCTL3 = SELREF_2; // Set DCO FLL reference = REFO UCSCTL4 |= SELA_2; // Set ACLK = REFO UCSCTL0 = 0x0000; // Set lowest possible DCOx, MODx // Loop until XT1,XT2 & DCO stabilizes - In this case only DCO has to stabilize do { UCSCTL7 &= ~(XT2OFFG + XT1LFOFFG + DCOFFG); // Clear XT2,XT1,DCO fault flags SFRIFG1 &= ~OFIFG; // Clear fault flags } while (SFRIFG1 & OFIFG); // Test oscillator fault flag __bis_SR_register(SCG0); // Disable the FLL control loop UCSCTL1 = DCORSEL_5; // Select DCO range 16MHz operation UCSCTL2 |= 249; // Set DCO Multiplier for 8MHz // (N + 1) * FLLRef = Fdco // (249 + 1) * 32768 = 8MHz __bic_SR_register(SCG0); // Enable the FLL control loop // Worst-case settling time for the DCO when the DCO range bits have been // changed is n x 32 x 32 x f_MCLK / f_FLL_reference. See UCS chapter in 5xx // UG for optimization. // 32 x 32 x 8 MHz / 32,768 Hz = 250000 = MCLK cycles for DCO to settle __delay_cycles(250000); }

这段代码定义了一个函数init_clock，用于初始化MSP430芯片的时钟系统，使其工作在8MHz的频率下。 函数实现的过程如下： 首先，设置UCSCTL3寄存器的SELREF位为2，表示使用REFO作为DCO FLL的参考时钟；...

inTab1 = SELECT DISTINCT PERNR, --人员编号 KOSTL, --成本中心 AUFNR, --订单 RECORDMODE, PERIOD, --期间 ORG3ID, --预算三级部门 ORG3, --预算三级部门描述 ZGWLBID, --操作/非操作 ZGWLB, --操作/非操作描述 ATTR1ID, --中方/外方 ATTR1, --中方/外方描述 ZZYWID, --子业务 ZZYW, --子业务描述 ZQYID, --区域 ZQY, --区域描述 CRNAM, --创建者 CRDAT, --创建日期 CRTIM, --时间 UPNAM, --最后更改人 UPDAT, --新更改日期 UPTIM, --上次修改的时间 UPPGM, --SAP执行码 ZRLTR --百分比 FROM "/BIC/AMEBPC_O762" ;

这是一个 SAP HANA 数据库中 SQLScript 语言的 SELECT 语句，用于从数据表 "/BIC/AMEBPC_O762" 中检索数据并将其存储在变量 inTab1 中。 具体来说，该 SELECT 语句使用了 DISTINCT 关键字，以确保结果集中没有...

OLS Regression Results Dep. Variable: y R-squared: 0.049 Model: OLS Adj. R-squared: 0.036 Method: Least Squares F-statistic: 3.581 Date: Sun, 11 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.0305 Time: 11:18:35 Log-Likelihood: 96.141 No. Observations: 141 AIC: -186.3 Df Residuals: 138 BIC: -177.4 Df Model: 2 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const -0.3218 2.006 -0.160 0.873 -4.288 3.644 x1 0.1296 1.317 0.098 0.922 -2.474 2.733 x2 0.0029 0.216 0.014 0.989 -0.423 0.429 Omnibus: 86.169 Durbin-Watson: 2.062 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 394.216 Skew: 2.304 Prob(JB): 2.50e-86 Kurtosis: 9.772 Cond. No. 2.31e+03 Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. [2] The condition number is large, 2.31e+03. This might indicate that there are strong multicollinearity or other numerical problems.

- t：t值表示系数是否显著，P>|t|表示对应的双侧检验的P值。 - [0.025 0.975]：系数的置信区间，如果包含了0则说明系数不显著。 - Omnibus：Omnibus值为86.169，对应的P值为0.000，说明残差不服从正态分布。 - ...

优化以下代码：#pragma vector = TIMER0_A0_VECTOR __interrupt void time_1s( void ) { if(k1_count > 0) { P1OUT ^= BIT0; } else { P1OUT &=~BIT0; } distance_km += (float)speed / 360; //保留Km一个小数，即0.1km if(distance_km > 9999) { distance_km = 0; } if(distance_km <= 30) //3km以内价格计算 { if(k1_count > 0) { price = 10; } } else { price = (unsigned int)((distance_km - 30) * 0.1) + 10; //超过3km价格计算 } _BIC_SR_IRQ(LPM3_bits); }

if (distance_km <= 30) { // 3km以内价格计算 price = k1_count > 0 ? 10 : price; } else { // 超过3km价格计算 price = (unsigned int)((distance_km - 30) * 0.1) + 10; } _BIC_SR_IRQ(LPM3_bits); } ...

请帮我解释下列使用logistic回归得到的表格 net1 Coef. St.Err. t-value p-value [95% Conf Interval] Sig age .904 .006 -14.10 0 .892 .917 *** gender 1.113 .095 1.25 .213 .941 1.316 cp 1.124 .112 1.17 .243 .924 1.367 party 3.579 .412 11.08 0 2.857 4.485 *** Constant 415.81 213.117 11.77 0 152.273 1135.444 *** Mean dependent var 0.351 SD dependent var 0.477 Pseudo r-squared 0.090 Number of obs 2890 Chi-square 338.614 Prob > chi2 0.000 Akaike crit. (AIC) 3416.713 Bayesian crit. (BIC) 3446.558 *** p<.01, ** p<.05, * p<.1

这是一个使用 logistic 回归模型进行二分类问题建模得到的结果表格，其中包含了模型参数、标准误差、假设检验... (BIC)：模型的 BIC 值，用于比较不同模型的拟合优度。该值越小，说明模型对未知样本的预测能力越好。

for val_lr, val_hr_restore, val_hr in val_bar: batch_size = val_lr.size(0) lr = val_lr hr = val_hr bic = val_hr_restore if torch.cuda.is_available(): lr = lr.cuda() hr = hr.cuda() bic = bic.cuda() sr = net(lr) # generate mask mask = hr > 0.001 if hr.max() < 0.001: continue pad_sr = sr.clone() pad_sr[mask == True] = hr[mask == True]

这段代码看起来像是在进行图像超分辨率的处理，其中val_lr和val_hr分别代表低分辨率和高分辨率的图像，val_hr_restore代表通过某种方式进行还原的高分辨率图像。...在生成超分辨率图像的过程中，代码还使用了一个mask来...

Model: VAR Method: OLS Date: Wed, 24, May, 2023 Time: 19:28:31 -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 --------------------------------------------------------------------解释一下每个数代表啥意思

- BIC（贝叶斯信息准则）：模型选择的标准，BIC值越小，说明模型越好。 - Nobs：观测值的数量。 - HQIC（赫克曼信息准则）：模型选择的另一种标准。 - Log likelihood（对数似然函数）：最大化该函数可以得到模型的...

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络，进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

这段代码是用训练集和验证集的图像来训练神经网络模型。首先，使用 TrainDatasetFromFolder 和 ValDatasetFromFolder 从文件夹中加载训练集和验证集的图像，并设置裁剪大小和超分辨率倍数等参数。...

library(topicmodels) library(tidyverse) print(Sys.time()) # load("../community.RData") # d = phy_density$ALGAL_GROUP # d[, 2:ncol(d)] = round(d[, 2:ncol(d)]) # write_csv(d, 'phy_density_Group.csv') source('../code/AIC_model_selection.R') d = read_csv('../data/probs_phy.csv') UID = d$UID # dat = round(d[, -1]/1000) # str(dat) # mean(apply(dat, 2, mean)) # apply(dat, 2, function(x){sum(x > 0)/length(x)}) d = d %>% select(-UID) # d = round(d/1000) seed_number = 10 seeds = 2*seq(seed_number) best_ntopic = repeat_VEM(d, seeds, topic_min = 2, topic_max = 10)，其中repeat_VEM函数是如何调用此功能的

具体来说，repeat_VEM函数会在给定的主题数范围内，使用每个种子值运行主题建模算法多次，并根据某种评估指标（例如AIC或BIC）选择最佳的主题数。该函数将返回一个表示最佳主题数的结果。 需要注意的是，在给定的...
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