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这是将值分配给图片实体的正确方法吗？基本上，如果未定义属性图片，我不应该使用 filesService 中的服务查找，因为如果属性图片为空或未定义，typeORM 将返回它找到的第一个值。

我正在这样做：

但是 TS 会抱怨，因为我在 If 中声明了一个变量。

我正在寻找一种算法，该算法最适合具有相似形状的两个点云，其中一个点云应该适合另一个点云。在下图中，黑色点云应尽可能好地定位到红色点云中。在图片中，黑色应该移到右手边。

应该最大化的标准是由点创建的两个对象之间的最小距离。

边界条件：

• 两边的点数可以不同。
• 形状可以是任意的，因此在最佳拟合的情况下，大物体和小物体的质心不一定会落在一起。

我已经做了一些研究，但是由于两边的点数量不同，并且点云之间没有明确的分配，我不知道像ICP这样的算法在这里是否有希望。此外，简单地将坐标系分配给质心处的点云也是不适用的，因为质心不一定会以最合适的方式落在一起。它不会最大化两个形状之间的最小距离。

我的猜测：我可以想象一个完整的工作算法首先需要通过某种样条插值找出点的形状，以便计算法向量，然后可以以迭代方式应用上述标准。

我正在阅读有关内存管理的 next-fit 算法，但找不到特定细节的答案。

来自：https ://www.geeksforgeeks.org/program-for-next-fit-algorithm-in-memory-management/

Next fit 是“first fit”的修改版本。它从第一次找到空闲分区开始，但是当下次调用它时，它会从它离开的地方开始搜索，而不是从头开始。

如果从点 x 未找到匹配项以及之后的内容（直到最后一个块）怎么办。该算法会以循环方式继续从 0 搜索到 x，还是会卡住？

（可能答案是肯定的，因为它更有意义但不确定，我真的很想知道这些信息）。

我正在尝试为我的训练/测试数据集绘制一条最佳拟合线，并与原始值进行比较以查看它的拟合程度。

我能够绘制原始数据集的拟合线。但是当涉及到训练/测试数据集时，它就乱套了。感谢对此的任何投入。

数据

数据集

我构建了一个线性回归模型 reg_model1，该模型中包含因子。然而，在模型中的不同组因素中，很少有与其他连续变量一起显着的因素。是否有任何代码可以提供给 reg_model1 以生成仅输出最适合模型的预测变量的摘要？

我只是想创建一个 Rest API。但我对请求格式感到困惑。根据当前要求，我的 API 需要一个对象数组作为输入。例如。[{'key':'value'},{'key':'value'},{'key':'value'}]

但我想拥有它

有人可以帮助我，拥有请求格式（对象数组或对象数组的包装器）的最佳实践是什么。

如果我在检查器中设置文本值而不是在代码中设置文本值，它可以工作，水平溢出要么换行（如果溢出设置为 Wrap）或溢出（如果溢出设置为溢出），并且字体大小永远不会缩放以适应不换行也不溢出

水平溢出在代码中设置为溢出，但在检查器中设置为 Wrap 垂直溢出设置为 Truncate Best Fit 已选中，Min Size = 10，Max Size = 40

非常感谢任何帮助

[在下面编辑，添加文本组件的 Inspector 设置的代码和屏幕截图]

在此处输入图像描述

我正在尝试将线性回归模型的预测绘制为 3D 中的最佳拟合线，x 和 y 是特征，z_pred 是预测。我尝试了多次重塑。我不知道这个错误说明了什么。AttributeError：“Line3D”对象没有属性“_verts3d”

这是我正在尝试的代码