情况就是这样：我主要编写 C# 并在其中编写了我不想丢失的类型。同时我想学习函数式编程。显而易见的答案当然是 F#。

但是对于除了 C# 之外的所有内容，我都使用 emacs 作为编辑器，而且我也很想学习 Lisp。（学习你知道的编辑器/IDE 的语言，这就是为什么我会一点 VB 来编写我的 VS 宏）而且它不仅仅是 emacs，Lisp 是我真正想学习的东西。

至于 F#，我可以将它与 C# 混合，而不会出现任何互操作问题，拥有出色的 GUI (WPF) 和许多其他 .NET 好东西。但它当然不如 Lisp 成熟。

如果我是现实的，我知道如果我想在我的职业生涯中走私一种功能语言，它必须是 F#。由于学习两种完整的语言似乎有点多，我希望 Lisp 会是学习函数式编程的好方法，如果我以后开始 F#，那会很容易......

这是真的？还是这两种语言根本没有可比性？

我正在尝试决定是否应该创建一个带有按钮的简单 StackPanel，或者是否应该使用 WPF ToolBar 类来包含这些按钮（我正在创建一个简单的工具栏）。

使用 WPF 的内置 ToolBar 控件有哪些优缺点？

到目前为止，这些是我看到的唯一优势：

• 必要时工具栏可以折叠；其他项目可从上下文下拉菜单中获得。
• 如果 ToolBar 包含在 ToolBarTray 中，则可以相对于彼此重新定位多个 ToolBar。

WPF 工具栏还有其他好处吗？这些都不适用于我的简单工具栏。

我有一个基本图像（image1），描绘了时间 t1 空间中的数量。对于类似的结果，我还有一个时间 t2 的图像 (image2)，其中 t2>t1。

以上两张图片是在 Matlab 中使用imagesc. 我想区分这两个图像，以便它在物理上是直观的。然而，这两张图片很难用肉眼看到它们之间的差异。尽管 image1 和 image2 之间的浓度变化很小，但我想找出有什么区别并显示出来，以便解释物理含义。从物理上解释，流体会随着时间向下移动，即随着时间的流逝，底部的浓度会增加。

例如，在下图中（尽管上图在物理上并不直观），每条线代表上面对应图像的整个列值。因此，image1 和 image2 分别有 100 条蓝线和 100 条红线。

但是，我想知道 Matlab 中是否有更好的方法来绘制从 image1 到 image2 的图像差异，从而更好地解释变化的物理意义。谢谢。

在 javascript/jquery 中，如果我有两种 HSL（或十六进制或 rgb）格式的颜色，是否有一种算法可以检查对比度是否不好？一种颜色是文本，另一种颜色是文本的背景。我需要遵循标准的可访问性指南并确保文本可读性好。所以我想我需要检查两个值之间的对比度是否足够好。

谢谢

我有一个领域的背景。底部是绿色，顶部是灰色。背景顶部有文字。有没有办法让文本“感知”背景是什么颜色并以某种方式对字体进行着色以使其形成对比？

例如，灰色天空上的文本会变得更亮，而绿色字段上的文本会变得更暗，以使其更明显。

我可能在这方面已经取得了相当大的进展，但任何建议都值得赞赏。（请注意，我不是在寻找手动更改字体颜色的答案。）

我开始通过使用 adonis 函数的级别组合来创建 PERMANOVA 对比的脚本，但似乎并没有将级别矩阵与创建的 adonis 对象结合使用，我的代码是：

套餐

数据集

创建数据框

具有 Jaccard 指数的 PERMANOVA

双向 PERMANOVA 对比

相互作用

平均估计

等级组合

治疗水平之间的对比矩阵

对比

有人可以帮我吗，

提前致谢，

我想创建一个函数，该函数返回因子的设计对比矩阵，其中因子的数量、每个因子中的水平作为输入。我的例子，我有：

第一个因素

第二个因素

为“imp”创建一个对比设计矩阵

为“治疗”创建一个对比设计矩阵

现在我问我如何开始创建 Imp 和 Treat 矩阵以及 Imp 和 Treat 的所有组合，例如，给定 Factor=2、Levels = c(3,2) 和 Nsize=60？

我有一个包含响应变量 (resp)、两个固定效应 (fix1 和 fix2) 和一个随机因子 (ran1) 的混合模型。尤其是：

1. fix1 有 2 个级别（控制和治疗）；
2. fix2 有 7 个级别（从 1 到 7，表示分类意义上的时间）；
3. ran1 有 6 个级别（地块是配对的，配对用作随机变量）。

我使用的数据类型的一个例子是

从上面的例子可以明显看出：

1. 实验设计是全因子的（fix1 * fix2）；
2. 每次都对所有地块进行了采样（7 个级别的 fix2）。

在包含 fix1 和 fix2 之间交互的混合模型中，

我想比较（对于fix2）：

1. 1 级和 2 级的平均值相对于 3、4 和 5 级的平均值；
2. 3、4 和 5 级的平均水平与 6 和 7 级的平均水平；
3. 1 级和 2 级的平均值相对于 6 级和 7 级的平均值。

我的问题是：

• 如何设置对比度（以 lmer 为单位），以便我可以比较由上面指定的平均值组成的三个“新”水平？
• 如何解释 fix1 和新指定级别之间的交互？

我有一个这样的数据框：

经过几个步骤（哪个不重要）我得到了这个df：

我想获得一个新的数据框，仅由在这些步骤中没有改变的行组成；结果将是这个：

我该怎么办？

我心里有一个情节想要创作，但不知道如何成功实现这个目标。

我有 2 个数据框，一个包含每个因子级别的平均值，另一个包含这些级别之间的成对差异。

我的目标是使用该方法作为三角形的起点，该三角形将“投影”到相应对比度的水平上，其高度将等于 CI (CI_low和CI_high)。所以它看起来像这样（请原谅我的油漆）：

使用以下内容，我轻松地添加了初始点：

但是我在添加三角形时遇到了麻烦。有任何想法吗？非常感谢！

编辑

感谢 Yuriy Barvinchenko，他提供了获取此代码的代码：

然而，基于手段，我预计中间层（杂色）是“最低的”，而在那个图中，它是弗吉尼亚州，它是最低值。