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Winform 中 DesignMode 返回值不正确的问题。

本文转载：http://blog.csdn.net/sabty/article/details/5325260 以前也曾遇到这样的问题，不过影响不大也没有去详细了解。今天又重新遇到此问题，实在太不便。...经查证这是 Visual Studio 2005 的 Bug。微软对此的 Bug 描述：http://support.microsoft.com/?...解决方法：  在你的 Form 控件中重写 DesignMode 属性，代码如下： [c-sharp] view plaincopyprint?...///  /// 标题：获取一个值，用以指示 System.ComponentModel.Component 当前是否处于设计模式。...(DesignMode,Designtime,构造函数,Load) 在设计自定义控件时，经常需要在构造函数或者Load事件中添加初始化代码，但是这些代码在进入窗体设计也会被执行，造成了设计窗口出现异常的情况

1.5K10

C语言中的函数为什么只能有一个返回值输出？怎么实现多个值输出？

这是典型的C语言中函数模块中的返回值问题，算是常见的语法细节，很多人觉得C语言已经过时了，只能代表着这类人还不算是真正的技术人员，在嵌入式领域C语言依然充当着非常重要的角色，C语言在很多领域还是首选编程语言...具体功能实现，最后是结果的输出，也就是这个题目的返回值，在正常情况下函数的返回值只有一个，但在实际编程中需要用到多个，在设计时候还是归结成一类，如果类型相近可以弄成数组方式，如果类型不太一致直接放在结构体中执行...现在从语法规则出发列举几个实现多个值返回例子： ?...2.结构体指针返回 结构体是C语言涉及数据结构的最直接的容器，通常在编程过程中实现一个功能模块，模块中的数据通常都会放在一个结构体中，在在功能函数中对结构体中的数值进行操作，因为结构体中可以放足够多的变量...，如果函数返回值是个指针的话，就能把整个结构体里面的内容返回出来，同样能够达到返回多个数值的作用，这种在平常的编程过程中用的最多，C语言中使用最频繁的关键点就是指针了，但也是很多初学者最不好理解的知识点

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初识字节流+实现缓冲字节流OutputStream的主要方法构造方法读关流实现BufferedInputStream实现BufferedOutputStream为什么read()返回的是Int型而不是

-1 这里有个特别好用的方法，可以用来知道文件的大小 available():int; 返回文件的字节数 这时就可以用这个方法来定义array的大小，那么就可以一次性读完了 关流 flush...下面实现一下缓冲技术 实现BufferedInputStream package mypackage; import java.util.*; import java.io.*; public class...1){return -1;} } len--; return (array[index++]&255);//防止出现读到11111111此时错误的返回了...} return index+1; } public void close()throws IOException{input.close();} } 实现...---- 错误的返回了-1 如果扫描到了11111111那么此时将byte->int是-1，如果这样的话，程序就会终止不会进行 为什么read()返回的是Int型而不是byte型呢？？

1.2K80

推荐算法的介绍，第一部分——协同过滤与奇异值分解

奇异值分解 处理协同过滤的可伸缩性和稀疏性问题，可以利用潜在因子模型来捕捉用户和项目之间的相似度。从本质来说，我们希望将推荐问题转化为优化问题。我们可以把它看作是对我们在预测给定用户的项目评分的评分。...为了实现最小的RMSE，采用了奇异值分解(SVD)，如下公式所示： ? 奇异值分解矩阵 X表示效用矩阵，U是左奇异矩阵，表示用户与潜在因子之间的关系。...奇异值分解映射用户和项目到隐空间 奇异值分解很重要的一个性质是，能够最小化重构误差平方和（SSE）; 因此它也常用于降维。下面的公式用A代替X，用Σ代替S： ?...因此，SVD解决这个优化问题的好工具。为了预测用户看不见的项目，我们乘以U，Σ和T。 Python中的Scipy对于稀疏矩阵具有很好的SVD实现。...结论 我已经讨论了用于建立推荐系统的两种典型方法：协同过滤和奇异值分解。在接下来的文章中，我将继续讨论构建推荐系统的更高级的算法。

1.2K50

讲解from . import _arpack ImportError: DLL load failed

DLL 文件位置不正确: 您的系统无法找到 _arpack DLL 文件所在的路径，这可能是由于文件被移动或与其他Python库发生冲突导致的。..._arpack 是 SciPy 库中的一个模块，它提供了一个实现基于稀疏矩阵的特征值计算的算法集合。...它使用了 ARPACK（ARnoldi PACKage）库，该库是用于计算稀疏矩阵特征值和特征向量的一种方法。 具体来说，_arpack 模块提供了用于求解大型、稀疏矩阵的特征值问题的函数。...它的核心算法基于隐式重新启动的反迭代Arnoldi方法，该方法通过迭代计算稀疏矩阵的近似特征值和特征向量。_arpack 的主要函数包括：eigsh: 这个函数用于计算稀疏矩阵的特征值和特征向量。...它使用了 ARPACK 算法来实现反迭代Arnoldi方法，并提供了一些参数用于自定义计算，例如计算的特征值数量、计算的特征值的类型等。

22510

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

在推荐系统中，我们通常使用非常稀疏的矩阵，因为项目总体非常大，而单个用户通常与项目总体的一个非常小的子集进行交互。...以YouTube为例——用户通常会观看数百个(可能是数千个)视频，而YouTube的语料库中有数百万个视频，这导致了>99%的稀疏性。 ?...SciPy的稀疏模块介绍 在Python中，稀疏数据结构在scipy中得到了有效的实现。稀疏模块，其中大部分是基于Numpy数组。...实现背后的思想很简单:我们不将所有值存储在密集的矩阵中，而是以某种格式存储非零值(例如，使用它们的行和列索引)。...在下面的图中，第一个非零值出现在第0行第5列，因此5作为索引数组中的第一个值出现，然后是1(第1行，第1列)。 indptr(指针):表示索引指针，返回一个行开始的数组。

2.6K20

机器学习测试笔记（17）——线性回归函数

仅当X稠密时可用singular_array of shape (min(X, y),) X的奇异值。仅当X密集时可用。线性模型中与形状无关的浮点数或数组。...此类使用"liblinear"库"newton cg""sag""saga""lbfgs”解算器实现正则化logistic回归。请注意，默认情况下应用正则化。它可以处理密集和稀疏的输入。...所有类的返回估计值按类的标签排序。...'svd'使用X的奇异值分解来计算岭系数。对于奇异矩阵，比'cholesky'更稳定。 'cholesky'使用标准scipy.linalg.solve解决方案函数以获得闭式解。...最好的可能得分是1.0，它可以是负数（因为模型可以任意更差）。如果一个常数模型总是预测y的期望值，而不考虑输入特征，则R2值为0.0。

1.2K20

Using truncated SVD to reduce dimensionality使用截断奇异值进行降维

截断奇异值是一个矩阵因子分解技术，将一个矩阵M分解为U、Σ、V，这很像PCA，除了SVD因子分解作用于数字矩阵，而PCA作用于协方差矩阵，一般的，SVD用于发现矩阵藏在面罩下的主要成分 Getting...截断SVD和常规的SVD的不同之处在于它生成数值列等于一个特别的截距的一个因子分解。例如，一个N*N的矩阵，SVD将生成一个N列的矩阵，而截距SVD将生成列的明确值，这就是它降维的方法。...So, if we want a single component here,we do the following: 为了模拟截距，我们需要舍弃最小的奇异值和U的相关列向量，如果我们想要一个成分，我们可以这样做...总体来说，如果我们想要截断一些维度为t维，我们舍弃N-t个奇异值。...TruncatedSVD超过PCA的一个优势是TruncatedSVD能处理稀疏矩阵，而PCA不行，这是因为用来计算PCA的协方差矩阵的因子，必须是完整矩阵。

2.2K00

JAX 中文文档（十六）

此外，维度必须仅在 mat 的相似维度之间进行排列：批量、稀疏和密集维度不能混合排列。 mat (BCOO) 返回： 重塑后的数组。...jaxlib 0.4.29（2024 年 6 月 10 日） Bug 修复 修复了 XLA 不正确分片某些连接操作的 bug，表现为累积归约输出不正确（#21403）。...TPU 上奇异值分解（SVD）的准确性已经提高（需要 jaxlib 0.4.9）。...在 TPU 上，奇异值分解（SVD）和对称/Hermitian 特征分解的实现应显著更快，特别是对于超过 1000x1000 大小的矩阵。..._safe_mul，该函数实现了约定0. * nan == 0.。此更改意味着在某些程序被微分时会产生 nan，而不是以前产生正确值，尽管这确保了对其他程序产生 nan 而不是静默的不正确结果。

13410

Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

与显式动力学不同的是，隐式动力学通常要求解线性方程组[K']{u} = {F'}，其中稀疏矩阵矩阵[K]通常不为主对角矩阵，稀疏矩阵的逆矩阵通常是密集矩阵，导致计算量大增。...且F的值在每个时间步上需要用多个矩阵进行计算并求解。矩阵尺寸由模型分解出的单元数量决定。 Rust开了优化。Python使用scipy库。...所以没有纯nalgebra的实现。方法2的Rust(ndarray + nalgebra)意思为，所有计算由ndarray实现，除了在计算逆矩阵时。...显然转化为密集矩阵的方法在矩阵规模提高之后所使用的时间是不可接受的。但对于密集度在0.5%以上的矩阵，无论时间步的数量有多少，都有一定的实用价值。 sparse21基本是个玩具库。...Python建模大概花了0.5~1秒，而Rust建模时间几乎可以忽略不计。纯Rust的性能还是非常可靠的。Rust离动力学的基础科学计算的距离其实就差了一个稀疏矩阵求解Ax=B。但这个确实又很难。

1.8K30

快速入门Python机器学习（六）

适合密集矩阵。 5.2.2 套索回归（Lasso Regression） 所有系数绝对值之和，即L1范数，对应的回归方法叫做套索（Lasso）回归。 在实践中，岭回归与套索回归首先岭回归。...如果特征特别多，而某些特征更重要，具有选择性,那就选择套索（Lasso）回归可能更好。它适合稀疏矩阵。套索（Lasso）回归由加拿大学者罗伯特·提布什拉尼 1996年提出。...l弹性网络在很多特征互相联系的情况下是非常有用的。Lasso 很可能只随机考虑这些特征中的一个，而弹性网络更倾向于选择两个。...•'svd'使用X的奇异值分解来计算岭系数。对于奇异矩阵，比'cholesky'更稳定。•'cholesky'使用标准scipy.linalg.solve解决方案函数以获得闭式解。...其他解算器将不返回任何值。 方法 fit(X, y[, sample_weight]) 拟合岭回归模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。

61121

灰太狼的数据世界（四）

0到数组最大值n 共n+1个自然数出现的次数 具体做法 先找出数组里的最大值 统计0～最大值间的所有值出现的次数 import numpy as np import scipy.misc as sm...刚刚说的这些 还是停留在Numpy的基础上 都是Numpy自己的函数 下面我们来说点有用的 看看Scipy自己的函数吧~ Scipy有一些专门的类 可以用来创建 稀疏矩阵 coo_matrix...((3, 4)) a[1, 2] = 12 a[2, 2] = 22 print(a) print(ss.csc_matrix(a))我们可以在创建的ndarry里面找出不为零的值和他的位置，将这个数组直接转化成稀疏矩阵...函数可以基本实现对Ax=b的LU分解 但scipy.linalg.lu函数的返回值有三个p'、l'、u' 所以矩阵分解变为(P'L')U' = A from scipy.linalg import lu...方阵里面的向量是正交的 Σ是一个M×N的对角矩阵 除了对角线的元素其他都是0 对角线上的值称为奇异值 VT(V的转置)是一个N×N的矩阵 被称为右奇异向量 方阵里面的向量也都是正交的 from scipy.linalg

78811

k 阶奇异值分解之图像近似

图像处理框架我分别选择 pillow 和 scikit-image，主要是想做个对比，找到最快的方法。 奇异值分解的包总共有 4 个：numpy，scipy，tensorflow 和 pytorch。...奇异值分解的原理 接下来我们看到奇异值分解的原理，奇异值分解就是把一个矩阵分解成三个矩阵，公式：A=U∑V'，A 是需要进行分解的矩阵，U、∑、V 也都是矩阵，V'表示 V 的转置。...下面我就来举个例子说一下它为什么可以压缩一个矩阵，假设有一个 1432 行 1910 列的一个矩阵，其中共有 1432✖1910=2735120 个元素，如果令 k=5 进行 k 阶奇异值分解，我们就只需要...奇异值分解的实现 接着我们看到奇异值分解的实现，在这里我使用 6 种方法来实现：numpy、scipy、tensorflow（CPU）、tensorflow（GPU）、pytorch（CPU）、pytorch...返回值的顺序和 numpy 是一样的，唯一的区别就是最后一个返回值是 V，不是 V'。

96420

tf.SparseTensor

具体来说，该稀疏张量SparseTensor(indices, values, dense_shape)包括以下组件，其中N和ndims分别是在SparseTensor中的值的数目和维度的数量：indices...当构造SparseTensor对象时，这不是强制执行的，但大多数操作都假定正确的顺序。如果稀疏张量st的排序是错误的，可以通过调用tf.sparse_reorder(st)来获得一个固定的版本。...返回： 带有dense_shape[N, ndims]的类型为int64的二维张量,其中N是张量中的非零值的数量,并且ndims是秩.op 产生values作为输出的Operation.values 表示稠密张量中的非零值...限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向.参数：sp_indices：int64 类型的张量,是2维的；N x R矩阵具有SparseTensor中的非空值索引,可能不符合规范排序....与稀疏张量中的隐藏零元素相对应的输出位置将是零(即不会占用存储空间),而与密集张量的内容无关(即使它是+/- INF,且INF * 0 == NAN).限制：这个操作只向稀疏的一面播放密集的一面,而不是其他的方向

2.1K20

解决机器学习问题有通法！看这一篇就够了！

你可以水平地堆叠所有的特征，然后通过使用numpy hstack或sparse hvstack进行进一步处理，具体取决于是否具有密集或稀疏特征。...这些归一化的方法仅限于密集特征，对稀疏特征，结果差强人意。当然，也可以在不使用平均值（参数：with_mean=False）的情况下对稀疏矩阵使用StandardScaler。...对其它的数据而言，我们挑选50-60个组分作为起点（对于数字型的数据，只要我们能够处理得了，就不用PCA） 对文本型的数据，把文本转化为稀疏矩阵后，进行奇异值分解（Singular Value Decomposition...一般对TF-IDF有效的奇异值分解成分(components)是120-200个。更多的数量可能效果会有所改进但不是很明显，而计算机资源耗费却很多。...我们可以根据一个逻辑回归模型的系数，或者训练一个随机森林来选择最好的特征，然后把它们用在其它的机器学习模型里。 记得把估计值或者超参数的数量控制得尽量少，这样你才不会过拟合。

88840

NLP经典书籍鱼书第3章-基于计数方法的改进

count = 0 for i in (-1 * similarity).argsort(): # argsort是返回索引值 if id_to_word[i] == query...：在PPMI矩阵中存在很多的元素都是0，这表明向量中的很多元素是不重要的向量中的大多数元素为0的矩阵（向量）称为稀疏矩阵（稀疏向量）从稀疏向量中找出重要的轴，用更少的维度对其重新表示；稀疏矩阵转化为密集矩阵奇异值分解...S是除了对角线元素外其他元素均为0的对角矩阵；奇异值在对角线上降序排列S中奇异值越小，对应的基轴的重要性越低；因此通过去除U中多余的列向量来近似原始矩阵基于SVD的降维import numpy as np..., 0. ], dtype=float32)U[0] # PPMI矩阵的稀疏向量转成了密集向量Uarray([ 3.409e-01, -1.110e-16, -1.205e-01, -4.163e...Truncated SVD通过截去奇异值较小的部分，从而实现高速化。PTB数据集(略)PTB语料库是以文件文本的形式提供，一行保存一个句子。实战案例略。

71500

NLP学习3-基于计数方法的改进

count = 0 for i in (-1 * similarity).argsort(): # argsort是返回索引值 if id_to_word[i] ==...，用更少的维度对其重新表示；稀疏矩阵转化为密集矩阵 奇异值分解SVD-Singular Value Decomposition SVD基本原理： SVD可以将任意矩阵分解为3个矩阵的乘积： X =...S是除了对角线元素外其他元素均为0的对角矩阵；奇异值在对角线上降序排列 S中奇异值越小，对应的基轴的重要性越低；因此通过去除U中多余的列向量来近似原始矩阵 基于SVD的降维 import numpy..., 0. ], dtype=float32) U[0] # PPMI矩阵的稀疏向量转成了密集向量U array([ 3.409e-01, -1.110e-16, -1.205e-01, -4.163e...Truncated SVD通过截去奇异值较小的部分，从而实现高速化。 PTB数据集(略) PTB语料库是以文件文本的形式提供，一行保存一个句子。实战案例略。

22840

JAX 中文文档（十五）

在 CPU/GPU 设备上，为了避免设备计算因等待永远不会到达的结果而陷入困境，在处理回调过程中出现任何错误（无论是由用户代码自身引发还是由于返回值与期望返回形状不匹配而引发），我们会向设备发送一个形状为...当前实现使用 XLA 提供的出料机制。该机制本身在某种程度上相当原始，因为接收器必须准确知道每个传入数据包的形状和预期的数据包数量。...稀疏化变换 JAX 稀疏实现的一个主要目标是提供一种无缝从密集到稀疏计算切换的方法，而无需修改密集实现。这个稀疏实验通过 sparsify() 变换实现了这一目标。...维度必须是输入的批处理或稀疏维度之一；不支持沿密集维度的连接。 返回值： 包含输入数组连接的 BCOO 数组。...如果为 True，则提取每个索引的值，即使索引包含重复项。如果为 False，则重复的索引将其值求和，并返回第一个索引的位置。 返回： 一个具有与 self 相同稀疏模式的 BCOO 数组。

14710

Python 数学应用（一）

这两个例程之间的区别在于linspace生成一定数量（默认为 50）的值，这些值在两个端点之间具有相等的间距，包括两个端点，而arange生成给定步长的数字，但不包括上限。...有一种将特征值和特征值推广到非方阵的称为奇异值的方法。 稀疏矩阵 诸如前面讨论的那样的线性方程组在数学中非常常见，特别是在数学计算中。...要调用矩阵稀疏，需要为零的确切元素数量并不明确定义。稀疏矩阵可以更有效地表示，例如，只需存储非零的索引（i，j）和值a[i,j]。...我们使用以下import语句从 SciPy 导入sparse模块： import numpy as np from scipy import sparse 稀疏矩阵可以从完整（密集）矩阵或其他某种数据结构创建...NumPy 提供高性能的数组类型和基本例程，而 SciPy 提供了更多用于解方程和处理稀疏矩阵（以及许多其他内容）的特定工具。 NumPy 数组可以是多维的。

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