亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点，就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中，把爱分成四个层级，低级自恋，中级交易，高级规则，顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题，说点别的事情。...如果给你一次如果，你依然会因为没有选择别的路而遗憾。 遗憾，是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。...回到起初的那个问题上去，选择性伴侣也好，选择商业伙伴也罢，还是最终选择了精神伴侣，都是自己的选择，别人其实很难指手画脚，只要你自己愿意，不后悔，乐在其中就好了。
实际效果图： 代码实现： 权限配置 点击事件绑定 相册访问 根据路径设置图片 其他方法 权限 首先，现在 mainfest.xml 文件中添加以下权限： <uses-permission android...int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); //在相册里面选择好相片之后调回到现在的这个...activity中 switch (requestCode) { case IMAGE_REQUEST_CODE://这里的requestCode是我自己设置的，就是确定返回到那个...getContentResolver().query(selectedImage, filePathColumn, null, null, null);//从系统表中查询指定...Toast.makeText(MainActivity.this,"fail to get image",Toast.LENGTH_SHORT).show(); } } 相关变量： //从相册获得图片
EditText搜索结果下拉框、自动or回调模式、可diy、使用超简便 (EditText search results drop-down box, auto or callback mode, diy...MainActivity.this,"更新数据成功",Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); } } 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android BSearchEdit 搜索结果选择框的实例代码
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
在这篇文章中，将探讨Python和VBA之间的差异，至于你适合学习哪一种语言，看你的需求。 首先，从Python和VBA的定义开始。...Python是一种通用编程语言，可用于多种用途，从web开发到数据分析再到机器学习。而VBA主要用于Microsoft Office产品中的任务自动化。...如果正在寻找一种通用且可用于各种项目的语言，Python可能是更好的选择。但是，如果需要一种专门用于在Microsoft Office中自动执行任务的语言，VBA就是你的选择。...如果你正在寻找一种广泛使用、拥有大量用户和开发人员社区的通用语言，Python可能是更好的选择。...如果需要一种专门用于在Microsoft Office中自动执行任务的语言，并且具有一些基本的编程经验，VBA可能非常适合你。你的最佳选择将取决于你的个人兴趣、目标和环境。
What is the value of y after execution zhe flowing statements (执行完下列表达式后的结果是什么？)...x=x+1; 运用递增运算符可重写为: x++； 同样，语句: x=x-1 运用递减运算符可重写为: x--; 在前面的例子中，递增或递减运算符采用前缀(prefix) 或缀<postfix) 格式都是相同的...例如: x=42; y =++x； 在这个例子中，y 将被贼值为43，因为在将x 的值赋给y 以前，要先执行递增运算。...当然，在这两个例子中，x 都被赋值为43 在本例中，语行“y=x++;" 与下面两个语句等价: y=x; x=x+1; 下面的程序说明了递增运算符的使用 //递增运算符 Class IncDex{ public
在$("div + #test")中能取到p段落节点 则不能取到 6.属性选择器...: 把属性选择器不放在css选择器里面是因为jQuery中写法是不一样的.至于css中写法可以参考我之前写的一篇css的选择器一文.jQuery中是和xPath类似的写法: $("mix[@attr]"...这个和$("div a")不相同.后者表示div中的a标签,返回的是a标签对象,前者返回的是div标签对象 冒号限定结点选择器:$("mix:condition"):mix标签,并且满足限定条件....:最后一个匹配的元素 E:even:从匹配的元素集中取序数为偶数的元素 E:odd:从匹配的元素集中取序数为奇数的元素 E:parent:选择包含子元素（包含text节点）的所有元素 E:contains...div节点中查找class属性为test的节点.并且找的是第二个节点(基数从0开始).返回值是该节点在div节点中的位置(基数也是从0开始).
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...它还为每一类软件组件提供了许多选择，用户或公司可以将这些组件组装成他们认为的运行集。 一个粗略的比喻是一个超市，在那里货架上有许多商品可供选择，每个用户选择他们认为有意义的商品。 ?...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...在几分钟或几小时后，根据具体情况，将有一个结果镜像，可以使用在电脑中使用这一。 Gentoo、安卓和 Yocto 就是这种类型的例子。...然后被分层收集，并配置它们应该如何一起使用的各个方面，从编译标记到功能特性，再到它们如何显示的详细信息。 每个目标构建将由几个这样的层组成，每个层从较低的层添加或删除包，或者修改它们的默认行为。
MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?
难实现： /* 编写一个程序，将一个整型数组中的数据从大到小排列，要求使用选择排序 */ #include using namespace std; //每次选择序列中的最小元素...include #include #include #include using namespace std; //每次选择序列中的最小元素...，让他它未排序的第一个元素交换 //选择排序，总体交换次数最少 //重复使用 std::min_element 发现最小元素，然后 iter_swap 将它交换到相应位置 template <class...iter_swap(selection,it); assert(std::is_sorted(first,std::next(it),cmp)); } //[first,it) 中的元素已经排好序
我们希望通过调整学习算法和从给定的假设空间中选择最佳的执行模型来提高预测性能。...▌1.4 层次化（Stratification） 数据集是从某个概率分布中抽取的随机样本的代表，我们通常假设这个数据集是真实数据的代表。...步骤2 ：在获得测试样本之后，我们需要选择一个适合给定问题的学习算法。从图2可以看到超参数值，超参数是我们学习算法的参数。...Bootstrap背后的思想就是从经验分布中采样生成新样本。它是一种用于估计样本分布的重采样技术，本文中我们用其来衡量性能估计的不确定性。...在经典bootstrap方法中，估计结果更偏向悲观，这是因为bootstrap采样样本中大约只涉及原始数据的63.2%的不重复样本。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...由于我们感兴趣的是从该超参数设置中选择最优性能的模型，因此我们需要找到评估每个模型性能的方法，以将它们进行排序。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定手头最适合待解决问题的机器学习算法。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。
namespace Microsoft.Win32 选择文件： if (string.IsNullOrEmpty(folderInitialDirectory)) { folderInitialDirectory...= saveFileDialog.FileName; folderInitialDirectory = System.IO.Path.GetDirectoryName(FilesPath); } 选择文件夹...CommonOpenFileDialog dialog = new CommonOpenFileDialog(); dialog.IsFolderPicker = true; // 这里一定要设置true，不然就是选择文件
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...由于我们感兴趣的是从该超参数设置中选择最优性能的模型，因此我们需要找到评估每个模型性能的方法，以将它们进行排序。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定手头最适合待解决问题的机器学习算法。...我们想通过调整学习算法、从给定假设空间中选择性能最好的模型，来改善预测性能。 我们想确定最适合待解决问题的机器学习算法。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。
本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为： （1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块） 假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d.
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中，照度、亮度都是衡量光源强度的指标，是两个既关联又不同的物理量。...在光通量相同的光源中，色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。这种“高亮度”光源，光效并不一定比其它光源高，只是一种刺眼的“虚假亮”。...亮度指进入人眼中被感受到的光线强度，照度是指被照射面得到的光的数量，从机器视觉应用的照明方式来分析，背光源照明方式是相机接收到的背光源直接射入镜头的光线，如下图 此时的相机相当于人眼，接收到的是直接入射到相机的光强...光源选择关键性能指标 1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。
每天进步一丢丢,连接梦与想 又到了算法时间，今天我们来学第二种算法---选择排序。 这里有个表格，记录了乐队及其作品的播放次数，如下： ? 要将它们按播放次数从多到少排序，要怎么做呢？...有一种方法是这样子的，遍历列表，找出播放次数最多的乐队，将这个乐队添加到一个新的列表中。 ? 再次这样做，找出第二多的乐队。 ? 循环上述做法，最终便可得到一个有序列表。 ?...上述这种算法便是选择排序法，n次遍历列表选出最大/小进行排序。 我们用代码来一遍呗。...return smallest_index def quick_sort(arr): new_arr = [] for i in range(len(arr)): # 将最小值从原数组取出并加入新数组...关键在于选择二字，选择最大/小，然后呢，排序呗，再然后，重复选择+排序就完事。 学会了吗？
在Mapx中为控件选择工具比较迅速，也很直观，如下： Map1.CurrentTool = miZoomInTool miZoomInTool是个枚举量，指定给CurrentTool...，因为C#中并没有给出智能提示，而且在帮助和对象浏览器中也没有找到什么枚举值。...其他相关： 1、Toolname是这几个类的特定属性，在其他的工具类中没有。 2、如果界面中已经放置了同功能的操作控件并关联到MapControl控件，那么将会干扰到程序选择的工具。...比如，既放了自带的移动控件，又有一个按钮可以设置移动工具，在点击自定义的按钮，选择移动工具时，那么，界面中的移动控件就会自动处于被按下的状态。...这时，再用自定义的选择工具去设置别的功能就不管用了，怎么都是移动功能。所以，最好只要一个就行了。
即消费者花费在每种商品上的资金，占收入的比例是固定的，这一比例的大小取决于柯布道格拉斯函数中变量的指数。...在范里安的教材中的例子，观察数据发现支出比例在不同年份之间存在较小的变动，因此选择使用柯布道格拉斯偏好拟合。 这也是经济学中很重要的思想：给定选择行为的某项观测值，试图确定最大化的是合照东西。...5.6 税种选择 ? 初始预算约束： 从量税的预算线： 所得税的预算线： 位于含从量税的预算约束线上，也位于含所得税的预算约束线上。 是消费者的最优选择吗？否。...因为在 上： 从量税的预算线： ； 所得税的预算线： 。 所以， 含所得税的预算线与无差异曲线（与从量税预算线相切）相交于 。...所以，对消费者，所得税优于从量税。 但是，上述结论的局限： （1）它适用于一个消费者。
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