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字典的创建必须使用dict()函数(vba dictionary 嵌套)

增加 Bean 存枚举值, 使用享元模式存储 Bean 示例 使用枚举管理数据字典的好处 git repo 背景 开发 Java 项目时, 数据字典的管理是个令人头痛的问题, 至少对我而言是这样的, 我所在的上一家公司项目里面对于字典表的管理是可以进行配置的..., 他们是将字典表统一存放在一个数据库里面进行配置, 然后可以由管理员进行动态的实现字典表的变更....然而枚举中是不能够使用继承的, 至于之后的 jdk 能不能实现枚举继承我们先不讨论, 现在至少 jdk1.8 版本的枚举是不能够使用继承的...., 而枚举里面的成员函数我们可以将它们变成 IDictItem 中的默认方法...., 而且在使用的时候, 利用IDE工具的提示, 可以非常方便地进行编写, 而且利用枚举里面的方法可以降低很多代码哦.

2.5K20
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怎么直接对未展开的数据表进行筛选操作？含函数嵌套使用的易错点。

小勤：Power Query里，怎么对表中表的数据进行筛选啊？ 大海：你想怎么筛选？ 小勤：比如说我只要下面每个表里单价大于10的部分： 大海：这么标准的数据和需求，直接展开再筛选就是了啊。...小勤：能在不展开数据表的情况下筛选吗？因为有时候筛选不会这么简单的啊。 大海：当然是可以的。...因为你可以通过表（Table）相关的函数分别针对每一个表进行，比如筛选行可以用Table.SelectRows，筛选列可以用Table.SelectColumns……可以非常灵活地组合使用。...大海：在“[数量]”前面加上each，它就表示引用的是当前函数引用的表里面的，所以公式改为： 小勤：原来这样。怪不得怎么写都写不对。...大海：关于each以及函数嵌套参数的用法的确是Power Query进阶的一个比较难理解的点，后面可能需要结合更多例子来训练。 小勤：好的。我先理解一下这个。

1.3K40

使用PyTorch进行表格数据的深度学习

作者 | Aakanksha NS 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库，它可以提供非常好的结果，但是对于试图了解幕后实际情况的人来说...因此在本文中，介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。 Pytorch是一个流行的开源机器库。它像Python一样易于使用和学习。...对于数字列，一种常见的处理这些值的方法是使用剩余数据的0，均值，中位数，众数或其他某种函数来估算它们。...深度学习通常是分批进行的。DataLoader帮助在训练之前有效地管理这些批次并重新整理数据。...还进行了Kaggle提交，以查看此模型的性能如何： ? 仅进行了很少的功能工程和数据探索，并使用了非常基础的深度学习架构，但模型完成了约50％的解决方案。

7.7K50

使用MATLAB的fitlm函数进行线性回归

今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...(x, y, 'VariableNames', {'speed', 'dist'}); model = fitlm(tb, 'dist~speed'); plot(model); model里含有模型的各种参数

3.7K60

使用 MATLAB 的 fitlm 函数进行线性回归

今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...(x, y, 'VariableNames', {'speed', 'dist'}); model = fitlm(tb, 'dist~speed'); plot(model); model里含有模型的各种参数

2.2K10

使用深度学习的方法进行人脸解锁

今天，我们将使用深度学习来创建面部解锁算法。要完成我们的任务需要三个主要部分。...查找人脸的算法 一种将人脸嵌入向量空间的方法 比较已编码人脸的函数 人脸面孔查找和定位 首先，我们需要一种在图像中查找人脸的方法。我们可以使用一种称为MTCNN（多任务级联卷积网络）的端到端方法。...image_size = 160，因为模型将使用具有该尺寸的图像进行训练。...它们已通过MTCNN图像进行了归一化，最后一行的最后三张图像是作者自己的自拍照:) ? 嵌入向量空间 我们的数据已准备就绪。...最后一层（在完全连接的层之前）对高级功能进行编码。因此，我们可以使用它将输入嵌入向量空间中，希望相似图像彼此靠近。 详细地，我们将使用在vggface2数据集上训练的初始Resnet。

78220

Python 函数的使用及嵌套调用

基本使用 def test(a, b): "用来完成对2个数求和" # 函数第一行写一个字符串作为函数文档 print("%d"%(a+b)) test(11, 22) # 函数可以正常调用...输出结果： 33 help(test) # 使用 help 查看test函数的文档说明 输出结果： Help on function test in module __main__: test(a...) 输出结果： 函数应用：打印图形和数学计算 目标 感受函数的嵌套调用 感受程序设计的思路,复杂问题分解为简单问题 思考&实现1 写一个函数打印一条横线 打印自定义行数的横线 参考代码1 # 打印一条横线...result = average3Number(11,2,55) print("average is %d"%result) 函数的嵌套调用 def testB(): print('----...(省略)... ---- testB end---- ---- testA end---- 小总结： 一个函数里面又调用了另外一个函数，这就是所谓的函数嵌套调用 如果函数A中，调用了另外一个函数

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U平方Net：深入使用嵌套的U型结构进行显著目标检测

设计具有以下优点:(1)它能够捕捉更多上下文信息从不同尺度的混合接受字段大小不同的在计划的剩余U-blocks (RSU),(2)它增加了整个架构的深度没有显著增加池的计算成本,因为这些RSU块中使用的操作...这种架构使作者能够从头开始训练一个深度网络，而不需要从图像分类任务中使用骨干。...为了方便在不同的环境下使用，作者对所提出的架构U2- Net (176.3 MB, 30 FPS在GTX 1080Ti GPU上)和U2- Net+ (4.7 MB, 40 FPS)两个模型进行了实例化...首先，U2-Net是一种为SOD设计的两层嵌套u型结构，它不使用图像分类中预先训练的骨干。它可以从零开始训练，以达到有竞争力的表现。第二，新架构允许网络深入，获得高分辨率，而不显著增加内存和计算成本。...结论 在本文中，作者提出了一种新颖的深度网络：U2-Net，用于显著性目标检测。作者的U2-Net的主要架构是一个两层嵌套的U结构。

1.3K00

PHP使用gearman进行异步的邮件或短信发送操作详解

本文实例讲述了PHP使用gearman进行异步的邮件或短信发送操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、准备工作 1、为了防止，处理业务途中出现的宕机，请配置好gearman的持久化方式。...2、使用gearmanManager来管理我们的worker脚本，方便测试。 上述两条请看我之前写的两篇文章 二、编写测试脚本 sendEmail.php代码如下： <?...php //注意函数名与文件名相同 function sendEmail($job) { $workId = uniqid(); //workload()获取客户端发送来的序列化数据 $data...当我们对pecl_manager.php进行ctrl+c时，强行关闭worker，client.php那边仍可正常的发送请求，不过数据都被保存在了mysql中。...当我们重新把worker启动时，gearman会重新载入没有处理的进行处理。 ?

1K21

@Autowired的使用：推荐对构造函数进行注释

在编写代码的时候，使用@Autowired注解是，发现IDE报的一个警告，如下： ?...翻译： Spring建议”总是在您的bean中使用构造函数建立依赖注入。总是使用断言强制依赖”。...我们知道：@Autowired 可以对成员变量、方法以及构造函数进行注释。那么对成员变量和构造函数进行注释又有什么区别呢？...@Autowired注入bean，相当于在配置文件中配置bean，并且使用setter注入。而对构造函数进行注释，就相当于是使用构造函数进行依赖注入了吧。莫非是这两种注入方法的不同。...可能是为了防止，在程序运行的时候，又执行了一遍构造函数； 或者是更容易让人理解的意思，加上final只会在程序启动的时候初始化一次，并且在程序运行的时候不会再改变。

2K10

OEEL图表——进行直方图绘制histogram函数的使用

简介 本文将使用histogram函数来进行数据分析。 直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用： 1....展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。 2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。 3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。 总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。...函数 oeel.plotly.histogram(...) oeel.plotly.histogram(featCol, properties, legendNames, title, bargap)

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如何使用ES6的新特性async await进行异步处理

如何使用ES6的新特性async await进行异步处理 首先我们先举个例子： 先写上json文件: code.json: { "code":0, "msg":"成功" } person.json...; } function getlist(params){ return axios.get('json/person.json',{params}) } 我们第二个请求获取列表的时候需要使用第一个请求得到的...当然如果要对错误进行特殊处理，那么就加上吧 代码风格是不是简便了许多，而且异步代码变成了同步代码，下面我稍微讲一下后者写法的代码执行顺序 首先在 function 前面加 async 用来说明这个函数是一个异步函数...，当然，async是要和await配合使用的，第一个请求 let code = await getCode(); await 意思是等一下，等着getCode（）这个函数执行完毕，得到值后再赋值给code...，然后再用code的值进行下一步操作

1.1K41

不使用回调函数的ajax请求实现（async和await简化回调函数嵌套）

在网上这种写法被称之为“以同步的方式编写异步代码”，但是我觉得这种说法容易把人给搞迷糊，可以直接把这种写法称之为：“同步写法”， 因为里面的异步执行已经被隐藏了起来。...先把上面用JavaScript实现的多层嵌套回调用同步的方式来改写， 代码如下 代码由ajax和run这两个函数组成， ajax是对jquery ajax的封装，使之能不使用回调函数就能获得ajax的响应结果...按照传统的编码方式， 可以将reject看作是抛出了一个异常，像throw "请求失败"， 这样，在函数调用的外部可以用try catch进行捕获。将值传出去为什么要通过这两个参数呢？...所以，使用async和await的第一个要点就是 当函数要获得异步结果时，可以函数声明为async类型， 函数的返回值设为Promise类型对象，而Promise中的resolve和reject是用来向...有两种方法，一种是直接调用， 直接调用的话函数前面async关键字就被忽略了， 调用函数返回的结果就是一个Promise对象， Promise对像如何使用在这里不进行深究，大致就是像下面这样的写法 还是以回调函数的形式出现

2.7K50

【深度学习】Yelp是如何使用深度学习对商业照片进行分类的

Yelp发现，将列表中的食物项目与照片的标题进行匹配产生了一个高准确率的数据集。...一旦Yelp有了标签数据，Yelp就开始采用“AlexNet”形式的深度卷积神经网络（CNNs）来识别这些图片（因为这种方法是一种监督学习方法，非监督学习目前仍然是深度学习的难点方向）。...为了应对Caffe的软件依赖，Yelp使用Docker封装了Yelp的CNN，以便它可以更容易地部署。...扫描在计算上消耗很大，但通过将分类器在任意多的机器上进行并行处理，Yelp可以减轻这一点。扫描结束后，Yelp会每天自动收集新的照片，并将它们发送到一个进行分类和数据库负载的批次中： ?...有些人使用Yelp的图片用来检查一个特殊事件的气氛或导航到一个第一次去的地点，而其他人使用Yelp的照片用于一些更严肃的应用，如发现餐厅是否能容纳残疾的顾客。

1.3K50

每日两题 T12

有效括号的嵌套深度[1] 描述 有效括号字符串 定义：对于每个左括号，都能找到与之对应的右括号，反之亦然。详情参见题末 「有效括号字符串」部分。...嵌套深度 depth 定义：即有效括号字符串嵌套的层数，depth(A) 表示有效括号字符串 A 的嵌套深度。详情参见题末「嵌套深度」部分。...有效括号字符串类型与对应的嵌套深度计算方法如下图所示： ? 给你一个「有效括号字符串」 seq，请你将其分成两个不相交的有效括号字符串，A 和 B，并使这两个字符串的深度最小。...嵌套，可以记作 (A)，其中 A 是有效括号字符串 嵌套深度： 类似地，我们可以定义任意有效括号字符串 s 的 嵌套深度 depth(S)： 1. s 为空时，depth("") = 0 2....使用 // 以下 demo，请求两个 url，当两个异步请求返还结果后，再请求第三个 url const p1 = request(`http://some.url.1`) const p2 = request

61310

使用可重入函数进行更安全的信号处理

信号的生成和处理尤其增加了额外的复杂性。由于信号在本质上是异步的，所以难以找出当信号处理函数触发某个不可重入函数时导致的 bug。...信号和不可重入函数 信号（signal） 是软件中断。它使得程序员可以处理异步事件。为了向进程发送一个信号，内核在进程表条目的信号域中设置一个位，对应于收到的信号的类型。...使用信号的另一个新增的困难是，只通过运行测试用例不能够确保代码没有信号 bug。这一困难的原因在于信号生成本质上异步的。...当使用流（stream）进行 I/O 时会出现类似的情况。假定信号处理器使用 fprintf 打印一条消息，而当信号发出时程序正在使用同一个流进行 fprintf 调用。...；它描述了使用 PowerPC 汇编语言进行安全并发程序设计的技术。

1.5K20

使用PHP的Explode函数进行字符串分割

我们首先声明一个字符串，然后再使用Explode函数对字符串进行分割。...使用Explode函数将字符串分割成一个数组，最终输出数组。 三、使用Explode函数限制数组长度 在使用Explode函数时，我们可以限制返回的数组长度。...函数将字符串按照所有分隔符分割成四个元素的数组。 五、使用Explode函数分割带有空格的字符串 在实际开发中，我们还可能会遇到需要分割带有空格的字符串的情况。...函数将字符串分割成了一个数组。 七、小结 本文主要介绍了使用PHP的Explode函数进行字符串分割的使用方法，并从多个方面进行了详细的阐述。...Explode函数是PHP中非常实用的一个函数，可以快速、方便地将字符串分割成数组进行处理。但是，在使用该函数时要注意分隔符的选取，以免出现错误。

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使用实体嵌入的结构化数据进行深度学习

嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...在许多方面，深度学习的表现都优于其他机器学习方法:图像识别、音频分类和自然语言处理只是其中的一些例子。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。...一般来说，这些数据也可以作为一个序列(像素、用户行为、文本)进行组织。在处理非结构化数据时，深度学习已经成为标准。最近的一个问题是，深度学习是否也能在结构化数据上表现最好。...实体嵌入在这方面起着重要的作用。 结构化和非结构化数据 实体嵌入 在将神经网络与结构化数据进行匹配时，实体嵌入已经被证明是成功的。...在Rossmann的销售预测任务中，德国各州的可视化嵌入显示了类似的各州的地理位置的集群。尽管这些地理信息都没有提供给模型。 3. 经过训练的嵌入式设备可以在非深度学习模型中被保存和使用。

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