只有list+list才能出上面的输出结果 试了很多方法，包括网上的利用index值，但这个每次循环result的index值都是0
合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事，如果一个一个文件复制粘贴，费时费力又容易出错。当然，可以使用VBA来解决，但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法，使用Power Query。
感谢平安银行选择宏时数据！宏时数据作为Zabbix大中华区总代理为客户提供强有力的技术支持。下文转载自期刊，作者供职于平安银行广州分行，分享平安银行自动化监控平台的实践分享。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
GDS是一款通用的二维CAD电子排版格式，大量应用于集成电路与芯片行业。其语法简单，生态广泛，已经是芯片与EDA行业的主要文件格式之一。工程仿真CAE软件涉及面广，会遇到各种类型的文件格式，因此支持GDS文件是现代通用仿真软件的必要功能之一。导入的GDS文件，可以直接应用于热与电磁分析，扩大CAE软件的应用生态，同时提升用户体验。
某项目边坡，高约28米，采用格构梁+锚杆支护方式，锚杆直径为22，格构梁尺寸为0.4mx0.4m，坡脚挡墙采用C15混凝土，边坡材料为填土+中风化泥岩，采用Midas-NX分析其稳定性。
grid() 方法相比 pack() 方法来说要更加灵活，以网格的方式对组件进行布局管理，让整个布局显得非常简洁、优雅。
因为涉及各银行的网银登录，所以自动化中密码储存安全性至关重要，同时还得能识别银行的安全密码登录，有的银行弹出框之后是无法进行界面元素识别的，有的即使识别也必须需要软键盘进行输入。
作者：木鸟杂记 https://www.qtmuniao.com/2022/04/05/crdb-tidb-dist-sql 转载请注明出处
由于数据可视化的重要性，在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn，这是一个用于Python的统计数据可视化库。
数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使用和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极大的帮助。
众所周知，测试用例是每个测试人员都绕不开的话题，也是大家习以为常的事情，无论是功能测试、性能测试，还是自动化测试，都会涉及到用例设计，可以说测试用例是一切测试的基础。
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：
之前总结了一下卷积网络在分类方面的一些网络演变，但是自己做的是语义SLAM，所以对于目标检测和语义分割甚至实例分割算法都要有所了解，毕竟以后要拿来用，不了解那根本没法用。这个也是结合深度学习大讲坛的课程和我自己的总结，个人觉得这个课程还是比较不错的，把整个算法脉络给我们讲清楚了，只要自己去梳理，也就能够比较快速的了解。自从2012年深度学习在ImageNet上面大放异彩之后，大家关注到了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力。首先来对比一下传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法之间的不同点：
聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干个类。
文中公式有问题，有需要阅读原文 https://www.jianshu.com/p/18dd0ce65bb8
文件读写 .csv 文件 打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开） 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取c
详见：[Linux 打印文本部分行内容（前几行，指定行，中间几行，跨行，奇偶行，后几行，最后一行，匹配行）]()
HTML5是用来描述网页的一种语言，被称为超文本标记语言。用HTML5编写的文件，后缀以.html结尾
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
从我使用R开始，就一直用R来制作图表，只有一个理由：R在过滤和数据可视化方面是一个相当了不起的工具。特别是如果我们使用优秀的ggplot2库，我们可以将原始数据在几分钟内拥有一个引人注目的可视化效果。但是，如果我们想给我们的视觉效果一个额外的震撼呢？如果我们想要做一些手工的修饰呢？我曾长期抵制这些，因为我认为数据传递的主要目的是让观众用自己合适的方式去解析。但随着可视化变得越来越重要，我认为仅仅只是数据传递是不够的，现在，一个可视化的视觉吸引力是必不可少的。 意识到这一点，我开始研究如何使信息图表可视化。甚
“把用户分为两拨儿，一拨儿依然使用旧版本产品，另一拨儿测试新版本产品，最后比较两拨儿人的指标，比如转化率，人均利润等等，看哪拨儿用户的指标结果好，就说明哪版产品更好，为后续产品更新迭代提供数据支持。”
点击页面左侧菜单，展开"资产"项目，然后点击"主机及账号"，会打开主机管理页面，远程主机和远程登录账号的管理主要在这个界面中进行。
本教程将逐步指导您构建机器人或任何其他物品的清晰仿真模型。这是一个非常重要的课题，为了有一个漂亮的外观，快速显示，快速模拟和稳定的仿真模型。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
很多人在办公中都会接触到EXccel，也会用到里面的EXcel排序功能，一说到EXcel排序，很多小伙伴都觉得这个功能很简单啊，已经掌握了，没什么好学习的，其实不是这样的，排序有很多功能你都没有真正的用到，不信？那就一起跟随我来看看吧。
项目背景：笔者所在公司是一个电商细分行业的头部企业，需要集中管理上万个sku并为公司庞大的订单量提供支撑，之前使用的系统是自研的一套ERP系统并部署在多个仓库。
在葡萄城ActiveReports报表中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表，同时还可以设置数据的分组、排序、过滤、小计、合计等操作，可以满足您报表的智能数据分析等需求。在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。在运行时，当组合报表数据和数据区域时，随着为列组添加列和为行组添加行，矩阵将在页面上水平和垂直增长。 在矩阵控件中，也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换，然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的详细信
Spark Stage, DAG(Directed Acyclic Graph) Spark 划分 Stage 的依据是其根据提交的 Job 生成的 DAG，在离散数学中我们学到了一个 有向无环图(Directed Acyclic Graph) 的概念，再生产环境中，我写的任务仅仅是 有向树(Directed tree) 级别，有向无环图还未遇到过。 但是可以想象到，如果在代码中使用了 RDD 的 join 算子是有可能出现 有向无环图 的 DAG。对于我们组所使用的日志数据处理，主要还是集中在 有向树复杂
首先建立一个新列，给这个新列的列名起名字叫“辅助列1”，在C2单元格里写上公式【=B2】
1.Class Instrumentation: 把统计代码插入编译好的.class文件
在人们生活日益改善的今天，社会的和谐安定成为了最为重要的一个问题。一些不法分子为了一己私利，通过不法手段谋取他人的财物。这样的行为对社会对个人都是一种威胁，为了能更好的防治这类社会危害因素，那就需要我们的电子警察——视频监控出马了。
图像压缩技术旨在将图像转换为紧凑的表示，以节省传输和存储资源。有损图像压缩是最实用的技术之一，因为它可以恢复重要内容，同时丢弃少量不重要的信息。在过去的几十年里，传统的图像压缩标准得到了广泛的研究和利用。随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像编解码器迅速发展并取得了很好的结果。与此同时，越来越多的多媒体内容倾向于被机器视觉算法处理，如识别、检测和分割。然而，大多数压缩方法主要用于压缩图像以供人类消费，而没有考虑对下游任务或人机交互场景的支持。
Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景，同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法，这里给 Nebula 点个赞，很不错！
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
目录 svn服务器设置及操作 下载svn服务器 创建版本库： 创建用户和组，配置权限 配置局域网访问 svn客户端配置 下载svn客户端 获取服务器仓库地址 导入代码到服务器 **方法一：** **方法二：** **方法三：（推荐）** 导出代码到本机（checkout项目文件） 更新或者提交代码 删除项目的svn信息 其他错误提示 主干及分支管理 如何在主干上创建分支 代码合并 svn是一款代码管理器，一般用于局域网内的多人协同开发。远程选择git较好。 svn需要一台电脑作为服务器，该电脑不能关闭，否则无法获取或者上传代码到服务器。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2qaabqaaavqaky23fjzqvbagddcaaagaa.f10002.mp4?dis_k=63c36b7a49f8b9f1a1ca40e
论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.14350.pdf
标签：dl 嵌套 dt 和 dd，dl 是定义列表，dt 是定义列表的标题，dd 是定义列表的描述 / 详情。
Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广，也用于检验多个总体的分布是否存在显著差异。其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。
在Excel中，当我们经常要输入比较长的固定的内容时，我们可以巧妙地利用自动更正功能，帮助我们简化输入。
第三节 初识Node-RED 开发环境简介 如图8所示，整个浏览器窗口被划分为四个部分： (1) 顶部黑色通栏，左侧显示Node-RED的LOGO，右侧显著位置为部署按钮，部署按钮的右侧（三条横线）为系统菜单按钮。 (2) 黑色通栏下方划分为左中右三个区域： a) 左侧为节点分组区：开发工具中的全部可用节点都在此处，并按类别分组存放，共有七个分组：输入、输出、功能、社交、存储、分析及高级。 b) 中间部分为工作区，可以从左侧选择任何一个节点，将其拖入到工作区。 c) 右侧为信息显示区，分为上下两部分。上部共
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并
本文通过将中国上市公司数据、中国工业企业数据库和中国海关数据库进行合并， 构造了一个包含上市企业与非上市企业的样本，并通过 PSM-DID 方法建立了企业上市影响出口产品质量升级的计量模型，实证结果表明，中国企业上市促进了出口产品质量升级，动态效应检验显示，这种促进作用有滞后期，大约为期一年，之后这种促进作用表现出持续性。进一步地，检验上市促进出口产品质量升级的内在机制发现，长期机构投资者高比例持股带来的高管理质量以及生产技术复杂性的提升能解释企业上市对出口产品质量升级的促进作用，而进口中间投入品质量这一机制未通过检验。
如何进行用例设计，如何让设计好的用例覆盖全面，将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢？如何将用例设计既快又全面呢？今天小编就告诉大家常用设计用例的方法，以及每个方法的适用范围，便于大家更快的选择出最优的方法。
说明： 在左边的单处理器系统中，如果一个进程想要运行，那么必须将进程地址空间装载到物理内存中才可以运行。 而右边的是多处理器系统中有多个进程需要进入物理内存执行，这里要解决的问题就是，如何将进程地址空间合理的装载到物理内存中，如何合理的分配使用内存，使得每个进程能正确执行。
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