2017-11-07 07:23:04 两栏布局 在页面中经常会遇到两列的情况，比如说左侧栏固定宽度，右侧栏自适应宽度，此时可以用flex布局的方式，但是这种方式在ie8上不兼容，但是也可以用table...这里我们来说用margin的负值来实现两栏布局。...height: 400px;float: left;width: 200px;background: red;margin-left: -100%;"> 如上代码，即可实现一个两列的布局...去除列表右边距 项目中经常会使用浮动列表展示信息，为了美观通常为每个列表之间设置一定的间距（margin-right）,当父元素的宽度固定式，每一行的最右端的li元素的右边距就多余了，去除的方法通常是为最右端的...去除列表最后一个li元素的border-bottom 列表中我们经常会添加border-bottom值，最后一个li的border-bottom往往会与外边框重合，视觉上不雅观，往往要移除。
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...然而，当列表作为字典值时，现有的解决方案会遇到问题。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...结论本文讨论了 issue #80 中提出的技术问题，即如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。
有好几种插值方法，本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。...首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 这样就得到所要的结果 f(x, y)： Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC...来看一组电池数据，一般电芯厂家提供的都是5%步进的SOC对应的电压值，在两个电压点之间的SOC可以近似直线，当然这样也是有误差的。 那么如何利用一维线性差值计算不同电压下对应的SOC值呢？...42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC，需要对电压和电流做建模，获得比较准确的SOC，当然这个SOC也只是尽可能准确一些，相比较OCV，电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC...包括电池的充放电MAP，都是需要进行二维插值计算的，例如： 看一组数据，横轴是电流，纵轴是电压，中间数据为SOC值，接下来看看如何利用双线性插值计算SOC，这里取得都是1%精度，没有用浮点类型数据。
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。...提醒： 标准的做法还是建议遵循MS的规则，不要在DLL入口函数中做线程相关的创建和释放操作。 总体上代码如下： ?
1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...最终调用的就是抽象父类 AbstractClient 的构造方法，构造方法中包含了创建 Socket 客户端，连接客户端等行为。...如何启动的呢？...而 Client 在 Spring getBean 的时候，会创建 Client，当调用远程方法的时候，将数据通过 dubbo 协议编码发送到 NettyServer，然后 NettServer 收到数据后解码...好，关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty 注意：此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。...最终调用的就是抽象父类 AbstractClient 的构造方法，构造方法中包含了创建 Socket 客户端，连接客户端等行为。...如何启动的呢？...代码如下： 该方法中，看到了熟悉的 boss 线程，worker 线程，和 ServerBootstrap，在添加了编解码 handler 之后，添加一个 NettyHandler，最后调用 bind...而 Client 在 Spring getBean 的时候，会创建 Client，当调用远程方法的时候，将数据通过 dubbo 协议编码发送到 NettyServer，然后 NettServer 收到数据后解码
作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品，转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。...如果某个用户对某部电影没有评分，那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填补缺失值。...如果分解时，中间的矩阵不取全部的特征值，而是只取前面若干个最大的特征值，这样就可以对原矩阵进行近似了，两个矩阵之间的近似度一般用 Frobenius 范数来衡量，即两个矩阵相应元素的平方差累加再开方。...如何将上述方法扩展到下述情形：即每一行是一个样本，每一列是一个特征，这种情形中，每个样本就相当于协同过滤中的某个用户，每个特征就相当于协同过滤中的某个商品，如此一来，上述情形就有可能扩展到样本的特征缺失情形中...奇异值分解算法并不能直接用于填补缺失值，但是可以利用某种技巧，比如加权法，将奇异值分解法用于填补缺失值。这种加权法主要基于将原矩阵中的缺失值和非缺失值分离开来。
但是，本文献综述表明，脑电时频分析尚未被发展认知神经科学领域所广泛应用。...因此，本文从概念上介绍时频分析，为了让研究人员便于使用时频分析，还提供了一个可访问脚本教程，用于计算时频功率（信号强度）、试次间相位同步（信号一致性）和两种基于相位的连接类型（通道间相位同步和加权相位滞后指数...如果这些组成部分在不同trials的延迟中略有不同（即，在不同trials中不是时间一致的），在我们平均trials时在0 ms时的ERP活动将作为噪声丢失。...可以检查该阶段信息在各个trials中的一致性或同步性,即试次阶段间同步（ITPS）。在图1的例子中，非锁相分量在6Hz时产生的ITPS值为约从0到200毫秒。...这个相位测量需要在各个trials中进行检查，以捕捉振荡的相位在各个trials中是如何一致或同步的。
在Excel中我们可以直接使用Vlookup或者Index和Match组合匹配到，然后下拉即可 VlookUp(A2,E1:F4,2,0)*RoundUp(B2,0) Index(F:F,Match(A2...但是这个条件会显得不一样，因为报价时间和发货时间是不等的，因为一般报价都是在发货前，所以在筛选的时候条件是报价时间<=发货时间，这时在筛选的时候会出现多个内容的表。 ?...[单位价格kg]中最大的一个值，而不是最后的一个值。...我们要取的价格应该是A客户发深圳在发货日2019/2/5之前最后的一次报价，应该是7，而不是8。 ? 那如何才能返回最后一条信息呢？通过3个条件的筛选我们可以得出这个表。 ?...这里我们需要查找的是2个值，一个是首重，一个是续重（单位价格），然后再去求运费。我们通过var变量来写，相对能够更清楚些。最终我们可以在添加列里面写上如下公式。
setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中，我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...script> 复制代码 使用 姓名：{{ name }} 年龄：{{ age }} 点我 复制代码 结果我们发现页面没有获取到值...>中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到 此种方式淘汰 尝试二 同样定义两个script标签，只不过第二个普通的script标签我们使用Options Api ...在实际的业务中，第三种方式应该也足够我们使用。
我是坚果，如果你迷惘，不妨看看码农的轨迹 Flutter 可用于创建漂亮的 UI。因此，在今天的文章中，我们将看到如何在应用程序中创建不同的渐变 。...开始吧 第 1 步： 创建一个新的 Flutter 应用程序。...第 2 步： 对于渐变，我们必须使用Container小部件，其中我们将拥有 BoxDecoration 属性，这将允许我们为我们的应用程序创建渐变。...Flutter 中创建渐变的完整示例代码 import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:flutter/services.dart';...Flutter 中获得不同类型的渐变。
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...有关cookie的例子： 名字 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的名字。名字会存储于 cookie 中。...密码 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时，密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时，当前的日期可存储于 cookie 中。
奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域...是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 1....SVD计算举例 这里我们用一个简单的例子来说明矩阵是如何进行奇异值分解的。...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。...SVD用于PCA 在主成分分析（PCA）原理总结中，我们讲到要用PCA降维，需要找到样本协方差矩阵$X^TX$的最大的d个特征向量，然后用这最大的d个特征向量张成的矩阵来做低维投影降维。
作者： 刘建平 编辑：黄俊嘉 授权转发自：刘建平《奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用》 地址:https://www.cnblogs.com/pinard/...p/6251584.html 前 言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统...是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 01 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： ?...的特征值取平方根来求奇异值。 03 SVD计算举例 这里我们用一个简单的例子来说明矩阵是如何进行奇异值分解的。我们的矩阵A定义为： ? 我们首先求出 ? 和 ? ： ? 进而求出 ?...对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
Lennie认为，与其试图打造一套“一体化”的SaaS AI 工具不如专注于一个特定领域，因为这样公司可以更好的创建数据以训练他们的AI与机器学习应用。...不过，Rubikloud的CEO兼联合创始人Kerry Liu认为，知道目前为止，AI应用中最佳的成功案例还是在公司内部中。...不妨设想一下，那些吸引我们的各种微小特征与功能都可以被嵌入到产品和服务中，而这种产品可能很快就会出现。” 但是正如前文所述，AI的价值并不在于其算法而是公司可以访问的数据集的规模与数量。...Lennie警告到，公司在创建AI方案前要充分了解到如何去使用数据。...Liu认为，人们低估了AI应用的速度，虽然一些人预测，那些财富500强的公司需要10-15年才能将SaaS AI产品应用到他们核心的业务系统中，但他认为，这一过程在未来5年内来就将完成。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 >> x=rand(100,1)*4-2; >> y=rand(100,1)*4-2; >> z=x....NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 这里NaN怎么出来的啊...，x1,y1算的时候，怎么产生的问题？
文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...，常能看到矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）的身影，因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用，主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 （1）PCA降维 PCA（principal components analysis.../flightless/p/10424035.html 在nlp中的应用 基于SVD的隐语意分析（LSA） https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article.../details/85088130#commentBox 在cv中的应用 SVD应用于图像压缩 https://blog.csdn.net/qq_40527086/article/details
由于项目的需要，登录SharePoint Application的用户将从一个统一平台中获取，而不是从Domain中获取，所以需要对SharePoint Application的身份验证（Claims...故本篇博客将着重笔墨去介绍SharePoint 2013自定义Providers在基于表单的身份验（Forms-Based-Authentication）中的应用。...更改身份验证 首先需要了解的一点事，怎样去更改指定的Web Application 的身份验证。...接着，创建相关的Provider，分别继承MembershipProvider和RoleProvider即可。...分配用户并测试 成功为Web Application创建了自定义的Provider之后，接着就是测试是否成功。如添加访问用户，可以如下图操作所示： ? 搜索用户，如下图所示： ?
Fayson在前面的文章《Cloudera Labs中的Phoenix》和《如何在CDH中使用Phoenix》中介绍了Cloudera Labs中的Phoenix，以及如何在CDH5.11.2中安装和使用...本文Fayson主要介绍如何在CDH中使用Phoenix在HBase上建立二级索引。...如果查询项包含substr(s7,1,10)，则查询时间在毫秒级，而之前需要30多秒。如果查询项不包含substr(s7,1,10)，则跟不建索引时是一样的。...3.在查询项中不包含索引字段的条件下，一样查询比较快速。...查询引擎会使用index1_hbase_test这个索引，由于它会发现索引表中没有s5数据，所以每一行它都会去原数据表中获取s5的值。
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