本文实例为大家分享了ExpandableListView多项选择展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下 目标（需求）： 1. 创建一个可展开可收缩的列表； 2....其列表项包含多个checkable的部件，当选择某一行时，该行包含的checkable的部件需要作出相应的变化； 3. 可以选择多个列表项，并且这些列表项可被读出 结果图： ? 实现： 1....{ //直接返回false return false; ... } 列表项容器需要实现Checkable接口并且把check操作传递给其checkable的子部件 public class...在执行 listView的setItemChecked函数时，其check状态是从这个自己创建的表中读出的，不能通过ListView的mCheckStates来读。...遗留的已知问题： 我使用了@drawable/checkbox 来定义checkbox check 和uncheck时的图片，但当checkbox被check上时，这个checked的图片没有生效。
【本文内容过旧】 使用Symantec Ghost Solution Suite 2.5 建立了自启动 Bootable CD/USB 但是不知道为什么命令执行不了。
而C 这个排序的规则，则是通用的一种方式，他非常的简单，使用最简单的规则，仅仅针对 a-z A-Z 字母进行值的排序，所以在担心由于操作系统或者一些不认知的字符集在排序规则或比较大小写方面的不同（实际上是使用者对于选择的...collate,ctype的不认知），使用C collate ,C Ctype 是一个好的选择，因为足够的简单，不容易产生另使用者疑惑的一些结果。...所以很多项目中尤其是外包项目中，可以发现很多的collate 和 ctype 是 C，而不是中文字符集也不是英文字符集，最简单的未必是最好的，但最简单的出现的问题也可能是最少的。...collates (name1,name2) values ('Cc','cC'); 这里我们的字段中有独立的一个字段的collate 是 en_US.utf8 其他的字符字段是C 在POSTGRESQL 中表是不能自己设置自己的...C 作为collate, ctype 作为选择，而如果是中文的环境，需要了解是否有中文比对的情况，如果有则需要使用对应的中文的collate, ctype 等。
考虑经典的多项选择考试。在每个问题之后，想象您尝试计算学生通过考试的概率。在这里考虑我们有 50 个问题的情况。学生在答对 25 个以上时通过。...在第 j 步，我可以使用 T^i,j =50×Si,j /j 对最终得分进行某种预测。
问题描述： 在使用jsoup爬取其他网站数据的时候，发现class是带空格的多选择，如果直接使用doc.getElementsByClass(“class的值”),这种方法获取不到想要的数据。...爬取网站页面结构如下： 其中文章列表的div为： 我们可以看到其class的值为：am-cf inner_li...经过各方搜索，发现解决方案：使用的不是getElementsByClass()方法，可以使用其他方法。 先上成功后截图： 我们可以看到数据的长度size=20了。说明获取到数据了。...下面讲解select方法使用： Elements org.jsoup.nodes.Element.select(String cssQuery) 样式选择器。 查看源码： 我们知道这个可以多个。...在看看我们案例中使用的是：div.am-cf.inner_li.inner_li_abtest。为什么要这么写呢？ 查看需要爬取文章的页面结构：
问题描述： 在使用jsoup爬取其他网站数据的时候，发现class是带空格的多选择，如果直接使用doc.getElementsByClass(“class的值”),这种方法获取不到想要的数据。...其中文章列表的div为： 我们可以看到其class的值为：am-cf inner_li inner_li_abtest...经过各方搜索，发现解决方案：使用的不是getElementsByClass()方法，可以使用其他方法。 先上成功后截图： ? 我们可以看到数据的长度size=20了。说明获取到数据了。...下面讲解select方法使用： Elements org.jsoup.nodes.Element.select(String cssQuery) ? 样式选择器。 查看源码： ?...在看看我们案例中使用的是：div.am-cf.inner_li.inner_li_abtest。为什么要这么写呢？ 查看需要爬取文章的页面结构： ?
这份数据集命名为C3（free-form multiple-Choice Chinese machine reading Comprehension dataset） 收集的主要是形式自由的多项选择题，...书面文本比口语化文本更长，但是两者都不能拿来作机器阅读长文章的训练数据集。 数据集统计情况如下表： ? 需要先验知识的问题共分为十类 研究者分析了回答什么样的问题需要先验知识。
而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。文章内容根据知乎人气答主阿萨姆在雷锋网AI研习社上直播分享整理而成。...以下是阿萨姆的直播分享内容： 机器学习无处不在的选择 ? 数据如何清理？使用哪个模型？如何进行评估？如何发现过拟合与欠拟合？这些问题都还没有准确的答案，往往依赖于使用者的经验与直觉。...在今天的分享课中，我们将会集中讨论在机器学习中所面临的选择，并给出一些实用的经验建议。 实际问题抽象化 机器学习和深度学习听起来非常酷炫，但不要为了使用模型而创造问题：机器学习的目标是解决问题。...从实践角度来看，树模型对于相关性的鲁棒性强，如果可能，可以先使用未处理的特征在树模型进行尝试。 如果有必要移除相关性，下面是移除相关性的方法： 特征选择 设定阈值，去除高线性相关的特征组。...虽然建议选择单一的评估标准进行对比，但推荐计算所有可能的评估标准。 根据具体问题中的数据量大小，以及模型稳定性，决定是否使用交叉验证。
为了实现细粒度的视频文本交互，同时保持较高的检索效率，作者引入了一种用于视频文本预训练的新参数化借口任务，即多项选择题（MCQ），它可以在视频的所有特征级别上适当地连接文本。...然后以对比学习的形式训练BridgeFormer，借助视频编码器的局部特征，从多项选择（一个Batch中删除所有内容短语）中选择正确答案。...Multiple Choice Questions 借口任务MCQ使用参数化模块BridgeFormer执行，该模块将VideoFormer和TextFormer的所有级别中间token关联起来，以回答多项选择题...然后，BridgeFormer通过对比学习的形式，借助VideoFormer的局部token，从多项选择中（一个batch中删除所有短语）选择正确答案。借口任务MCQ包括回答名词性问题和动词性问题。...训练BridgeFormer通过使用视频token选择正确的名词短语，强制VideoFormer捕获准确的空间内容。 Answer Verb Question 图片 3.3.
本文作者：IMWeb howenhuo 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 接着上一篇：如何使用 React 构建自定义日期选择器(1) Calendar 组件 构建 Calendar.../helpers/calendar"; class Calendar extends Component { state = { ...this.resolveStateFromProp(),...此外，calendar styles 模块的所有导出都已使用 Styled 命名空间导入。 虽然目前还没有创建样式，但是很快就会使用 styled-components 包创建样式。...最后，使用 today 属性对 state 进行扩展，该属性是当前日期的 Date 对象。...它检查 date 是否与今天相同，是否与当前选择的日期相同，是否与当前 state 的月份和年份相同。
机器之心发布 作者：香港大学、腾讯ARC Lab 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。...本文提出一个全新的带有参数化模块的借口任务（pretext task），叫做“多项选择题”（MCQ），通过训练 BridgeFormer 根据视频内容回答文本构成的选择题，来实现细粒度的视频和文本交互，...该研究提出一个带有参数化模块 BridgeFormer 的借口任务叫做多项选择题（MCQ），训练 BridgeFormer 通过求助视频特征，回答由文本特征构成的选择题，从而实现细粒度的视频和文本交互。...这里该研究使用对比学习来优化多项选择题形式的预训练目标，而不是采用传统的“masked word prediction”，也就是随机 mask 一句话里的一些单词，训练模型预测出被 mask 的单词。...总结 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。这一借口任务加强了局部视频和文本特征的细粒度的关联，并且实现了高效的下游检索。
本文作者：IMWeb howenhuo 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 接着上一篇：如何使用 React 构建自定义日期选择器(2) Datepicker 组件 构建 Datepicker...渲染 datepicker 此时，值得一提的是，Bootstrap Dropdown 组件将用于模拟自定义日期选择器的下拉效果。这就是为什么 Reactstrap 包被添加为此项目的依赖项的原因。...2000-08-15" /> ); } } export default App; 如果您按照本文和代码片段进行操作，则应该在 React 应用程序中渲染出一个可用的自定义日期选择器...虽然本教程中创建的自定义日期选择器能按预期工作，但它并不能完全满足日期选择器元素的所有要求。...通过 props 实现 max 和 min 日期 将输入类型从 “text” 切换到 “date” 更好的可访问性改进 你可以在 react-datepicker-demo 的 GitHub 上获得这个自定义日期选择器的更多改进版本的完整源代码
date 输入类型的默认行为是向用户显示日期选择器。但是，这个日期选择器的外观在不同浏览器之间并不一致。 您可以在 这里 找到更多关于 date 输入类型和浏览器支持的信息。 ?...在本教程中，您将学习如何使用 React 和原生 JavaScript日期对象从头构建自定义日期选择器。下面是一个简短的演示，展示了日期选择器的外观。 ?...如果您使用 npm >= 5.2，那么您不需要将 create-react-app 作为一个全局依赖项安装——您可以使用 npx 命令。...使用 npx 二进制文件，您无需在计算机上全局安装 create-react-app。...Calendar组件：它渲染带有日期选择功能的自定义日历。 Datepicker组件：它渲染日期输入并显示选择日期的日历。
抖音小程序基础之 如何使用选择器class id element （教程含源码） 选择器 目前支持的选择器有： 选择器 样例 样例描述 .class .intro 选择所有拥有 class="intro..." 的组件 #id #firstname 选择拥有 id="firstname" 的组件 element view 选择所有 view 组件 element, element view, checkbox...选择所有文档的 view 组件和所有的 checkbox 组件 ::after view::after 在 view 组件后边插入内容 ::before view::before 在 view 组件前边插入内容...在 page 的 ttss 文件中定义的样式为局部样式，只作用在对应的页面，并会覆盖 app.ttss 中相同的选择器。
俄乌大战殃及程序员，制裁不能使用开源 GitHub正在考虑限制俄罗斯开发人员访问开源代码存储库的可能性。...虽然乍一看这些软件的使用是免费的，但开源软件的许可证协议仍然存在，可能会有诸多限制，尤其是禁止受到制裁的国家使用原本供公众随意访问的代码。 现有的软件程序也可能得不到支持。...虽然开发人员可以随意使用正式开源的软件，但代码作者可以就使用其开发的代码制定规定，包括出于某一个原因拒绝有权使用其代码。...，也无法正式使用此类软件。”...总结 咱们从俄乌大战殃及程序员，制裁不能使用开源这个技术制裁上能够体会到，公司都需要加大对技术的投入，不然总会摔跟头的。
文件选择元素是web上最难看的 input 类型之一。它们在每个浏览器中实现的方式不同，而且通常非常难看。这里有一个解决办法，就是把它封装成一个组件。...安装 如果你尚未设置项目，可以使用vue-cli的webpack-simple模板启动一个新项目。...// FileSelect.vue <span...file: null } } } 总结 虽然该事例很简单也很基础，但我们可以在这之上完善更强大的功能，在开发中，单向数据流虽然简单且易读，但在一些实际的开发中，Vue 的自定义组件...，使用双向绑定也就是 v-model 的方式，会更加灵活实用， 我们需要了解及掌握这种思路，希望对大家有所帮助。
并且由于使用引导程序计算回归线周围的置信区间，您可能希望将其关闭获得更快的迭代速度（使用参数ci=None）或减少引导重新采样的数量(n_boot)。...多项式回归 在存在高阶关系的情况下，可以拟合多项式回归模型来拟合数据集中的简单类型的非线性趋势。通过传入参数order大于1，此时使用numpy.Polyfit估计多项式回归的方法。...并且由于使用引导程序计算回归线周围的置信区间，您可能希望将其关闭获得更快的迭代速度（使用参数ci=None）或减少引导重新采样的数量(n_boot)。...通过观察数据的残差分布是否具有结构性，若有则这意味着我们当前选择的模型不是很适合。 线性回归的残差 此函数将对x进行y回归（可能作为稳健或多项式回归），然后绘制残差的散点图。...可以选择将最低平滑度拟合到残差图，这可以帮助确定残差是否存在结构 lowess 布尔值，可选 在残留散点图上安装最低平滑度的平滑器。
三个分类的库，SVC 和 NuSVC 差不多，区别仅仅在于对损失的度量方式不同，而LinearSVC从名字就可以看出，他是线性分类，也就是不支持各种低维到高维的核函数，仅仅支持线性核函数，对线性不可分的数据不能使用...我们使用这些类的时候，如果有经验知道数据是线性可以拟合的，那么使用 LinearSVC 去分类或者 LinearSVR 去回归，他们不需要我们去慢慢的调参选择各种核函数以及对应的参数，速度也快。...如果我们对数据分布没有什么经验，一般使用 SVC 去分类或者 SVR 去回归，这就需要我们选择核函数以及对核函数调参了。...自定义核函数 SVC 其函数原型如下： class sklearn.svm.SVC(self, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto_deprecated...rbf 高斯核函数 sigmod sigmod 核函数 precomputed 自定义核函数 SVR 其函数原型如下： class sklearn.svm.SVC(self, kernel
本篇博客将深入介绍在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的代码示例。 1....在 Scikit-Learn 中，可以使用 PolynomialFeatures 来生成多项式特征。...交互特征 交互特征是特征之间相互作用的结果，可以通过 PolynomialFeatures 或自定义操作来创建。...(X, y) # 使用线性回归拟合选择的特征 model = LinearRegression() model.fit(X_selected, y) 4....总结 本篇博客深入介绍了在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等。
尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。...本文，我们将展示几个著名的用于解决回归问题的机器学习算法，并根据它们的优缺点设定何时使用这一准则。尤其在为回归问题选择最佳机器学习算法上，本文将会为你提供一个重要的引导！...▌线性回归和多项式回归 线性回归 从简单的情况开始，单变量线性回归使用线性模型为单个输入自变量（特征变量）和输出因变量创建关系模型。...第三种最常见的情况是多项式回归，该模型是特征变量的非线性组合，例如：指数变量，正弦和余弦等。然而，这需要了解数据是如何与输出相关的。我们可以使用随机梯度下降（SGD）对回归模型进行训练。...因此，我们可以通过简单的实验和判断来测试所选择是否为最佳算法。
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