目的: 1、一个页面(DataList.aspx)可以显示多个模块的列表功能。 一般是有一个列表需求就需要一个aspx文件,如果有100个列表,那么就会有100个aspx文件,这么多的文件(包括.aspx.cs文件)里面的内容基本是一样的,这样写起来麻烦,管理起来也不容易,命名就是一个比较头痛的问题。文件多了。打开IDE、备份程序文件、编译所需要的时间都会增长。这些都是很郁闷的事情。那么我们能不能“合并”一下呢?所有(或者大部分没有特殊情况的)列表都是用同一个aspx文件呢。
首先,这是一个名为 Solution 的类定义,它实现了一个方法 maxAlternatingSum。该方法接受一个参数 nums,它是一个整数列表,并且返回一个整数作为结果。
https://blog.csdn.net/qq_37233607/article/details/78145118
通过Python创作游戏《穿越大峡谷》,从而熟悉卷轴背景、角色切换和飞行及随机出现、计分功能和退出功能的实现。 穿越大峡谷
其实如果要单独实现一个能够显示数据的表格,那么是很简单的,写一个for循环,把DataTable里面数据循环出来就OK了。相信大家都会做吧,如果是从asp走过来的应该更不陌生吧。 上一篇说了,我们要根据表里面的记录来确定显示哪些列,哪一列在前,哪一列在后。那么怎么做呢?我们先定义一个类来存放这些信息。 public class GridColumnsInfo { public int ColumnID = 0; public string Co
在开发基于osx的Application的过程中,当我们需要显示一组列表结构的数据时,比较容易想到的控件是NSTableView;但如果你显示的数据有层级结构时,NSTableView就会面临一个问题:因为在osx中,NSTableView没有分组功能( sections) 因为在cocoa 中提供了另一个控件供满足我们的需求NSOutlineView它是继承自NSTableView的子类,是Mac OSX Application常用的控件之一,与NSTableView相似,NSOutlineView也使用行和列来显示内容,但所不同的是NSOutlineView使用具有层级的数据结构 下面我们通过一个示例(你也可以从这里Demo下载工程,但更推荐自己一步一步创建工程并实现功能)来简单学习一下怎样使用NSOutlineView显示带有层级结构的数据内容
Nginx 是一个高性能的 HTTP 和反向代理 Web 服务器,同时也提供了 IMAP/POP3/SMTP 服务。
这段时间主要在学习React的使用,React是一个用于构建用户界面的框架,其使用了一些方式来使得视图渲染更加高效,这里主要记录一下学习期间了解到的Diffing方法相关的内容。
Java 对于线程的支持是一把双刃剑。 当它通过提供语言以及库的支持简化了并发应用程序的开发的同时,也提高了开发人员的门槛,因为要有更多的program使用到线程。当线程还比较难懂的时候,并发性是一个高深的topic;现在的话,主流的开发人员必须要了解线程安全性的问题。 1.3.1.Safety Hazards 安全性风险 线程的安全性是不可以预期的微妙,是非常复杂的,因为在没有充分的同步机制的情况下,多个线程的操作的顺序是不可预测的,有时候甚至给你带来surprising。在列表1.1中的UnsafeS
作者 | Ryan Mccready 编译团队 | 冯琛,吴蕾,蒋晔 一幅不错的数据可视化图形应具备哪些因素?每当我写关于数据的文章(链接:https://venngage.com/blog/hash
所有的图块被光栅化转化为位图后,合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad,然后该指令提交给浏览器进程,浏览器接收到DrawQuad命令,从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区,显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区,由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
1、打印文件夹列表时可以包含其他列。 2、打印文件列表时,可以包含标准文件信息,如文件名,扩展名,类型,所有者和属性以及可执行文件信息(EXE,DLL,OCX),如文件版本,描述,公司等。 3、此外,还可列出音轨,标题,艺术家,专辑,流派,视频格式,每像素位数,每秒帧数,音频格式,每通道位数等多媒体属性(MP3,AVI,WAV,JPG,GIF,BMP)。 4、您可以打印的另一组列是 Microsoft Office 文件(DOC,XLS,PPT),因此您可以查看文档标题,作者,关键字等,而无需逐一打开这些文件。 5、对于每个文件和文件夹,还可以获取其CRC32,MD5,SHA-1和Whirlpool哈希码,以便您可以验证该文件未被修改。 6、打印文件夹中的文件进一步自定义。 7、大量的选项允许您完全自定义输出的外观。您可以设置文件和文件夹的排序方式,以便随时显示它们。您可以定义列顺序,以便最重要的列立即可见。国际显示格式选项允许您根据当地需要调整输出。列表可以包含指向实际文件和目录的链接,这样您就可以将列表放在具有可点击内容的网页上。 8、HTML显示样式完全自定义 – 您可以更改背景颜色,标题,目录行,奇数和偶数文件行以及周围框架的单独样式。 9、您可以通过对文件名,日期,大小或属性应用过滤器来限制文件列表。 10、目录Lister Pro也可以集成到Windows资源管理器的上下文菜单中,因此您甚至不需要打开应用程序即可生成列表。 11、命令行界面支持可以从 Windows任 务计划程序运行的自动化列表。 12、检查文件夹大小或查找大文件夹 13、使用 Directory Lister Pro,您还可以找出给定的目录大小,按文件夹大小进行分类,并检查哪些文件夹占用了磁盘上的最多空间。您还可以使用尺寸过滤器选项在PC上找到最大的文件。
CIFAR-10(Krizhevsky等人,2009年)是机器学习中最受欢迎的数据集之一,每年支持数千个研究项目。如果能够提高在CIFAR-10上训练神经网络的速率,那么可以加快研究进度并降低实验成本。在本文中,我们介绍了一种训练方法,在单个NVIDIA A100 GPU上仅需3.29秒就能达到94%的准确率,这比之前的最佳水平(tysam-code,2023年)提高了1.9倍。为了支持需要更高性能的场景,我们另外开发了针对95%和96%准确率的方法。
当磁铁绕线圈旋转或线圈绕磁场旋转时,会产生交流电流或电压。当在示波器或任何其他类似设备上观察时,磁铁或线圈的旋转会导致电压(或电流)方向和大小的周期性变化,从而导致某种波的产生。
为了更好的说明Android动画的淡入淡出效果,这里以一个场景为例: 界面上有两个View 控件,两个View交替显示,当一个View淡入显示,另一个View淡出不可见。
简单回归下矩阵分解,矩阵分解要做的事情就是将用户评分矩阵分解为两个矩阵,一个矩阵表示用户偏好的隐因子向量,另一个矩阵表示物品主题的隐因子向量。矩阵分解的关键就是求解分解的两个矩阵。普通的矩阵分解只能解决用户的显式反馈,简单来说就是用户评分数据,但现实中推荐系统更多的是预测用户行为,如何使用矩阵分解来预测用户行为呢?
之前流水账似的介绍过一篇机器学习入门的文章,大致介绍了如何学习以及机器学习的入门方法并提供了一些博主自己整理的比较有用的资源。这篇就尽量以白话解释并介绍机器学习在推荐系统中的实践以及遇到的问题... 也许很多点在行家的眼里都是小菜一碟,但是对于刚刚接触机器学习来说,还有很多未知等待挑战。 所以读者可以把本篇当做是机器学习的玩具即可,如果文中有任何问题,还请不吝指教。 本篇将会以下面的步骤描述机器学习是如何在实践中应用的: 1 什么是推荐系统? 2 机器学习的作用 3 机器学习是如何使用的? 4 基于S
image.png 准备条件 1. 安装好HAProxy 2. 启动两个web应用服务器,这里启动了两个nginx nginx1 端口 8080 nginx2 端口 8081 都有一个页面 test.html,显示的内容不同,nginx1 里的test.html显示 1,nginx2 里的test.html显示 2 目标 配置HAProxy做为前端的负载均衡服务器,通过HAProxy访问test.html,动态指向nginx1或nginx2,页面显示 1 或 2,多次刷新页面,应看到不同输出 配置文件 在
AI 科技评论按:OpenAI 近日的一篇新文章简述了如何通过辩论使 AI 系统矫正自身的问题来保证系统的安全,人类是辩论的最终评价者。由于人类直接决定辩论胜负,所以人类可以让 AI 系统的价值取向始终与人类保持一致,作者认为这种方法可以保证 AI 系统的安全。AI 科技评论全文翻译如下。
YUV 格式 的 颜色编码算法 有 很多排列格式 , 但是大概可以分为以下两大类 :
学会一个软技能,总结一篇文章就够了。 剩下要做的就是不停的练习,不停的尝试,本文是在学习这个仓库之后的极简总结中。 主要作为一个备忘录使用。
首先需要通过 Nuget 搜索 Microsoft.Toolkit.Uwp.UI.Controls.DataGrid 安装
如果你参加过仪表板大全(Big Book of Dashboards)的专题会、发表会、或网络研讨会,那么你肯定已经听作者们(包括我自己)谈论到网格设计的重要性。这个功能我一直在期待,并且期待了很久,现在终于等到了。Tableau为仪表板布局增加了这个新的网格选项。在菜单中选择“仪表板”(“Dashboard”),然后再选择“显示网格”(“Show Grid”)。就是这么简单。
新版本针对桌面客户端优化了一些细节上的 UI 样式与交互方式,新增了一个可以帮助用户更加快速和系统学习 MQTT 协议相关知识的页面,同时也修复了一些已知问题;针对命令行客户端新增了 bench 命令,帮助用户创建、订阅和发布自定义数量的连接、主题与消息,轻松完成 MQTT 服务的性能测试。
本文介绍了手工艺品电商平台Etsy的个性化推荐算法实践及优化思路,计算过程分为基于历史数据建模和计算推荐结果两个阶段,采用的手段主要包括矩阵分解、交替最小二乘、随机SVD(奇异值分解)和局部敏感哈希等。 提供个性化推荐对网上购物市场非常重要。个性化推荐对买卖双方都是有利的:购买者不用自己去搜索就可以直接获得他们感兴趣的产品信息,卖家则可以以较小的市场营销代价获得更好的产品曝光度。在这篇文章中,我们将介绍我们在Esty(美国网络商店平台,以手工艺成品买卖为主要特色——译者注)中使用的一些推荐
实际上,所有重要的程序(特别是 JavaScript 程序)都需要通过这样或那样的方法来管理这段时间间隙,这时可能是在等待用户输入、从数据库或文件系统中请求数据、通过网络发送数据并等待响应,或者是在以固定时间间隔执行重复任务(比如动画)。
CSS3新增animation 属性使得仅通过CSS的样式属性实现动画效果成为可能。实现动画包括两个部分:
分析:不管做什么,都讲究投入和产出比,即最少的投入获得最大的产出,不管做什么,我们都希望把复杂的事情简单化,同样做测试也一样。
所谓环形迷宫,是指下图这样的一幅迷宫,用一笔就可以绘制完成: 1 初步画法 它的走法是从中心走到最外面或者反过来,从最外面走到中心。这样的迷宫特点很鲜明,它拓扑上与一个圆同构,或者叫同伦。然后的问题是开口,我们自然希望开口具备某种特征。我选择的特征是:若最内层的圆半径为 1,那么所有开口之间的距离也是 1。带缺口的圆的绘制其实是圆弧,自然的一个问题是问缺口的圆弧弧度是多少,使得圆弧两端之间的距离是 1。假设半径为 n,那么若弧度为 x,则这个特征可以表示为如下方程 解这个方程可得到 x: 当然在构建迷宫的时
Stephen Wolfram在他的博客中宣布了Mathematica 12.1版本的正式发行,提到了Dataset相关的更新,以便我们更便捷地研究、理解和演示你的数据。下面是如何使用更新后的Dataset,以及你可以如何利用这个函数更深入地了解你的数据的方法。
grep是Linux中用于文本处理的最有用和功能最强大的命令之一。 grep在一个或多个输入文件中搜索与正则表达式匹配的行,并将每条匹配的行写入标准输出。
NVL、NVL2、NULLIF与COALESCE都是处理当前字段值为空的时候的转换函数。以下将分别对这几个函数进行介绍。
在无序列表ul和有序列表ol标记之间必须使用成对的标记来添加列表项值。列表li标记是单标记,但使用过程中尽量将其补成双标记。
摘要:本文介绍了手工艺品电商平台Etsy的个性化推荐算法实践及优化思路,计算过程分为基于历史数据建模和计算推荐结果两个阶段,采用的手段主要包括矩阵分解、交替最小二乘、随机SVD(奇异值分解)和局部敏感哈希等。 提供个性化推荐对网上购物市场非常重要。个性化推荐对买卖双方都是有利的:购买者不用自己去搜索就可以直接获得他们感兴趣的产品信息,卖家则可以以较小的市场营销代价获得更好的产品曝光度。在这篇文章中,我们将介绍我们在Esty(美国网络商店平台,以手工艺成品买卖为主要特色——译者注)中使用的一些推荐方法。所有这
Jmeter官网对逻辑控制器的解释是:“Logic Controllers determine the order in which Samplers are processed.”。
如果你是一名中级React开发人员,希望成为一名高级React开发人员,这篇文章就是为你准备的!
我们能够看到3D,除了物体是立体的之外。还是因为我们的左右眼睛得到的图像有差异,在大脑中产生空间感,我们通过特定的硬件设备,使左右眼睛观察到细微差距的图像,从而恢复三维深度信息
在上一篇文章中,我们主要讲述了定点数的加、减、乘运算,唯独没有讲解除法运算。原因有两个,一来上一篇文章的内容确实比较多,二来除法运算比乘法相对复杂。 所以,本文将从除法的来历讲起,然后讲除法运算的几种方法。
之前的一个练习题:练习题︱豆瓣图书的推荐与搜索、简易版知识引擎构建(neo4j)提及了几种简单的推荐方式。 但是在超大规模稀疏数据上,一般会采用一些规模化的模型,譬如spark-ALS就是其中一款。 这边,笔者也是想调研一下这个模型的操作性,所有就先用单机版的测试一下;对应的spark.mlib有分布式的版本。
本文首发于腾讯云+社区,也可关注微信公众号【离不开的网】支持一下,就差你的关注支持了。
我们期望的媒体播放器应该是能被尽可能多的用户使用,不管他们处于何种环境,而不是假设每个用户以完全相同的方式与媒体播放器交互。如何实现?我们分解成了三个步骤。
具体内容请参考:https://www.javacn.site/interview/mysql/indexinvalid.html
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。 POCS:Projections onto Convex Sets。在数学中,凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点,可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点,可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是
精准测试云平台的逻辑可视化部分主要基于函数调用图、控制流程图和简易控制流程图这三个图形,其中函数调用图是函数模块级的逻辑图形,控制流程图和简易控制流程图是代码级的逻辑图形,这三种图形形成了源代码逻辑交替深入展示的一种形式,并在图形中加入了覆盖率、复杂度等信息,使展示的信息元素更加丰富。
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
快速排序 算法思想 快速排序算法首先会在序列中随机选择一个基准值(pivot),然后将除了基准值以外的数分为“比基准值小的数”和“比基准值大的数”这两个类别,再将其排列成以下形式: [ 比基准值小] 基准值 [比基准值大] 接着,对两个“[ ]”中的数据进行排序之后,整体的排序便完成了。对“[ ]”里面的数据进行排序时同样也会使用快速排序,即使用递归的思想。 时间复杂度 时间复杂度nlog_2(n) 不稳定 image.png ---- Python代码实现 def quick_sor
2018年5月至6月,我曾到印度新德里参加一个非政府组织的社区志愿者服务, 负责向12个贫困儿童教授基本英语词汇。
我们可以将辩论的方式可视化为一个游戏树。它同围棋等游戏类似,但是这里的叶节点由辩论者之间论点和人类判决的句子构成。不论是在辩论还是在围棋中,真正的答案取决于整个树,但是由强智能体选择出的单一路径可以一定程度上揭示整体的情况。例如,尽管业余棋手不能直接对专业棋手的某一步的优劣性做出评价,但他们可以根据游戏的结果来对职业棋手的水平做出评估。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云