:label-width="formLabelWidth" 统一定义标签的宽度。 :style="{width: formEleWidth}" 统一定义form元素的宽度。...form表单数据和验证信息； @close="dialogClose" 在数据表格中添加“编辑”“删除”功能连接。...-- “编辑”“删除”功能连接 --> <!...dialogName:'新增书本', //操作类型，默认为添加，如果是点击修改打开对话框，则操作类类型应变为修改 //该变量用于控制是否显示书本编号字段，当操作类型为新增时不需显示（书本编号数据表字段为自增...= true; this.optiontype = 'add'; }, //打开对话框，将对话框标题设置为修改，操作类型设置为'update'， //并使用获取的待修改的记录的值设置对应的表单元素
书接上回提出的Git在Xcode中的配置与使用常见问题4个问题 问题1，如何在Xcode中创建代码库，并添加和提交代码到代码库？ 问题2，如何在Xcode中提交推送给远程服务器代码库？...问题3，如何在Xcode中克隆远程服务器代码库到本地？ 问题4，如何使用Xcode获取远程代码库数据，并解决冲突问题？...如 果只是想提交选中的文件，可以是右键菜单Source Control→Commit Selected Files…，其中的Source Control菜单都是有关代码控制的。...然后会弹出对话框。 ? 其中有两个代码窗口，左边是本地未提交版本，右边是代码库中的版本，这里可以比较看看修改了哪些内容。在下面输入框中添加注释，点击提交按钮就可以提交了。...4、问题4 如果服务器代码有新的版本，获取远程代码库数据到本地，可以通过菜单File→Source Control→Pull…。然后会弹出对话框。选择Choose按钮就可以获取新的版本了。 ?
可以看到，实现了两个数的相加，但是要加的数很多时，如果手动输入，显然会很麻烦。 此时需要用新的工具进行计算，即函数，如求和就用sum()函数，如下： ?...&是连字符，可以连接两个文本，如下： ? 在Excel中也有真和假，即TRUE和FALSE，TRUE对应1，FALSE对应0。 对一列根据条件进行不同赋值，如下： ?...可以看到，数据为文本型数据，在进行计数时会根据前15为进行计数，因此在对A3、A11、A12进行计数时会重复，此时可以通过在后面连接通配符解决。...还可以根据多个条件进行求和，有多种方式，一种方式是增加辅助列拼接两个条件，再进行求和，如下： 可以看到，计算出来的结果是依赖于辅助列的，如果删除或修改辅助列，结果也会发生变化。...还可以进行更加灵活的使用，如简写参数，如下： 此时也可以求出结果，这范围选择了全部数据，才可以这么简写，一般条件下应该慎重选择这种方式。
( 图) 我们来看一下如何在连接字符串上使用参数来初始化一个连接对象。...，可以使用Command对象对数据库进行操作，如进行数据添加、删除、修改等操作。...在这里设置好你的数据源后点击“OK”按钮。 在打开的对话框中选择你的数据连接，设置完毕后点击“下一步”按钮创建SQL查询语句。在SQL生成器输入中输入以下语句，并点击“完成”。...，目的是建立与数据据的连接并打开数据库。...并在第7行代码中将查询结果建立一个新的OleDbCommand对象，用来指定要删除的记录。第8行代码是从数据库中删除指定的记录，第9行代码是从myDataSet中删除记录。
然而，训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件，需要花费大量的人力物力。 同时，我们可以从互联网轻松获取海量粗标注的图片，如利用Flickr的标签。...因此，研究如何在弱监督条件下，即仅提供粗略图片类别标注，训练目标检测模型，具有重要的意义。已有学者探索了基于多示例学习构建弱监督条件下的目标检测模型学习方法，但是模型的精确度仍然难以令人满意。...，通过一致性损失约束强监督和弱监督学习网络具有相似的预测结果，通过强监督和弱监督学习网络间部分特征共享保证两个网络在感知水平上的一致性，从而实现强监督和弱监督学习网络的协同增强学习。...随着协同训练轮次的增多，两者的准确率均逐渐上升，但强监督检测网络提升的速度更快，并很快超越弱监督检测网络。在整个训练过程中，两类检测网络相互协同，达到了共同提高的效果。...可以看出，我们的强监督检测网络明显优于其他检测器网络，表现在可以得到更全面和更紧凑的包围框预测。 我们用PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集进行了测试。
服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部 分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。...在该层，服务器会解 析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等， 最后生成相应的执行操作。...存储层 数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询 日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。...行 : InnoDB 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段(后面会详细介绍)。...如果应用对事务的完整性有比较高的要 求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操 作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
第一篇文章「Graph Neural Networks Exponentially Lose Expressive Power for Node Classification」中写道：： 在一定的权值条件下...直觉上不能，因为 GNN 是一种消息传递机制，如果图的一部分和另一部分（两个连接的组件）之间没有链接，那么这两个部分之间就不会有消息传递。...该方法给出了一个处于初始状态的图，通过多轮图编辑操作（添加或删除节点、替换节点值或类型）对其进行修改。为了理解应该修改图中的哪些节点，它们使用指针网络，该网络接受图嵌入和编辑历史并选择节点。...因为最后一行有 8 个可能的答案，所以创建了 8 个不同的图，每个图都与前两行连接起来，通过 ResNet 模型得到 IQ 分数的预测。 ?...此方法允许执行自然交叉操作，因为它会生成新的矩形框。但是，对并集进行建模并不是那么简单，因为它可能导致不重叠的区域。
选择数据epoch并绘制数据平均值 为了比较一个被试两种条件下的ERP，需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中，一半的目标刺激呈现在位置1，一半的目标刺激呈现在位置2。...此外, 它将删除数据集纪元2、3和4，并完全删除通道31.] ?...在第一行上单击avg，显示均值，点击std显示标准差，所有ERP框显示每个数据集的ERP平均值，t检验的显著性概率阈值为0.05,点击"OK". ? 点击"OK"后出现如下界面： ?...Comparing ERPs in Two Conditions 比较两种条件下的ERPs 具体操作：Plot > Sum/Compare ERPs，在弹出的pop_comperp.m窗口的顶部文本输入框...，输入要比较的数据集的索引，单击平均值中的所有框，在低通频率中输入30，在 ?
选择数据epoch并绘制数据平均值 为了比较一个被试两种条件下的ERP，需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中，一半的目标刺激呈现在位置1，一半的目标刺激呈现在位置2。...另一个选择数据集的方式:Edit > Select data,如下[下面的示例将选择时间范围为-500毫秒至1000毫秒的数据子时期. 此外, 它将删除数据集纪元2、3和4，并完全删除通道31.]...在第一行上单击avg，显示均值，点击std显示标准差，所有ERP框显示每个数据集的ERP平均值，t检验的显著性概率阈值为0.05,点击"OK"....点击"OK"后出现如下界面： 在上面界面上点击电极位置FPz上的迹线，可以弹出下图， Comparing ERPs in Two Conditions 比较两种条件下的ERPs 具体操作：Plot...> Sum/Compare ERPs，在弹出的pop_comperp.m窗口的顶部文本输入框，输入要比较的数据集的索引，单击平均值中的所有框，在低通频率中输入30，在 双击界面上的通道(双击FPz)
Ravichandran女士说，宕机是由一个问题脚本自动删除了托管该服务的虚拟机导致。她补充道，宕机发生后思科已迅速修复了运营问题并实施了额外的强化措施。...全球化布局：思科除拥有自己的网络之外，还拥有并运营着遍布全球的22个数据中心，这些数据中心都是为Webex专门设计和优化的。...其性能难以通过纸面数据量化（与数据中心的数量相比），因此我要求思科在相关领域投入资金研发技术，并测试比较Webex Meetings和Zoom之间的性能差异。...测试开始时两个应用程序都获得足够的运行带宽。...在测试中，视频会议一开始我就要求测试人员引入20％的数据丢包，模拟网络拥塞造成弱网环境。测试结果表明，丢包在两个平台上都导致了卡顿的发生。
连接多个表 主题 描述 连接 向您展示 PostgreSQL 中连接的简要概述。 表别名 描述如何在查询中使用表别名。 内连接 从一个表中选择在其他表中具有相应行的行。...交叉连接 生成两个或多个表中的行的笛卡尔积。 自然连接 根据连接表中的公共列名称，使用隐式连接条件连接两个或多个表。 第 4 节....INTERSECT 组合两个或多个查询的结果集并返回一个结果集，该结果集的行都出现在两个结果集中。 EXCEPT 返回第一个查询中未出现在第二个查询的输出中的行。 第 6 节....插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。 连接删除 根据另一个表中的值删除表中的行。...PostgreSQL 技巧 主题 描述 如何比较两个表 描述如何比较数据库中两个表中的数据。 如何在 PostgreSQL 中删除重复行 向您展示从表中删除重复行的各种方法。
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...或者，从列表中删除类别。 并能自动的让网络“知道”你正在努力完成什么任务。 事实并非如此。 你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...90 和 91 行中，我们显示了帧图片，并捕获按键输入。...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（ 98 行），并继续提取和处理帧图片。
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...或者，从列表中删除类别。 并能自动的让网络“知道”你正在努力完成什么任务。 事实并非如此。 你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...90 和 91 行中，我们显示了帧图片，并捕获按键输入。...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（98 行），并继续提取和处理帧图片。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195 [欢迎关注] 选择数据epoch并绘制数据平均值 为了比较一个被试两种条件下的...在position旁边的文本框中输入"1",这将选择目标出现在位置1的所有epoch。...另一个选择数据集的方式:Edit > Select data,如下下面的示例将选择时间范围为-500毫秒至1000毫秒的数据子时期. 此外, 它将删除数据集纪元2、3和4，并完全删除通道31....在第一行上单击avg，显示均值，点击std显示标准差，所有ERP框显示每个数据集的ERP平均值，t检验的显著性概率阈值为0.05,点击"OK"....具体操作：Plot > Sum/Compare ERPs，在弹出的pop_comperp.m窗口的顶部文本输入框，输入要比较的数据集的索引，单击平均值中的所有框，在低通频率中输入30 [图7] 双击界面上的通道
作者：阿南 整理：小五 如何在Pandas合并数据，大家肯定都不陌生。 作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。...右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行，会被删除，如下所示： df0.join(df2) 此外，还可以设置 how 参数，这点与SQL的语法一致。...这里，额外提两个特殊参数：笛卡尔积、使用后缀。 笛卡尔积 how 参数设置为cross，构成笛卡尔积。是指两个数据框中的数据交叉匹配，出现n1*n2的数据量，具体如下所示。...默认情况下，左右数据框的后缀是“_x”和“_y”，我们还可以通过suffixes参数自定义设置。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列
前言在当今的数据驱动世界中，数据可视化和分析是确保业务决策有效性的关键。Grafana 是一个开源的分析和监控平台，能够连接多种数据源并提供丰富的可视化功能。...本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Grafana 数据分析系统。...添加面板在面板编辑界面中，选择数据源（如 Prometheus）。...在查询框中输入 PromQL 查询语句，例如：node_cpu_seconds_total{mode="idle"}在 “Visualization” 部分选择图表类型（如 “Graph”）。...总结通过本文，你已经成功搭建了一个完整的 Grafana 数据分析系统，并添加了数据源、创建了仪表盘和面板、配置了告警规则。
现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集的候选目标，如所有H×W的图像特征图网格上预定义的k个anchor boxes。...SparseR-CNN证明了准确性、运行时和训练收敛性能，与具有挑战性的COCO数据集上建立的检测器基线相当，例如，在标准3×训练计划中实现45.0AP，并使用ResNet-50FPN模型以22fps的速度运行...延续这个思路，那就是在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下，直接将所有层连接起来！ RetinaNet 提出一个新的损失函数，在解决类别不均衡问题上比之前的方法更有效。...显示了分类分数超过0.3的预测框。同一候选类的框以相同颜色绘制，学习到的候选框被随机分布在图像上，并一起覆盖整个图像。迭代头逐渐细化边界框位置，删除重复的。...这保证了在稀疏候选条件下的召回性能。此外，每个阶段的级联头逐渐细化边界框的位置，并删除重复的位置。这就导致了高精度的性能。上图还显示了Sparse R-CNN在罕见场景和人群场景中都表现出稳健的性能。
列举项目中常用的弹框方式 js 原生的 alert、confirm JQuery Modal 第三方弹框组件，如 Sweetalert、Custombox 自定义弹框 10课 简述文件上传中 MultipartResolver...= 10 在实际开发过程中，删除数据一定要慎重，对于重要的数据，最好不要轻易物理删除（即直接删除），在必要的情况下可以使用逻辑删除的方法，即设置一个删除标志的列属性表示逻辑删除，比如本项目中使用的就是...与单图上传相比，点击上传按钮后可以在文件框中选择多张图片并完成上传即是多图上传。...如果没有空闲连接，则查看当前所开的数据库连接对象的数量是否已达到初始化时设置的最大连接数——如果没达到，则新建一个连接并返回给系统使用；如果已达到，则按设定的最大等待时间等待连接池返回，若超出了最大等待时间...当释放数据库连接时，首先判断该连接是否有效，连接池内部会根据初始化设置定期检查池中连接对象的可用性，如果不可用则删除该连接对象，以最大程度保证从连接池中得到的 Connection 对象是可用的。
像StarGAN这样的结构不仅能够合成新表情，还能改变面部的其他属性，如年龄、发色或性别。...然后将合成的图像还原到原始的样子，这样可以直接与输入图像进行比较，并结合损失来评估生成图像的照片级真实感。此外，该系统还超越了最先进的技术，因为它可以在不断变化的背景和照明条件下处理图像。...我们系统的一个关键要素是使G只聚焦于图像的那些负责合成新表情的区域，并保持图像的其余元素如头发、眼镜、帽子、珠宝等不受影响。为此，我们在生成器中嵌入了一个注意力机制。 ?...图中第一行对应的是动作单元应用强度为零的情况，可以在所有情况下正确生成了原始图片。 ? 图5： 注意力模型 中间注意力掩模A（第一行）和颜色掩模C（第二行）的细节。...下图：用类似的方式，使用图像框（最左绿框）从《权力的游戏》电视剧中合成了五个不同表情的新图像。 ? 图9：成功和失败案例 图中分别表示了源图像Iyr，目标Iyg，以及颜色掩膜C和注意力掩模A.
2.函数对用户操作更友好 菜单的方式，当需要有变量参数来交互时，动不动调出一个窗体，一个InputBox输入框，一个MessageBox对话框，非常容易打断操作，只能在某些场景上一些向导式的小白用户体验略有提升...3.函数的结果是引用的结果，是动态的，这个菜单操作无法比拟 一般操作的当下，不一定是最终一成不变的，例如会有数据源的追加或删除或更改，这些对函数来说，最适合不过了，数据源一变动，函数自动跟着变动，无需重复操作...数字拆分成多单元格展示，可设定最长单元格个数 只需要D列输入函数，自动拆分到D至N共11列中存放，可设置存放的位数11变量和是否显示前导零的效果，如最后一行不显示前导0的效果。...PROPER函数嵌套 简体和繁体中文互转 两个函数，只有一个参数，只需函数记得输入tr或si，立马就自动提示出函数全名。 ? 简体转繁体 ?...通过黑箱操作，用户只需输入必要的参数，控制返回不同条件下的不同结果。非常值得大量使用自定义函数来提升效率和交付更易于传播和理解的函数结果。
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