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ABAP之单位转换的详细用法

这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第25天，点击查看活动详情序 HELLO,这里百里,一个学习中的ABAPER,在工作中,我们在MM模块中,展示ALV界面中会经常使用单位字段.这个字段是分成明暗码的情况...然而我们在ALV展示的界面时候,他显示的内容为汉字,这时我们通过DEBUG查询到的内表数据却是'HZS' .假使我们要进一步对这个数据进行加工, 比如打印.OLE,SMARTFORM时.我们会发现展示出来的内容为暗码即...'HZS' .百里就遇到过这种情况,ALV展示的界面好好的用户说,想增加一个打印数据内容.想也没想,因为ALV已经展示了中文字段.直接上操作指针,结果没测试传到正式环境了,用户打印出来都是暗码字段....这是百里无意中发现的,在测试DMEO时,DEBUG内容为暗码,但是按了F8打印出来就变成了明码,我一直以为是我错了哪一步 ,结果经过重重debug 发现.居然是WRITE 可以直接展示明码字段....百里鸡汤未觉池塘春草梦，阶前梧叶已秋声。这里是百里,一个努力的学习者. 努力学习好好记录,点滴进步,就是成功.

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【前端就业课第一阶段】HTML5 零基础到实战（二）超链接

其下有草焉，葵本而可叶。黄华而荚实，名曰箨，可以已懵。有兽焉，其状如猷鼠而文题，其名曰鏹，食之已瘿。...又东二十里，曰历儿之山，其上多橿，多杤木，是木也，方茎而员叶，黄华而毛，其实如拣，服之不忘。又东十五里，曰渠猪之山，其上多竹，渠猪之水出焉，而南流注于河。...有草焉，名曰鬼草，其叶如葵而赤茎，其秀如禾，服之不忧。劳水出焉，而西流注于潏水，是多飞鱼，其状如鲋鱼，食之已痔衕。又北四十里，曰霍山，其木多楮。...少水出焉，其中多雕棠，其叶如榆叶而方，其实如赤菽，食之已聋。又东北四百里，曰鼓镫之山，多赤铜。有草焉，名曰荣草，其叶如柳，其本如鸡卵，莨之已风。...有木焉，其状如樗，其叶如桐而荚实，其名曰茇，可以毒鱼。又西二百里，曰白边之山，其上多金玉，其下多青雄黄。又西二百里，曰熊耳之山，其上多漆，其下多棕。

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朴素贝叶斯贝叶斯方法

朴素贝叶斯贝叶斯方法背景知识贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。...贝叶斯公式 P(Y | X)=\frac{P(X, Y)}{P(X)}=\frac{P(X|Y) P(Y)}{P(X)} 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。

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《叶问》31期，MySQL中如何查询某个表上的IS（意向共享）锁

关于叶问《叶问》是知数堂新设计的互动栏目，不定期给大家提供技术知识小贴士，形式不限，或提问、或讨论均可，并在当天发布答案，让大家轻轻松松利用碎片时间就可以学到最实用的知识点。...问题问题原文是这样的：假如在MySQL事务里，给某个表的一行加了共享锁，理论上这个表本身会自动加上意向共享锁，那么能不能用 sql 查出这个表加了意向锁？...主要有以下几点 InnoDB引擎表既支持表级锁，也支持行级锁。加表级锁的方法和MyISAM表是一样的，执行 LOCK TABLE READ/WRITE 即可。...InnoDB表的行锁是加在索引上的，因此如果没有合适的索引，是会导致表里所有记录都被加上行锁，其后果等同于表级锁，但产生的影响比表级锁可就大多了。因为锁对象数量大了很多，消耗的内存也多很多。...其实很简单，只需要查看 PFS.data_locks 表就可以了。另一个表 PFS.metadata_locks 表可以查看MDL锁的详情。

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朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理判别模型和生成模型监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型...朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ，然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。...具体来说，利用训练数据学习 P(X|Y) 和 P(Y) 的估计，得到联合概率分布： P(X,Y)＝P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。...朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n)...因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。朴素贝叶斯法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。

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贝叶斯

+P(A|Bn)P(PBn) 4、贝叶斯公式与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi的概率），设B1,B2,…是样本空间...二、朴素贝叶斯基本思想：朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。其实并非上式如此简单。...（1）写出似然函数； (2) 求解极大似然函数可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况【确定特征属性】...这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。...三、贝叶斯网络（概率图模型）概率图的表达是一张。。。图。。。图当然会有节点，会有边。节点则为随机变量（一切都是随机变量），边则为依赖关系（现在只谈有向图）。

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络语言_深度贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James...11月9日上午，机器学习班第9次课讲贝叶斯网络，帮助大家提炼了贝叶斯网络的几个关键点：贝叶斯网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等，知道了贝叶斯网络是啥，怎么做，...1.1 贝叶斯方法的提出托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术...2 贝叶斯网络 2.1 贝叶斯网络的定义贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical...不发生的概率，C = 1表示lung Cancer发生的概率，B等于0（B不发生）或1（B发生）也类似于C，同样的，D=1表示D发生的概率，D=0表示D不发生的概率，便可得到dyspnoea的一张概率表，

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行百里者半九十，文件写90%崩了呢？

在这里没有对文件有任何的异常处理。假如文件写坏了怎么办？如果一个文件很大，比如你在下片，好几个G，下到一半网断了，是不是很崩溃？这时候就需要断点续传。本文介绍一...

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简历百里挑一，IC企业人才大丰收？

百里挑一的比例让人着实吃惊。而就在去年，几乎没有见到来自名校的简历。对此现象，咱们还是应该客观来看。加入朋友这个部门招5个人，而简历还是100份，那么就变成了20比1，而不是100比1。

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ABAP之SM30触发数据附加功能

这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情序 HELLO,这里百里,一个学习中的ABAPER,昨天我讲了在工作中的自建立表的通过ALV的方式实现,增删改查的功能.理想还是很好...就在昨天写完,百里看到了一个令人崩溃的东西.就是说,我可以自动带出数据的内容,一个数据都没有,吓得百里以为是程序的问题,赶紧排查,最终发现,是用户通过SM30批量导入的.那么就问.我给你做好了,为什么要用导入...,然后说系统有问题呢..ε=(´ο｀*)))唉 .百里赶紧通过学习发现了一个补救的方法,就是今天所讲的....技术解析创建表通过SE11创建自建表,并在对应的表格维护生成器中生成对应的屏幕....百里鸡汤梦想，在什么地方总是那么令人向往，我不顾一切走在路上就是为了来到你的身旁，梦想在不在前方，今夜的星光分外明亮想着远方想着心上的姑娘，回头路已是那么漫长这里是百里,一个努力的学习者.

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【数据挖掘】贝叶斯分类 ( 贝叶斯分类器 | 贝叶斯推断 | 逆向概率 | 贝叶斯公式 | 贝叶斯公式推导 | 使用贝叶斯公式求逆向概率 )

贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) III . 贝叶斯推断应用场景 ( 垃圾邮件过滤 ) IV . 贝叶斯方法由来 V . 贝叶斯方法 VI . 贝叶斯公式 VII ....贝叶斯公式 ③ 推导过程 VIII . 使用贝叶斯公式求逆向概率 I . 贝叶斯分类器 ---- 1 ....贝叶斯推断 ( 逆向概率 ) ---- 1 . 贝叶斯推断 : 是统计学方法 , 贝叶斯定理的应用 , 用于估算统计量的性质 ; 2 ....贝叶斯方法由来 ---- 1 ....贝叶斯公式 ---- 1 .

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朴素贝叶斯 Numpy实现高斯朴素贝叶斯

Numpy实现朴素贝叶斯朴素贝叶斯 y=\arg \max _{c_{k}} P\left(Y=c_{k}\right) \prod_{j=1}^{n} P\left(X_{j}=x^{(j)} Y=...GaussianNB 高斯朴素贝叶斯特征的可能性被假设为高斯概率密度函数： P(x_i | y_k)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2_{yk}}}exp(-\frac{(

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机器学习（15）——贝叶斯网络贝叶斯小结

前言：当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。在贝叶斯网络的应用中，隐马可夫模型最常用。...简单贝叶斯网络贝叶斯网络的关键方法是图模型，构建一个图模型我们需要把具有因果联系的各个变量用箭头连在一起。贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量。...也有全连接贝叶斯，如下图所示： ? image.png 和正常贝叶斯网络。叶斯网络判定独立条件 1）在C给定的条件下，a和b被阻断(blocked)是独立的。...贝叶斯小结朴素贝叶斯的主要优点有： 1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。...朴素贝叶斯的主要缺点有：　　　 1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

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贝叶斯估计

本文介绍贝叶斯估计。介绍在概率论与数理统计领域中，对于一个未知参数的分布我们往往可以采用生成一批观测数据、通过这批观测数据做参数估计的做法来估计参数。...最常用的有最大似然估计(MLP)、矩估计、最大后验估计(MAP)、贝叶斯估计等。...贝叶斯派的人认为，被估计的参数同样服从一种分布，即参数也为一个随机变量。...MAP与贝叶斯估计 MLP 认为参数是常数，希望能找出最大化产生观测数据的参数，即： image.png ，我们借助贝叶斯公式展开有： P(\theta \mid D)=\frac{P(D \mid...theta^{*}\right) MAP 从观测数据与先验分布中找出最优参数\theta^* P\left(X^{\text {new }} \mid \theta^{*}\right) 贝叶斯估计

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ABAP 之长文本READ_TEXT的使用方式

在sap中我们可以通过OO的操作方式创建长文本框,当然,百里目前是不会这个,以后会学, 本篇讲的是操作读取系统中读长文本的方法方式.以及调用方式....技术解析主要是通过调用funciton 函数'READ_TEXT'进行处理,当然这只是一种方式, 百里通过查询学习,发现还有一种直接查看底表的方式,进行查询,以后会详细讲解 .... = 语言环境 name = 单据号 object = '表'... TABLES lines = 出口内表 EXCEPTIONS id ...百里鸡汤生命里最重要的事情是要有个远大的目标，并借才能与坚毅来达成它。这里是百里,一个努力的学习者. 努力学习好好记录,点滴进步,就是成功.

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朴素贝叶斯

为解决这个问题，朴素贝叶斯提出了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立。于是贝叶斯公式可以改写成： ? 其中我们用样本频率估计 ? 和 ? ： ? 其中 ? 表示类别为 ?

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贝叶斯估计

文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（16）---《贝叶斯估计》贝叶斯估计 1.前言理解并掌握贝叶斯估计相关知识，编程实现使用已有训练样本进行学习从而获得类概率，在实践中对贝叶斯估计有一个深刻认识...2.贝叶斯估计基本概念 2.1贝叶斯定理贝叶斯定理是贝叶斯估计的基础，它描述了条件概率之间的关系。...2.3贝叶斯估计的特点结合先验信息：贝叶斯估计能够结合先验信息和数据信息，对未知参数进行更准确的推断。...2.6贝叶斯估计应用领域贝叶斯估计在机器学习、自然语言处理、图像处理、金融、生物信息学等领域都有广泛的应用。...例如，在机器学习中，贝叶斯估计可以用于分类、回归、聚类等问题；在自然语言处理中，贝叶斯估计可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。

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朴素贝叶斯

首先要明确的一点是朴素贝叶斯属于生成式模型，指导思想是贝叶斯公式。文本分类假设现在有一些评论数据，需要识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论，也就是对文本进行分类。...使用贝叶斯公式，将上式转换成如下形式： \hat{c}=\underset{c \in C}{\operatorname{argmax}} P(c | d)=\underset{c \in C}{\operatorname...operatorname{largmax}} \log P(c)+\sum_{i \in \text {positions}} \log P\left(w_{i} | c\right) 训练朴素贝叶斯分类器训练朴素贝叶斯的过程其实就是计算先验概率和似然函数的过程...operatorname{count}\left(w_{i}, c\right)+1}{\left(\sum_{w \in V} \operatorname{count}(w, c)\right)+|V|} 朴素贝叶斯分类示例...0,0,0,1,1] return text,label def createVocabList(text): """ :param text: 文本数据集 :return: 词语表

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ABAP 之LT_FIELDCAT的拼接写法

针对百里而言,我觉得有几点. 第一就是数据定义,第二取数,第三就是写FIELDCAT 的时候. 这东西毫无技术含量不说又非常的占位置.你要写一堆一堆一堆的....今天百里看代码时候发现了一个小功能.就是LT_FIELDCAT的拼接写法....使用方法主要是调用函数LVC_FIELDCATALOG_MERGE 该函数可以将自检表(标准表) 中的字段对应带到FIELDCAT中....这样我们就可以少写很多的字段 .这里推荐自检表这么干,因为标准表的文本真的有点反人类. 哈哈哈......百里鸡汤及时当勉励，岁月不待人。劝君吸取少年时，劝君莫惜金缕衣。桐花万里丹山路，雏凤清于老凤声这里是百里,一个努力的学习者. 努力学习好好记录,点滴进步,就是成功.

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朴素贝叶斯

朴素贝叶斯叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。...在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。条件概率朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。...贝叶斯法则如下：对于给定的样本x，P（x）与类标无关，P（c）称为类先验概率，p（x | c ）称为类条件概率。这时估计后验概率P（c | x）就变成为估计类先验概率和类条件概率的问题。

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