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浅谈JAVA设计模式之——责任链模式(COR)

五、示例 Handler package com.lyz.design.cor; import org.omg.CORBA.Request; /** * Handler * @author binghe void handleRequest(Request request); } ConcreteHandler HRRequestHandle package com.lyz.design.cor ; } System.out.println("请求完毕"); } } PMRequestHandle package com.lyz.design.cor { rh.handleRequest(request); } } } TLRequestHandle package com.lyz.design.cor } else { rh.handleRequest(request); } } } Test package com.lyz.design.cor

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Spring Boot 2.x (三): 跨域处理方案之 Cor

URI 文法由 URI 协议名(例如 “http”,“ftp”,“mailto” 或 “file”),一个冒号,和协议对应的内容所构成。特定的协议定义了协议内容...

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    COR“竞争市场条件下航班计划策略研究”论文解析

    本文是针对发表在《Computers & Operations Research(计算与运筹)》上的一篇论文 “Airline flight schedule ...

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    dotnet 读 WPF 源代码笔记 wpfgfx_cor3.dll 是什么文件

    这里有一层很重要的一层是 MilCore 层,这一层将会沟通 DirectX 和 托管层,而这一层在用户端的逻辑就放在 wpfgfx_cor3.dll 文件里面 这个文件的命名定义可以从 src\Microsoft.DotNet.Wpf 的定义如下 internal static class BuildInfo { internal const string WCP_VERSION_SUFFIX = "_cor3 "; } 也就是说 wpfgfx_cor3.dll 中的 _core3 是 WCP_VERSION_SUFFIX 版本定义的意思,就不知道后续还加不加到 .NET 5 了哈 而 WPF GFX https://blog.lindexi.com/post/dotnet-%E8%AF%BB-WPF-%E6%BA%90%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%AC%94%E8%AE%B0-wpfgfx_cor3

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    SAP PP COR3不能看工单后续的备料TO单号?

    SAP PP COR3不能看工单后续的备料TO单号? 1, 如下的工单, 其相关的component都是Release order parts. 2, LP12 完成了备料TO的创建。 3, COR3去看工单相关的TO单号,看不到, 进入如下界面, 点击按钮'Documents for Order', 看日志, 系统提示:Release order parts are not

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    使用R语言进行机器学习特征选择①

    PimaIndiansDiabetes) Matrix <- PimaIndiansDiabetes[,1:8] library(Hmisc) up_CorMatrix <- function(cor ,p) {ut <- upper.tri(cor) data.frame(row = rownames(cor)[row(cor)[ut]] , column = rownames (cor)[col(cor)[ut]], cor =(cor)[ut] ) } res <- rcorr(as.matrix(Matrix)) cor_data <- up_CorMatrix (res$r) cor_data <- subset(cor_data, cor_data$cor > 0.5) cor_data row column cor 22 pregnant 3特征选择 自动特征选择用于构建不同子集的许多模型,识别哪些特征有助于构建准确模型,哪些特征没什么帮助。

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    微信跳一跳脚本重出江湖,python实现安卓&iOS自动版与手动版!

    如果能利用图像识别精确测量出起始和目标点之间测距离,就可以估计按压的时间来精确跳跃。 update = False return im, def on_click(event): global update global ix, iy global click_count global cor += 1 if click_count > 1: click_count = 0 cor1 = cor.pop() cor2 = cor.pop() distance = (cor1[0][0] - cor2[0][0])**2 + (cor1[0][1] - cor2[0][1])**2 distance = distance ** 0.5 print('distance = ', distance 计算按压时间 手动版:用 Matplotlib 显示截图,用鼠标先点击起始点位置,然后点击目标位置,计算像素距离; 自动版:靠棋子的颜色来识别棋子,靠底色和方块的色差来识别棋盘; 用 ADB 工具点击屏幕蓄力一跳

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    SAP COR2下达工单,报错 System status APNG is active 之对策

    SAP COR2下达工单,报错 System status APNG is active 之对策 笔者发现,在项目上的SAP系统上使用事务代码COR2去release某个工单,得到如下报错信息:

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    SAP PP COR1事务里下达工单,保存时报错:No data was found for the input values

    SAP PP COR1事务里下达工单,保存时报错:No data was found for the input values 使用事务代码COR1为成品料号F000015666创建工单,下达后保存 和项目上的PP顾问沟通,得到的建议是应该先保存工单,然后COR2去release这个工单再保存,就不会出现这个报错了。 如下是成功release的工单, 笔者经历过的很多项目里,PP顾问多是建议业务人员先创建好工单,然后去release.在同一个COR1事务代码里完成工单的创建和下达,会出现一些意想不到的问题。

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    视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

    大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版), 当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测,遇到人物遮挡球类,就无法识别目标 开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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    chromVAR:预测转录因子相关的开放区域

    该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。 R包安装 if (! sample_cor <- getSampleCorrelation(dev) library(pheatmap) pheatmap(as.dist(sample_cor), annotation_row = colData(dev), clustering_distance_rows = as.dist(1-sample_cor), clustering_distance_cols = as.dist(1-sample_cor)) 04 细胞/样本之间相似性 我们还可以使用 tSNE 来查看细胞相似性 tsne_results <- deviationsTsne(dev, threshold geom_point() + chromVAR_theme() 07 kmers and sequence specificity of variation 使用 kmers 作为注释,可以使用 kmers 来识别染色质可及性变异性所需的精确核苷酸

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    python 实现 跳一跳游戏 代码解析

    执行命令 则Scripts文件夹下会出现一系列和pip有关的文件,其中有pip.exe 将pip.exe的路径也添加到环境变量PATH中 在cmd下输入“pip”,如果能识别 str(press_time) 按屏幕命令 print(cmd) os.system(cmd) 发送 按屏幕命令 fig = plt.figure() 创建一个图像对象(窗口) index = 0 cor = np.array(Image.open('autojump.png')) Image.open读取图片 到名为 img 的图片数组 update = True click_count = 0 cor (coords) [[(x1,y1)],[(x2,y2)]] click_count += 1 if click_count > 1: click_count = 0 cor1 = cor.pop () [(x2,y2)] cor2 = cor.pop() [(x1,y1)] distance = (cor1[0][0] - cor2[0][0])**2 + (cor1[0][1] - cor2

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    就这?也能发4+分?!!!

    作者利用已建立的转录组免疫特征来识别预后良好的晚期卵巢癌和晚期基底样型乳腺癌患者;组合其中的4个基因,作为整体预测晚期患者的生存期,并进行肿瘤免疫浸润分析。 因此作者希望找到生物标志物,可以识别免疫激活的肿瘤,并预测肿瘤的预后。 二、 分析流程 ? 三、 结果解读 1. IFNG的水平与CD8 + T细胞(part.cor = 0.311)和树突状细胞(part.cor = 0.203)的存在有关; CXCL13的表达水平与CD8 + T细胞(part.cor = 0.339 ),CD4 + T细胞(part.cor = 0.308),树突状细胞(part.cor = 0.358)和中性粒细胞(part.cor = 0.371); PRF1的表达水平与CD8 + T细胞(part.cor 图5:基底样型乳腺癌中,特征基因预测预后以及与免疫浸润的相关性 小结 在研究中,作者利用已建立的转录组免疫特征来识别预后良好的晚期卵巢癌患者,发现CXCL13,INFG,CD30和PRF1基因的表达预示良好的预后

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。 语音识别:语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。 国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别:现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,虹膜识别应运而生。 目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ? 唇语识别:相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大,其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解,而这些都只通过视觉来呈现的。

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    图片识别,人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百度AI智能识别功能实现图片识别,人脸识别小程序

    一,人脸签到效果图 我们做人脸识别签到,其实就是要拿识别的人脸和数据库里的人脸对比,相识度大于一定的值,就可以判定成功。 三,接入人脸识别 3-1,官方文档 我们在自己的小程序里接入人脸识别,就必须去看百度官方的技术文档。 看日志可以知道我们的相识度是98.295%,所以这里就可以认定为签到成功 五,图片识别 我们图片识别其实和上面的人脸识别操作步骤差不多的,依然也是先开通图片识别功能。 5,图片识别 我们做图片识别依然是先拍照,然后上传到百度进行图片识别 我先看下识别结果的格式如下: 我这里把代码全部贴出来给到大家 5-5-1,wxml代码 <view style="width: 100% 六,植物花卉<em>识别</em> 我们上面既然用了图片<em>识别</em>,其实还可以深入的做下植物和花卉<em>识别</em>。 我们这里用的是百度的植物<em>识别</em>api 6-1,拍照<em>识别</em> 先看效果图 可以看出,我们拍照后,就可以<em>识别</em>出来是什么花。

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    「R」管道统计分析——rstatix使用指南

    该包还包含一些用于识别单变量和多变量离群点、评估变异正态性和异质性的帮助函数。 (): extract a correlation matrix p-values from an object of class cor_mat(). cor_pmat(): compute the correlation matrix, but returns only the p-values of the correlation tests. as_cor_mat(): convert a cor_test <- mydata %>% cor_mat() cor.mat #> # A tibble: 6 x 7 #> rowname mpg disp hp drat wt qsec %>% cor_reorder() %>% pull_lower_triangle() %>% cor_plot() ?

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    WGCNA:加权基因共表达网络分析

    对每两对基因(i,j)之间的相关系数的幂取某特定的值β,以此来计算所有基因之间的相关性,也就是adjacency矩阵: ai,j = |cor (i , j) | β 由这些相关性系数,可以构建网络,其中基因作为网络中的节点 WGCNA提供几种相关性的算法,其中包括Pearson correlation(cor()函数)、Biweight mid-correlation(bicor()函数)、Spearman correlation (cor(x, method=“spearman”)函数)本研究中采用WGCNA默认的Pearson相关,Pearson correlation计算快速,但对离群值敏感。 2 加权共表达网络的构建和模块识别 一旦选择好了构建网络的β值,那么从网络构建到模块识别需要四个步骤。 2.1 第一,通过拓扑重叠计算每两个基因之间的不相似性。 因为前面已经得到了ME,所以可以利用cor(MEs, datTraits)函数计算模块与外部信息的相关系数,并且可以计算其p值,WGCNA提供了其相关性可视化的函数labeledHeatmap(),结果得到的是每个模块与外部特征的相关性矩阵

    2.4K53

    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

    2.1K70

    R语言处理缺失数据的高级方法

    2.识别缺失值 NA:代表缺失值; NaN:代表不可能的值; Inf:代表正无穷; -Inf:代表负无穷。 is.na():识别缺失值; is.nan():识别不可能值; is.infinite():无穷值。 (y) cor(sleep,y,use="pairwise.complete.obs") 4.理解缺失值数据的来由和影响 识别缺失数据的数目、分布和模式有两个目的: (1)分析生成缺失数据的潜在机制 (na.omit(sleep)) cor(sleep,use="complete.obs") ? [plain] view plaincopy cor(sleep,use="pairwise.complete.obs") ?

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