Excel通过CreateObject函数极大地赋能了VBA。VBA可以通过CreateObject调用Microsoft.XMLDOM来处理xml文件。
安装：下载对应python版本的软件包à解压àpython setup.py install
序列化是通过将对象转换为字节流，从而存储对象或将对象传输到内存，数据库或文件的过程。主要用途是保存对象的状态，包括对象的数据，以便能够在需要是重建对象。反向过程称为 反序列化。
在[WS标准篇]中我花了很大的篇幅介绍了WS-MEX以及与它相关的WS规范：WS-Policy、WS-Transfer和WSDL，因为WCF元数据结构体系完全是基于WS-MEX等相关的规范之上。熟悉这些基本的WS规范，对于我们全面、深刻的理解WCF整个元数据架构体系具有十分重要的意义。不仅仅是针对元数据，对于后续章节陆续要介绍的内容，比如事务、可靠会话、安全等，我强烈建议读者在正式进行相关部分的学习之前，先对相关的WS规范作一个大致的了解。 通过对WS-MEX的介绍，我们知道：不论是采用WS-Trans
前几天群里有人问如何制作备忘录，感觉这样一个小实例挺适合新手们入门学习使用，所以就抽空做了出来。界面如下图：
一个插件系统需要什么? 一个最小的插件系统当然需要插件本身,调用插件的容器,最后需要契约. 契约是什么呢?契约就是两个对象相互沟通的一个标准,这个标准应该统一,这样容器才能和不同的
这几天老师给了我一个任务，让我识别螺栓和法兰盘，但是老师也是够高冷的，就给我了6张图片，让我训练？让我目标检测？6张图片检测个屁啊… 不过我自己也想到了数据集增强，用opencv进行图片的翻转，平移，调节亮度啊，调节对比度等等。 有两个思路 第一个思路是，先直接增强图片，把图片弄很多张，然后再一个个的去用labelimg去标注，其实想想，这个工程量也蛮大的吧，确实很大，我在傻傻的自己标注了30张图片之后，心很累。就想有没有一种方法，我这六张图片标注好了，也生成对应的.xml文件了，直接图片和对应的标注文件一起数据集的增强，在我一番百度之后，找到了一个方法，最后经过验证，数据集正确，也可以正常的训练，这也就是我说的第二个方法。唉，心真累。两个方法都写上吧，自己也好复习。
好奇怪，最近大家完成学徒作业的积极性很差，是习题太难了吗？一个简单突变位点做生存分析居然拖了一两个月才有人提交笔记！前面的题目见：学徒作业-两个基因突变联合看生存效应 （2020-04-26出题），下面看其中一个学徒的答案哦，同时也欢迎大家继续提交笔记给我哈，有机会认识我！加油哈，广大粉丝们
目标检测是计算机视觉任务中的一个重要研究方向，其用于解决对数码图像中特定种类的可视目标实例的检测问题。目标检测作为计算机视觉的根本性问题之一，是其他诸多计算机视觉任务，例如图像描述生成，实例分割和目标跟踪的基础以及前提。而在解决此类问题时，我们常常需要使用自己的脚本或者利用标注工具生成数据集，数据集格式往往会多种多样，因此对于目标检测任务而言，为了更好地兼容训练，大多数目标检测模型框架会默认支持几种常用的数据集标注格式，常见的分别是COCO，Pascal VOC，YOLO等等。本文主要介绍上述几种数据集格式以及我写的Python脚本（一般需要根据实际情况再改改）。
生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化（variety）。
.net 2.0 泛型Dictionary不支持 XML serializable. 下面是一个实现IXmlSerializable 接口实现支持Serialize的泛型集合.Dictionary 。 Dictionary<TKey, TValue>本身实现了ISerializable接口，WebService中无法实现序列化，具体是什么原因它不支持XML序列化。 /// /// 支持XML序列化的泛型 Dictionary ///
本程序抓取在linux和Mac上是没什么问题的,不过windows会遇到编码问题,暂时没有心情来处理这个bug,就是这么任性~ 目标在这里: 获取Amazon Kindle的排行榜网址 library
本文很大程度参考了Y4er师傅的文章：https://github.com/Y4er/dotnet-deserialization/blob/main/dotnet-serialize-101.md
本来今天要跟大家分享怎么批量爬取2016年各大上市公司年报的，可是代码刚写了开头，就发现年报这玩意儿，真的不太好爬，还以为自己写的姿势不对，换了好几个网站。 眼睁睁的开着网页源码里排的整整齐齐的pdf文档，可是就是爬不到，NND，还是火候不够，本来打算放弃的，可是想着不干点什么太没成就感了，就跑去知乎爬了人家几张图。 之前分享过知乎爬图的代码，当时利用的Rvest爬的，今天换RCurl+XML包来爬，也算是新知识点了。 用R语言抓取网页图片——从此高效存图告别手工时代 因为害怕爬太多，会被禁IP，毕竟知乎
.Net提供的各种序列化的类，通过使用这些类，. Net对象的序列化和反序列化变得很容易。但是字典对象的序列化并不是那么容易。为此，您必须创建一个能够序列化自身的特殊Dictionary类。在不同的业务案例中，序列化技术可能不同。
使用 XML 序列化特性或数据协定特性进行了标记的类或结构包含 DataSet 或 DataTable 字段或属性。
由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。
生活中，我们面临着各种各样的数据：比如你的成绩单，比如公司的财务报表，比如朋友圈的一些状态，比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化（variety）。 也许你期待的数据是这样的：
GDC给出了一系列的用户友好的选择框，你只需要根据条条框框来选择就可以下载到自己想要的数据，而不需要去几百个文件夹里面漫无目的的查找了。 https://gdc-portal.nci.nih.gov/legacy-archive/search/f 根据自定义搜索过滤条件拿到了 mainfest 文件就可以使用下面代码下载：
XMLSerializer 提到XMLSerializer，我想绝大多数人都知道这是asmx采用的Serializer。首先我们还是来看一个例子，通过比较Managed Type的结构和生成的XML的结构来总结这种序列化方式采用的是怎样的一种Mapping方式。和DataContractSerialzer Sample一样，我们要定义用于序列化对象所属的Type——XMLOrder和XMLProduct，他们和相面对应的DataContractOrder和DataContractProduct具有相同的成
root@h102 solr-5.3.0# bin/post -c gettingstarted docs/
经过前两篇文章，我们已经可以得到了我们的花园的基本信息了，并用xml反序列化来映射到相应的实体类中，有了花园信息，我就就要来研究其一些动作的实现了，比如说：浇水、除草、收获、偷盗等等功能具体是怎么来实现的， 首先还是打开fiddler2抓一下包看看
不久前看到一个讨论帖，说的是 XML 和 JSON 的比较，说着说着后来就变成了 JSON 到底比 XML 牛逼在哪里。不吹不黑，客观地来比较一下二者的异同。
距离第一次听说生信已经十几年了，现在是邋遢大叔重新开始学代码，精力确实已不像从前，各位入坑还是要乘早。后来约莫在5年前，课题组当时有个RNA-Seq数据，lab meeting时听瑞典小哥在汇报DEGs筛选，当时感觉好是神奇。其实陆陆续续也有过学习的念头，但在对自己的各种纵容下，想法又逐渐隐没。直到2月前，机缘巧合参加了生信技能树培训，才进一步强化了自己学习生信技术的信念。
做小程序的支付时，在翻阅了大量的别人分享的代码后，感觉写的简直就是一堆垃圾，不敢苟同，要是代码都那么写，维护性简直了，于是才有了这篇文章。
<xs:schema xmlns:xs=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema” 表示数据类型等定义来自w3
XML 序列化中的中心类是 XmlSerializer 类，此类中最重要的方法是 Serialize 和 Deserialize 方法 。XmlSerializer 创建 C# 文件并将其编译为 .dll 文件，以执行此序列化。XML 序列化程序生成器工具 (Sgen.exe) 旨在预先生成要与应用程序一起部署的这些序列化程序集，并改进启动性能。XmlSerializer 生成的 XML 流符合万维网联合会 (W3C) XML 架构定义语言 (XSD) 1.0 建议。而且，生成的数据类型符合文档“XML 架构第 2 部分：数据类型”。
本文为总结类文章，所写皆为对BlackHat议题Munoz-Room-For-Escape-Scribbling-Outside-The-Lines-Of-Template-Security-wp.pdf 的复现学习，国内也有青藤云实验室的复现文章，有兴趣的推荐去看原文。
在APP打包过程中 , 会通过AAPT编译资源以及生成R.java文件. 一般我们使用以下命令来调用aapt命令 :
英文解析：resource busy and acquire with NOWAIT specified
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