DbgridEh 对应数据集ADOTable1,其中有个字段 部门编码,另外增加查找字段比如 部门名称 ADOTable2对应查找数据集,包含 部门编码和 部门名称字段. ADOTable1 打开后,再运行 ADOTable2.Close; ADOTable2.Open; 后记录不是在第一个,需要再 ADOTable2.First; 否则 ADOTable2.Eof 为 true 如果ADOTable1对应的是普通的DBGRID,则不需要 ADOTable2.First; 奇怪了. unit U…

参考网址:http://camnpr.com/archives/1515.html 通常volist标签多用于查询数据集(select方法)的结果输出,通常模型的select方法返回的结果是一个二维数组,对此可以直接使用volist标签进行输出. 在控制器中首先对模版赋值,如下例所示: view sourceprint?1 $User = M('User'); 2 $list = $User->limit(10)->select(); 3 $this->assign('list',$li…

一.我们先分析其产生的原因: 1.当鼠标从父级移入子集时触发了父级的两个事件:a.父级的mouseout事件(父级离开到子集):b.由于事件冒泡影响,又触发了父级的mouseover事件(父级移入父级): 2.当鼠标从子集移出到父级时又触发了父级的两个事件:a.由于事件冒泡影响,父级触发了mouseout事件(父级移出父级):b.再触发了父级的mouseover事件(子集移入父级) 注:红色字体的解释是事件冒泡的奇妙之处. 二.解决方法: 首先必须先熟悉以下两个方法和一个事件属性: a,b为节点…

import tempfile import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y = x * x with tf.S…

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 从数组创建数据集. input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y =…

快速生成一个DataFrame的方法: #模拟生成数据集的方法 import pandas as pd import numpy as np boolean=[True,False] gender=['男','女'] color=['green','blue','yellow'] data=pd.DataFrame({'height':np.random.randint(150,190,100), 'weight':np.random.randint(40,90,100), 'smoker':[…

Knockout 可以将 visible 绑定到DOM 元素上,使得该元素的hidden 或visible 状态取决于绑定的值. 查看以下knockout的描述,http://knockoutjs.com/documentation/visible-binding.html When the parameter resolves to a false-like value (e.g., the boolean value false, or the numeric value 0, or nul…

使用 TDBSumList 组件   还记得以前有朋友问过这样一个问题:在 DBGrid 下如何像 Excel 一样能够做统计计算,实话说,使用 DBGrid 来做的话着实不易,不过现在有了这个咚咚,相信会简单些.以下是摘录的一些使用上的说明: [TDBSumList说明]      你可以使用TDBSumList在可视动态变化数据集中进行记录统计.在你想查看的数据集中设置相关的数据字段,然后写 SumListChanged 事件来指定在TDBSumList发生改变后所要做的操作.TDBSumL…

上篇已经创建好了线数据(shp文件格式)链接:点我 这篇将基于此shp线数据创建网络数据集. 在此说明:shp数据的网络数据集仅支持单一线数据,也就是说基于shp文件的网络数据集,只能有一个shp线文件参与. 如何解决这个弊端呢?见下篇,利用地理数据库即可. 本篇目录: 1. 创建网络数据集 2. 给网络数据集命名 3. 转弯 4. 连通性 5. 高程 6. 网络数据集的阻抗属性 7. 出行模式 8. 导航设置 9. 创建并构建网络数据集 10. 试验最短路径 1. 创建网络数据集! 如图. 2…

EhLibProjGroup110.groupproj,依次编译所有的包,再安装所有的dcl设计时包. == EhLib 7.0.133 Full Source 使用安装器EhLibInstaller,安装2007, 注册表里 HKEY_CURRENT_USER\Software\Borland\BDS\5.0\Known Packages 变成  \Bpl\DclEhLib110.bpl 启动IDE,提示 BPL 找不到.到D:\BPL下也没有发现bpl 其实应该是 $(BDSCOMMONDI…

由于 opacity 属性能被子元素继承,使用它设置父元素背景透明度时也会影响子元素． 解决方法: 1> 使用 RGBA Example .classname { /* RGBa, 透明度0.6 */ background: rgba(0, 0, 0, 0.6); } 2> 使用 opacity, 设置一个背景DIV,此DIV使用绝对布局 Example <div class="demo"> <div class="demo-bg"&g…

返回目录 这一讲中主要是说EnterpriseLibrary企业级架构里的caching组件,它主要实现了项目缓存功能,它支持四种持久化方式,内存,文件,数据库和自定义,对于持久化不是今天讨论的重要,今天主要说,如何使用AOP的思想再配合Caching组件来实现可更新的,可插拔的,松耦合的,基于数据集(结果集)的缓存方案,之所以叫它方案,确实,在实现上有一定难度,我自己对于微软的NLayerApp架构里用到的Attribute注入方式也对一定修改,因为NLayerApp里的缓存数据集并不支持方法…

读取Excel文件并返还数据集RecordSet 该方法适用于.xls,.xlsx类型的文件 读取Excel文件的Function: '取得数据集 Function getRecordSetForExcels(sFilePath As String, _ sTableName As String, _ Optional sField As String, _ Optional strWhere As String, _ Optional sOrderBy As String) As ADODB.…

比如输入2014-06-1 和 2014-07-1形成一个2014-06-1 2014-06-22014-06-3...2014-07-1 的数据集.   解决方法: select date'2014-06-01'+rownum-1 as my_numbersfrom dualconnect by level <= (date'2014-07-01' - date'2014-06-01') + 1 date 和to_date功能一样 select to_date('2014-06-01','yy…

当网站服务器并发连接达到一定程度时,你可能需要考虑服务器系统中tcp协议设置对http服务器的影响. tcp相关延时主要包括: 1.tcp连接时建立握手: 2.tcp慢启动拥塞控制: 3.数据聚集的Nagle算法: 4.用于捎带确认的tcp延迟确认算法: 5.TIME_WAIT时延和端口耗尽. 对上面的延时影响,相应的优化方法有: 1.http使用“持久化连接”,http 1.0中使用connection:keep-alive, http 1.1默认使用持久化连接: 2.调整或禁止延迟确认算法(…

这种方法可以定义为返回到其button,它不影响返回手势. 新方法: self.navigationItem.leftBarButtonItem = [[UIBarButtonItem alloc] initWithImage:img style:UIBarButtonItemStylePlain target:self action:@selector(onBack:)]; self.navigationController.interactivePopGestureRecognizer.de…

近来,学习了一下<JavaScript精粹>,读到了函数这章,理清了JavaScript中this在不同调用模式下的指向. 1.Function调用模式:Function是JavaScript的一种引用类型,拥有四种调用模式:方法调用模式,函数调用模式,构造器调用模式,apply(call, bind)调用模式 2.Function的不同调用模式对this产生不同的影响: (1)方法调用模式:Function作为对象的方法被调用.此时,this指向调用Function的对象. var obj…

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高…

1.1Delphi数据库应用程序的层次结构 Delphi数据库应用程序通过数据存取构件对数据库进行访问,通过可视的数据构件(Data Control)将数据呈现给用户,并与用户进行交互.Delphi数据库应用程序的结构如下图: 图 2‑1 Delphi数据库应用程序结构图 Delphi访问数据库可以分为三级: (1).由ADO(Active Data Object)对象及底层数据库驱动程序来访问数据源. (2).再由数据集构件(TADOTable.TADOQuery.TADODataSet)与A…

采用Pascal VOC数据集的组织结构,来构建自己的数据集,这种方法是faster rcnn最便捷的训练方式…

ADO.NET数据访问技术的一个突出的特点就是支持离线访问,而实现这种离线访问技术的核心就是DateSet对象,该对象通过将数据驻留在内存来实现离线访问. DataSet对象由一组DataTable对象组成,这些对象DataRelation对象互相关联,这些Data Table对象又包含Rows(行)集合.Columns(列)集合,Rows集合是由多个DataRow对象组成,Columns集合是由多个DataColumns对象组成. 步骤 引入命名空间system.Data 创建DataSet对…

先扯点闲篇儿,直取干货者,可以点击这里. 我曾误打误撞的搞过一年多的量化交易,期间尝试过做价格和涨跌的预测,当时全凭一腔热血,拿到行情数据就迫不及待地开始测试各种算法. 最基本的算法是技术指标类型的,原生的技术指标,改版的技术指标,以技术指标为特征构造机器学习算法,都做过.不论哪种方法,都绕不开一件事——如何使用历史数据验证算法的性能. 当时我是纯纯的小白,对数据集划分完全没有概念,一个很自然的想法就是拿全量数据跑回测,看资金曲线的年华收益.最大回撤.sharpe什么的.那时国内很多量化平台正在…

此方法能够自己定义返回button,且不影响返回手势. 新方法: self.navigationItem.leftBarButtonItem = [[UIBarButtonItem alloc] initWithImage:img style:UIBarButtonItemStylePlain target:self action:@selector(onBack:)]; self.navigationController.interactivePopGestureRecognizer.dele…

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法, 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法. 对于此类数据集,我们可以使用各种查询引擎查询它们. 写操作 在此之前,了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助. 这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改. UPSERT(插入更新) :这是默认操作,在该操作中,通过查找索引,首先将输…

工作中,总是要使用各种中文数据集,每次使用数据集都要花费不少的时间进行寻找,写预处理代码,结合不同的模型和框架做出相应的处理.有的时候好不容易找到合适的数据集,但是却因为网络问题,无法下载,下载了很长一段时间,突然弹出 timeout. 既浪费时间,也浪费精力. 所以,就决定自己造个轮子,搞定这个问题. 考虑到这个包要能有很好的多框架兼容性,并且还要有很好的性能和源码的架构.找来找去,最终找到了 Huggingface 的 Datasets 库,这个包有着非常好的框架兼容性,性能和源码架构,是一…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

一.Connection对象 Connection对象也称为数据库连接对象,Connection对象的功能是负责对数据源的连接.所有Connection对象的基类都是DbConnection类. Connection对象有两个重要属性: (1)ConnectionString:表示用于打开 SQL Server 数据库的字符串: (2)State:表示 Connection 的状态,有Closed和Open两种状态. Connection对象有两个重要方法: (1)Open()方法:指示打开数据…

Publication的属性 immediate_sync 控制 Snapshot 文件的创建,如果属性 immediate_sync设置为true,那么snapshot file在snapshot agent 每次 run的时候都会创建.如果设置为false,snapshot file 只在subscription创建时才会创建. 在创建Snapshot file之后,如果对article 进行update,会产生 pending transaction,这些transaction会被写入到d…

Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapShot的功能.一个snapshot(快照)是一个全部文件系统.或者某个目录在某一时刻的镜像.快照在下面场景下是非常有用:防止用户的错误操作:管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照,这样就可以在文件系统上有若干份只读快照.如果用户意外地删除了一个文件,就可以使用包含该文件的最新只读快照来进行回复.备份:管理员可以根据需求来备份整个文件系统,一个目录或者单一一个文件.管理员设置一个只读快照,并使用这个快照作为整个全量备份的开始点.增…

最近开始了全面的JAVA生态环境学习,因此,JVM的学习是必不可少的一个环节.和.NET的CLR一样,一起的JAVA应用均跑在JVM虚拟机上,不过相对我们只能干看看的CLR,JVM有很大的灵活性,可以通过配置优化JVM的性能,同时针对JVM相关的监控软件也非常丰富.这部分知识有一些晦涩,为了成为一名合格的JAVA程序员,再硬的骨头也要啃下来,由于自身对这部分没有特别多的心得,将借鉴参考资料中标注的文章进行学习. 首先通过数据类型来引入一个高级语言的核心概念,堆和栈.JAVA的基本类型包括:byt…