首先这次遇到问题的是,C# Winform 项目中新建的数据集 IDE 是 VS2013 调用如下: private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { NewDataSet.ReadXml("SalesData.xml"); this.reportViewer1.RefreshReport(); } Xml文件如下: <?xml version="1.0" standalone="yes&qu

SAP中所有的项目文本都存在以下两张数据表中: 1. STXH  抬头项目文本 透明表 2. STXL  明细项目文本   透明表 长文本读取方法 首先在STXH和STXL中根据OBJECT NAME, TEXT ID,TEXT OBJECT查找到需要的文本对象, 然后通过READ_TEXT / READ_TEXT_INLINE函数来读取文本内容. 以读取交货单文本为例: 1.获取OBJECT NAME, TEXT ID,TEXT OBJECT 2.获取交货单抬头.行项目长文本 FORM rea

/*ca75a_c++_标准IO库习题练习习题8.3,8.4,8.6习题8.9.8.10 ifstream inFile(fileName.c_str());1>d:\users\txwtech\projects\ca75a\ca75a\ca75a.cpp(28): error C2079: “inFile”使用未定义的 class“std::basic_ifstream<char,std::char_traits<char>>”1>d:\users\txwtech\p

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

现象描述 长文本在SAP的运用主要体现在一些notes的记录,或者一些比较长的文本的存取,比如工作流的审批意见,采购申请和采购订单的附加说明等等.如下图: 处理过程 1:SAP中所有的长文本都存在两张表中: STXH 长文本的抬头信息 STXL 长文本的明细信息 但是长文本在使用前,需要先进行配置,如果不配置是不可能往表STXH和STXL中写入文本值的.配置在视图V_TTXIDI和视图V_TTXOBI中进行. SE16维护视图V_TTXOBI SE16维护视图V_TTXIDI 2:在上图中,找到

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

虽然早就对NLP有一丢丢接触,但是最近真正对中文文本进行处理才深深感觉到自然语言处理的难度,主要是机器与人还是有很大差异的,毕竟人和人之间都是有差异的,要不然不会讲最难研究的人嘞 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~不华丽的分割线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 我了解的对词义理解毕竟优秀的当属word2vec了,在训练结束后能得到跟我们人

十大基本功之 testbench 1. 激励的产生 对于 testbench 而言,端口应当和被测试的 module 一一对应.端口分为 input,output 和 inout 类型产生激励信号的时候,input  对应的端口应当申明为 reg,output 对应的端口申明为 wire,inout  端口比较特殊,下面专门讲解. 1)直接赋值 一般用 initial 块给信号赋初值,initial 块执行一次,always 或者 forever 表示由事件激发反复执行.举例,一个 module

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59688569 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12537014.html 因为本学期选修了几门与统计有关的课,开始学习统计学中普遍使用的R语言.虽然之前学习过Pascal.C.Python等语言,但是初次接触R语言还是感觉跟其他的编程语言有本质的不同.R语言是数学家设计的编程语言,对于一些常见的数学操作和计算要比其他语言简单得多,因此也更适合用在高效的统计

参考了这篇文章:http://blog.csdn.net/zhangskd/article/details/21992933 从本质上来讲,中断是一种电信号,当设备有某种事件发生时,它就会产生中断,通过总线把电信号发送给中断控制器(如 8259A). 如果中断的线是激活的,中断控制器就把电信号发送给处理器的某个特定引脚.处理器于是立即停止自己正在做的事, 跳到中断处理程序的入口点,进行中断处理. 常见的中断控制器有两种:可编程中断控制器 8259A 和高级可编程中断控制器(APIC),中断控制器

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类

Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙. 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. 本文详细解读了Apache Lucene - Index File Formats(http://lucene.apache.or

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PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一) 背景介绍   在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告.打折促销信息.澳门博彩邮件.理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼.   不过,自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事.传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯.支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤,今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器.当然,在讲PaddlePadd

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

影视剧字幕聊天语料库特点,把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话,相邻第二句很可能是第一句最好回答.一个问句有很多种回答,可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序,找到最优,是一个搜索排序过程. lucene+ik.lucene开源免费搜索引擎库,java语言开发.ik IKAnalyzer,开源中文切词工具.语料库切词建索引,文本搜索做文本相关性检索,把下一句取出作答案候选集,答案排序,问题分析. 建索引.eclipse创建maven工程,maven自动生成pom.xml文

在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.). R的源起 R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auc