小勤：是不是因为这些null要替换成0的原因才行吗？ 大海：对的，null不能直接加。 小勤：除了替换成0，还有其他替换方式吗？ 大海：可以直接用List.Sum函数完成，无需替换。 小勤：啊？...大海：在求和的时候，两个理解得到的结果都是一样的，但是，假如不是求和，是求平均，你觉得应该是把null当做0，还是会忽略null呢？ 小勤：这个看起来真是忽略了null哦。...另外，要加的列很多的话怎么办？在List.Sum里一个个点击输入或写列名都好麻烦啊！ 大海：可以一键生成哦。...先选中要加总的列，然后在添加菜单里，点击【标准】-【添加】按钮，或者点击【统计信息】-【求和】按钮： 小勤：原来还能直接鼠标操作啊！...大海：其实你可以看到，基础的数值加减乘除、文本左中右提取等等，都可以一键搞定。自己在实际应用时可以多摸索了解一下。当然，这些基础的功能涉及的函数也要熟悉，毕竟在很多时候是需要综合起来运用的。
但就在SnapchatLOGO发生改变之后，这一数字迅速下降。...总的来说，当时在Twitter上很难找到对 Snapchat 新LOGO标志设计的任何积极评论。 虽然 Snapchat 新LOGO的设计成本可能很小，但还有其他成本伴随着像这样的改变。...唯一的区别是轮廓的重量，这绝对是显而易见的。如果 Snapchat 的目的是在用户解锁手机后立即吸引他们的注意力，那么毫无疑问它奏效了。 那么为什么会有如此大的反弹呢？...他们的LOGO标志是熟悉的、怀旧的、安全的——随着改变而来的是那些美好的感觉被抹去，我们必须从头开始。 其次，新LOGO标志在游戏中扮演着重要角色“其中一个与另一个不同”。...最流行的平面设计趋势之一是设计中的极简主义。人们正在删除诸如轮廓和额外装饰之类的元素，并满足于减少。简约的设计与压倒性的相反：它们易于理解且易于使用。
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理 总结 ---- 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...---- 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序SwitchToIfElseWithSwitch如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！ ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
说明：有同学私信问到，为什么TCP在高时延和丢包的网络中传输效率差? Google可以搜到很多的信息，这里转译了部分IBM Aspera fasp技术白皮书的第一章节内容，作为参考。...在这个数字世界中，数字数据的快速和可靠移动，包括全球范围内的大规模数据传送，对于几乎所有行业的业务成功都变得至关重要。...TCP固有的传输性能瓶颈主要是由TCP的加性增/乘性减(AIMD)拥塞避免算法引起的，TCP拥塞算法缓慢地探测网络的可用带宽，增加传输速率直到检测到分组丢失，然后指数地降低传输速率。...TCP AIMD中基于丢包的拥塞控制对网络端到端传输吞吐量具有致命的影响:当一个分组丢失需要重传时，TCP大幅降低发送数据甚至停止发送数据到接收应用，直到重传确认。...下面条形图显示了在使用TCP (黄色显示)的文件传输技术的OC-1 (51 Mbps)链路上，在各种数据包丢失和网络延迟条件下可实现的最大吞吐量。
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理方式 总结 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序 SwitchToIfElseWithSwitch 如下： package review3...： 1.2、执行未出结果的 Java 程序 这时执行另外一个程序 ComputeDayWithSwitch（可能有人已经发现错误），代码如下： package review3_32; import
问题描述 在使用flask_sqlachemy时，给price字段选择了Float类型，数据库用的mysql，生成数据库表后，发现 from sqlalchemy import Float,Column...虽然能存储float类型，结果如下 ? 但是查询时有问题！！！ ?...根本查不到结果 错误示例，还有如下几种 错误示范 from sqlalchemy import Column,Float from sqlalchemy.dialects.mysql import FLOAT...Column(Float(as_decimal=True)) float_4 = Column(Float(precision=10, scale=2),default=0.00) 上面方法无论哪种生成的结果
bug如下图： 困扰了我好长时间，在老师和同学的帮助下，终于解决了。原因是字段名没有对应 改成和数据库字段名一样即可，并将实体类的相关方法重新编写即可
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。...尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。 在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。...在大多数实际应用中，p 是实际数据/测量值，而 q 是假设分布。对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。...总结 在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。然后我们回答了为什么这两个术语在深度学习应用程序中经常互换使用。我们还在 python 中实现并验证了这些概念。
今天来看个问题：第一次表单验证的结果，在第二次表单验证时仍然存在。怎么解决呢？ ? 解决办法： 在窗口打开时，对该表单项进行重置，将其值重置为初始值并移除校验结果 ? if (this.
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 首先我们查看println的方法定义，有：...都到这你肯定有疑问，即使你说的完全正确，但是也没见得调用了对象的toString()；此疑问的解答，在于String中静态方法valueOf()方法利用到了对象的toString()方法。
首先我们还是看一下文章：https://blog.csdn.net/weixin_37930716/article/details/90234705 的内容 笔者在参考该文章的时候，踩了一个坑，是vue...这样在父子组件通信的时候其实只有两级通信，如果写在单独的一个vue文件里，实际上就是三级通信。 清除上一次验证结果的代码就应该是： if (this.$refs.子组件名称....$refs.editForm.resetFields(); 完整的案例展示： 代码1：对话框和父组件的页面代码是在同一个vue文件里 ...$refs.refdata.clearValidate(); } this.visible = true; }, 代码2：对话框是单独的一个vue文件，和父组件不是在同一个vue...如果要实现testForm里面的输入框的表单验证条件结果的清除，【添加】按钮的事件中的代码应该这样写： handleAddDialogOpen() { if (this.
如果取一个数字到N位小数点，要怎么做呢？ 这里总结有两种方式：格式化和四舍五入。...重要的一点要「特别注意」：「当使用BigDecimal的构造方法时，一定要使用BigDecimal(String)构造方法」，要不然可能会精度问题出现，得不到想要的结果。...256.03结果打印的却是256.03。...在很多情况下舍入的值都是不正确的。...总结 本篇文章介绍了不同的方式取一个数字到N位小数点，我们可以在不改变值的情况下进行格式化输入，也可以通过四舍五入的方式进行取值，同时也列举出几个类库来解决四舍五入的问题。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。可以为维度赋值-1，NumPy 可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 再多维度 NumPy 可以在任意维度实现上述提到的所有内容。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。...在 NumPy 写入 即可。 下图是一个图像文件的片段： ? 如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示——红色、绿色和蓝色。在这种情况下，我们需要一个三维数组（因为每个单元格只能包含一个数字）。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘。NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法，我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作： ?...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...可以为维度赋值-1，NumPy 可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 06 再多维度 NumPy 可以在任意维度实现上述提到的所有内容。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。 2.
2.统计数字特征 均值 mean 就是我们说的平均值,在统计学中,均值能够表现一组数据的中心,或者说质心,就好像你端一个盘子,只需要 将盘子的重心点拖住,盘子就不会倒一样,由此物理常识我们拓展到均值的特性...,一组数据若有一个极小或者极大的值,这时,均值就不 能很好的反映数据的水平....,反映了整个数据离散的状况,这里用到平方 纯粹是避免正负抵消的,所以我们完全可以理解为,所有点与均值点的误差的平均情况.若把均值点当作是某一 正确值,那么其他的点就是对正确值的模拟....另外一种是乘积,它有一个法则,就是前面的矩阵(包括向量,向量就是矩阵的一种)的列数要与后面矩阵的行数相同,才能相乘.如A是3行4列的,B是4行5列的这样就能相乘,而且只能是AB乘不能是BA乘,也就是说外积不能交换顺序...求特征值:这个一时半会真讲不清楚,各位还是翻翻书了解. ? ? 未完待续
相比之下，matrix 可以确保运算结果全部是二维的，结果相对好一点。为什么只是相对好一点呢？呆会儿我们再来吐吐 matrix 的槽点。 看起来还不错。不过槽点就来了。...Out [114] 我们预期的输入结果应该是一个 2 x 1 的列向量，可是这里变成了 1 x 2 的行向量！ 为什么我会在意行向量和列向量？在矩阵运算里，行向量和列向量是不同的。...实际上，这个还达不到目的，因为那里面写了好多硬编码的数字，要处理通用的过滤情况，还需要写个函数来实现。而这个任务在 matlab/octave 里只需要写成 X(Y==1, :) 即可完美达成目的。...直观地讲，我们应该会想这样做：(x 点乘 y) 叉乘 theta。但很不幸，当你输入 x * y 时妥妥地报错。...看起来结果还不错，但实际上这里面也是陷阱重重。 In [45] 会报错，因为在 array 里 * 运算符是点乘，而在 matrix 里 * 运算符是叉乘。
离散对数 素数n的本原根a满足，a的1次方到a的n-1次方 mod n结果不同并且对应1到n-1。...（换句话说是1到p-1的置换序列） 对于y=a^x mod p，已知a、x、p计算y容易，但已知y、a、 p ，计算x困难，x被称为离散对数。 至于为什么困难，涉及到相应算法的时间复杂度。...计算a的有限次方还行，但猜x的话，就需要遍历了。 算法 借助数学特性，现在我们公开y与a，也就是素数和它的本原根。 用户A随机选择一个秘密的Xa，作为x计算出Ya。用户B同理计算出Yb。...那么，这两个密钥是相同的。 为什么相同呢？毕竟Yb^Xa mod q=(a^Xb mod q)^Xa mod q，也就是a^(Xb*Xa)mod q。...上面的等式我试了一下成立，但还没有理解，先求个余数再乘n次方居然也可以保持结果相同，数学真有意思。 就这样，用户AB都自己随便凑了个数，得到了相同密钥，中间人监听也得不到有用信息。
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