今天又处理一起与win7文件关联相关的电脑故障，循例我又来写一篇日志。...在xp的年代，文件关联的信息存在于注册表中的 HKEY_CLASSES_ROOT/.ext HKEY_CLASSES_ROOT/filetype （.ext代表扩展名，filetype代表文件类型名，例如...，新增了一个地方 HKEY_CURRENT_USER/Software/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Explorer/FileExts/.ext 前面的是属于文件关联的系统级设置...右键打开方式所修改的内容就属于用户设置。 这二者所设置的实际对象是一样的，当二者不一致的时候，用户设置优先于系统设置。 用户设置具体会存于下面这个位置。...其实之前还有遇到过更恶劣的情况，就是为程序（*.exe）文件指定了打开方式。 结果导致注册表管理器等工具软件无法直接正常打开。
今天在我的应用程序中使用Bottom Sheets。...bottom_sheet_behavior" app:behavior_peekHeight="0dp" /> 当我将peek高度从这个xml更改为120dp时，我得到了正确的视图...但是当尝试从java做同样的事情时，我会得到不同的结果，即高度小于xml。...bottomSheetBehavior.setPeekHeight(120); 出现这样的问题是当然的，setPeekHeight()（以及许多其他大小/维度相关的方法）为其参数获取像素值。...执行此操作的最佳方法是定义dimen资源值，然后在代码中获取它： 120dp 然后在代码里写 int peekHeightPx
问题来源 今天打开 Pycharm，依次点开 file -> settings -> Python Interpreter，然后发现 Python Interpreter 里面什么内容也没有。...▲ Python Interpreter 里面什么内容都没有 然后开始百度，发现了一篇相关的文章：Python Interpreter在PyCharm中没有显示任何内容，里面提到 删除了.idea...▲ 提到 .idea 文件被删除 问题解决 这让我想到之前确实删除过这种文件（所以没事不要删除一些奇奇怪怪名字的文件），然后就去回车站找到了这两个文件。...▲ 可以看到 Python Interpreter 里面的内容 总结 没事不要乱删与 Pycharm 相关的各种文件夹，否则指不定那天就会遇到各种奇奇怪怪的问题。
在最美的年华遇见更好的自己！...问题来源 今天打开 Pycharm，依次点开 file -> settings -> Python Interpreter，然后发现 Python Interpreter 里面什么内容也没有。...[▲ Python Interpreter 里面什么内容都没有] 然后开始百度，发现了一篇相关的文章：Python Interpreter在PyCharm中没有显示任何内容，里面提到 删除了.idea...[▲ 提到 .idea 文件被删除] 问题解决 这让我想到之前确实删除过这种文件（所以没事不要删除一些奇奇怪怪名字的文件），然后就去回车站找到了这两个文件。...[▲ 可以看到 Python Interpreter 里面的内容] 总结 没事不要乱删与 Pycharm 相关的各种文件夹，否则指不定那天就会遇到各种奇奇怪怪的问题。 本次的分享就到这里
希望大家各抒己见，对于实验的结果给出一个圆满的解释，同时希望读者从中理解到更多关于编译、关于CLR一些被我们忽略的细节。...，我想很多人都能够猜得到，如果在显示调用GetString（）之前，需要完成静态成员的初始化，所以最终的输出结果如下图所示： 然后我们在Main（）种多加一行代码：string field = Foo.Field...;之前执行） “神奇”的事情还没有结束，如果我们在Foo中加上一个静态构造函数，其中不执行任何的操作： 1: class Foo 2: { 3: public static string...，可见虽然通过Bar调用了静态方法DoSomething，但是Bar的静态构造函数没有被执行。...作者：Artech 出处：http://artech.cnblogs.com 本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利
关于我的这篇文章【Quartus II】关于仿真后.vwf文件没有波形?...波形只在simulation report里面有的问题，很多小伙伴评论，processing里面没有simulator tool 我使用的软件版本是 Quartus II 9.0，processing...里面是有simulator tool的。...结合百度网友的说法，下面给出具体原因： Quartus II 9.0是可以波形仿真的。...如果想用Quartus II 自带的波形仿真，还是建议使用以前老版本 。 看完就赞，养成习惯！！！^ _ ^ ❤️ ❤️ ❤️ 码字不易，大家的支持就是我坚持下去的动力。
大家应该在获取checkbox值的时候发现没有选中是没有值的,value这个值选中才会有,那该怎么让它不选中也获取呢?...很简单,加个隐藏的input,通过点击复选框,用js事件改input的值 大概就是这样,最后贴上一段代码 $(function(){ $(".attr_if_check").on('click'
文章目录 问题起因 问题出现 初步结论 问题回溯 谜团解开 问题起因 在之前的一篇文章mybatis看这一篇就够了当中，提到过，在使用mybatis时，有时候需要把编写了SQL语句的XML文件，...即，默认打包得到的结果如下 可以看到com.example.mp.mappers包下没有XML文件 我们可以配置pom.xml中的resources标签，指定打包时，加入src/main/java下面的...问题回溯 然而，在一年前的这篇文章 -> mybatis看这一篇就够了 当中，提到过当把XML文件和java类放在一起时，可以通过增加pom.xml的配置解决XML文件没有被打包的问题，当时增加了pom.xml...好像并没有出现这次遇到的这种问题。...这时我就很困惑了，当时为什么没有问题？当时为什么就把src/main/resources下的文件打包进来了？会不会和maven的版本，maven的插件版本等有关？
问题： 刚 wubi 安装 deepin linux 12.12 正式版后，切换到 windows 7 发现音箱没声音了，然后查了下音箱没问题，内置扬声器也没问题，主板音频接口也没问题，好吧，遇上怪事了...上官网论坛搜了下，也有人遇到了一样的问题（http://www.linuxdeepin.com/forum/6/14255?...关于这两者有何区别为何会导致 windows7 没有声音具体我也没搞明白，就如 deepin 官方回复一样：怎么可能！两者是两套不同的系统呀！...不得不说这个问题是我玩这么多年电脑遇到的最奇葩的一个故障，解决起来很简单，但是排查起来无从下手，我都排除了各种硬件异常，也删除了 wubi deepin、重装驱动、重启系统了，就差重装系统了。。。...结果。。。柳暗花明又一村~ 总结： （1）这其实是一个不是问题的问题：你关机睡一觉就好了，哈哈~ （2）很多人只知道重启和注销有区别，估计很少人知道重启和关机-开机也有区别，呵呵。
1 实现 在Java代码中，你可以使用一些库来解析和验证User-Agent字符串，以确保它符合预期的格式和内容。...下面是一个使用user-agent-utils库的示例代码： 首先，确保你的Java项目中包含了user-agent-utils库的依赖。...你可以在项目的构建文件（如pom.xml或build.gradle）中添加相应的依赖项。...然后，我们可以使用UserAgent对象的方法来获取浏览器、操作系统等相关信息。 在验证部分，我们首先检查User-Agent值是否为空。...然后，我们使用getBrowser().getName()方法获取浏览器的名称，并与预期的值进行比较。这里只是一个简单的示例，你可以根据实际需求添加更多的验证逻辑。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...错误提示 解决方法 一，检查IP地址是否为自动获取 1，首先右键任务栏右下角的网络图标点击进入”网络和共享中心”,然后点击”更改适配器设置”。...4，在属性界面设置IP地址为自动获取 二，重置网络环境 1，右键左下角的Windows徽标，打开管理员模式的命令提示符 2，输入netsh winsock reset，然后回车重启电脑即可...三、卸载以太网模块，重启电脑自动重新安装新的模块 1、在控制面板里找到网络连接，右键选择属性，弹出如下窗口。...五，检查外部设备 如果以上方法均未能解决问题，则基本可以排除是电脑的系统软件等问题，此时需要检查外部连接，如网线，交换机，路由器等是否出现问题。
在论文中，作者提到，因果AI系统打破了传统的根据症状诊断疾病的诊断方式，通过使用“反事实问题”缩小患者可能出现状况的范围。显然，因果AI系统更加接近专业医师的诊断思维。...关于诊断的准确率，作者在论文中介绍到：“我们使用了1671个临床案例作为测试集，然后将反事实算法、表现为SOTA的关联推理算法、44名专业医师三者进行对比。...但是，尽管大量研究都同意将因果推理置于诊断中心，但作者在论文中也提到：“据我们所知，目前，并没有采用现代因果分析技术的模型诊断的方法。”...另外，作者提出了两个反事实的诊断措施，称之为预期失效（expected disablement）和预期充分性（expected sufficiency）。 其中，预期失效定义为： ?...预期充分性定义为： ? 其中， ε为事实证据，S+为证据确凿的事实状态，D代表疾病，S'为反事实症状证据状态。 除此之外，作者还给出了用于计算这些指标的诊断模型-孪生诊断网络。 ?
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 统计假设检验报告了假设观察结果的可能性，例如，变量之间没有关联或集合之间没有差异。 如果关联或差异具有统计学意义，则假设检验不会评估效果的大小。...实验结果可能有意义，但影响可能小到几乎没有。 这是可能的而且常见的，结果在统计学上是显著的但并不重要。结果在统计上也可能是非显著但很重要。...忽略效应所表现出的问题在于它可以使用特别措辞来计算，或者甚至完全忽略留给读者去解释。这是一个很大的问题，因为量化效应的量对于解释结果至关重要。 什么是效应量？...效应量是指预期在群体中发生的效果或结果的量或量级。 效应量是根据数据样本估算的。 效应量方法是指用于计算效应量的统计工具的集合。通常，效应量测量领域被简称为“ 效应量”。...API scipy.stats.pearsonr() API numpy.var() API numpy.mean() API 总结 在本教程中，你了解了效应量和效应量度量，用于量化结果的量级。
，因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了，于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现，发现了如下现象： import numpy import torch import...不过显然不同的底数之间其值事实上也只相差了一个常数倍，因此整体上这个事实上并没有特别重要，一般用e作为底也没啥问题。...给出代码示例如下： y_true = numpy.array([[1,0],[2,3]]) y_pred = numpy.array([[[0.1,0.2,0.3,0.4], [0.4,0.3,0.2,0.1...伪cross entropy合理性分析 这里，我们重新给出我们错误的cross entropy的公式如下： 2021-03-28 (25).png 记错这个公式的浅层原因其实也直接，因为当问题恰好为二分类时...这和我们之前的预期是一致的： 我们定义的这个伪cross entropy函数考虑了负信号的影响，因此收敛会更快，从而也更容易达到过拟合的情况。
没有理论的基础，讲再多的应用都是空中楼阁。本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容。先回顾这部分理论基础，然后给出MATLAB，继而给出Python的处理。...n维空间到m维空间线性映射求核和全体原象的问题；5.行列式是研究这些问题的一个工具。 ...某些算法为了方便计算或者针对不同的特殊情况，还给出了多种调用形式，以便得到最佳结果。 ...比如，在查阅ones()的时候，MATLAB的【see also】就给出了complex|eye|true|zeros四个链接。这就说明，这几个函数其实是有关联的，点进去进行简单的学习，找到共性。...lookfor 关键词 %这是一个模糊寻找，含有关键词的词条入口都会给出来 2.Python help(np.array) #查看关于array的帮助信息 help(np.add
curl函数库实现爬网页内容的链接在 http://www.cnblogs.com/linguanh/p/4292316.html 下面这个是没有name和id 标识的 的用curl去获取网页cookie 的文章中 出现过的一个 变量 data，即要传送过去的 数据， 这个数据一般是网站的登陆账号和密码，对应着输入框的name，下面我举一个例子。...上面的例子是最简单的，实际上，如果遇到了我说的，怎么办， 这时候要看它的表单的 action的链接 因为这个才是真正的提交页面...ajax提交的，就要用到抓包工具，抓取传送的源代码，再组合成data，post 还一种情况，就是有隐藏的输入情况，什么意思呢， type="hidden" 这是不用自己输入的，但是，我们在用curl函数访问登陆页面的时候...最后的提示是，切记，数据的传送是urlencode编码后的数据，在传之前，记得先编码，直接套用抓包工具的源代码，就不用再编码了，它已经帮你干了。
相关性的量化通常为值-1到1之间的度量，即完全负相关和完全正相关。计算出的相关结果被称为“ 相关系数”。然后可以解释该相关系数以描述度量。...可以使用诸如Pearson相关这样的标准方法来计算每个具有正太分布的两个变量之间的相关性。而秩相关是指使用变量之间序数的关联（而不是特定值）来量化变量之间的关联的方法。...在接下来的部分中，我们将仔细研究两种更常见的秩相关方法：Spearman和Kendall。 测试数据集 在我们演示秩相关方法之前，我们必须首先定义一个测试问题。这一次使用的是diamond数据集。...我们知道数据集中的变量之间存在很强的关联，我们希望Spearman能够找到这种关联。...作为统计假设检验，该方法假设（H0）两个样本之间没有关联。我们可以在测试数据集上演示计算结果，我们预计会报告强正相关。
市场部给出关于产品未来市场销售的预期，包含三种可能情景：销售很好（可能出现的概率为0.3）、销售一般（出现概率为0.6）、销售很差（出现的概率为0.1），并给出了不同的生产方案在不同的市场销售预期下能够获得的年度收益如下表...本案的决策问题包含两个不确定因素：第一时咨询公司市场调查结果，有可能是乐观，也可能是悲观；第二个是市场销售预期，包含销售很好、销售一般、销售很差这三种可能。...第一个不确定性是是对第二个不确定性的反应，所以两个不确定性存在关联性。...需要各根据提供的信息，估算咨询公司市场调查结果为乐观和悲观的概率，同时计算市场调查结果为乐观的情况下，市场销售预期三种情形对应的概率，以及市场调查结果为悲观，市场预期三种情形的对应概率。...基于上面在excel中建立的决策数据，可以回答第一个问题，即：在目前条件下，企业是否应该进行市场调查。 下图给出了三个决策点的最优决策：C75处的市场调查？
函数形式与雅可比矩阵形式 首先我们给定一个比较简单的z关于自变量x的函数形式（其中y和I是一些参数）： z_{i,j}(x)=y_ix_j 比如我们考虑一个3*3的z，我们最终需要计算的是这样一个雅可比矩阵...当然，需要说明的是，虽然这个案例只是非常简单的内容，但是这里给出的如何去计算多维函数的自动微分的方法，同样也适用于一些更加复杂的网络和函数。...总结概要 在本文中通过一个实际函数案例的多次尝试，给出了得到预期结果的一种解决方案。...虽然MindSpore框架本身提供了Jvp和Vjp等功能，但是实际上和Grad没有太大的区别，只是用Tuple的形式增加了输入的一个维度。...同时我也尝试过使用HyperMap（类似于Jax中的vmap）来解决这个问题，只需要写好一条对z求导的函数形式，就可以自动对这个求导过程进行扩维，两者的结果是一致的。
下面是我提问过的一些技术问题，包括通用的知识问答、还有代码编写等等，大家可以看看这个回答的过程和结果是如何的。当然，感兴趣也可以自行下载一个尝试。...这个过程中如果文心给出的结果不是你想要的，有可能是你描述的没被理解，可以换一种方式描述，就像和一个朋友聊天一样。 下面是具体的测试问题。...假如现在有大量的客户 IP 地址和联系地址，写一段代码进行关联分析 >> 提问时我并没有提供数据，文心自己假设了一个数据集，然后给出了完整的代码以及详细的注释。...>> 用 LSTM 写一段预测股票价格代码 >> 总结 整体测试的体验非常不错，对于 Python、数据分析、模型算法等常规的技术类问题是可以轻松驾驭并给出答案的...这次的测试结果远超我的预期，路转粉了，所以决定继续使用一段时间，尤其是在工作中遇到的问题，会想着找用文心问问看，看看能不能早日解放双手。
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