今天介绍ERP系统中具有“组织”属性的字段。任何事物都有归属，数据也不例外，本章介绍的ERP系统中具有“属性”的字段，就是数据的归属。...任何ERP的实施都是在一定组织范围之内，从顶层的公司代码，到利润中心、成本中心，到采购的采购组织、销售的销售组织，到与存储、生产相关的工厂等都是数据的归属单位。 ?...数据的产生是有自己的源头，很早的时候介绍过ERP系统的“一手数据”的概念，所谓一手数据就是ERP系统未经计算、加工、处理而是系统直接产生、获取、导入的数据，如前台手工创建的采购订单等，数据一旦产生，在不同的组织...综上，ERP系统数据的归属就是通过那些具有“组织”属性的字段，实现从底层数据层面的划分，通过明确数据的归属单位，进而明确数据质量问题的责任单位或部门。...通过以上简单的介绍，希望大家更深层次地理解ERP系统中的数据，它们也是有“家”的。 分享是一种精神
div class="antzone"> 点击按钮可以隐藏class属性值为..."antzone"的元素。
这就是为什么D3以其更为动态格式显示您的数据集成为有价值的工具。 为什么你应该使用D3？ 谈到在线分析，D3数据可视化为您提供了几个优于其他既有语言及编程典范的优势。...D3不是图形库或数据处理实用程序。相反，它可被认为是介于两者之间的桥梁。D3的核心是可以轻松使用的低级非庞大框架来解释并操作数据的D3可视化工具。...使用D3可以使其变为动态图表，使您通过选择特定行数高亮显示单个节点、检查特定连接或了解不同分支上数据点间的关系。 可折叠树来映射层次结构和决策 一些数据涉及比较点的不同以基于不同决策观察多重结果。...可折叠树是根据数据交互方式或决策制定方式形象化结果的绝佳方式。可折叠树让您在无需查看整棵树的情况下了解层次结构与潜在结果。...通过此类型的数据可视化，D3提供了理解层次结构的能力，但同样可以根据数据创建潜在的决策树从而发展出轻松可行的结果。
起步 我们希望将一个只读的属性定义为 property 属性方法，只有在访问它时才进行计算，但是，又希望把计算出的值缓存起来，不要每次访问它时都重新计算。...当一个描述符之定义 __get__() 方法，则它的绑定关系比一般情况下要弱化很多。特别是，只有当被访问的属性不存在对象字典中时，__get__() 才会被调用。...__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property： 使用上与例子一致，如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能...当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计算，同时又能阻止该属性重复进行计算。 本文的技巧中有一个潜在的缺点，就是计算出的值后就变成可变的（mutable）。...所有的 get 操作都必须经由属性的 getter 函数来处理，这比直接在实例字典中查找相应的值要慢一些。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib....
文章目录 1:Layui树型结构和表格相结合的实例 2:自定义表格图表的实例 3:菜单管理的实例 4:多表格的实例 5:搜索的实例 6:等 白嫖地址 因为最近一个项目要用到这种结构的表格,所以就整理了出来...,放在这里 1:Layui树型结构和表格相结合的实例 ?...) { layer.msg('修改' + data.id); } }); }); 2:自定义表格图表的实例...5:搜索的实例 ? 6:等 ? 如果对你有帮助，可以分享给你身边的朋友。 水平有限，难免会有疏漏或者书写不合理的地方，欢迎交流讨论。...作者：TrueDei 作者主页：https://truedei.blog.csdn.net/ 如果喜欢我的文章，还没看够可以关注我，我会用心写好每一篇文章。
网络上使用sklearn生成决策树的资料很多，这里主要说明遇见标量数据的处理。...经查验参考资料，sklearn并非使用了课上以及书上讲的ID3算法，而是选择了CART，该算法生成二叉树；scikit-learn使用了一种优化的CART算法，要求元数据为数值型（要能转换为np.float32...应该是由于没有限制树的深度结果比较精确，并且发现“湿度”这个属性根本没有使用！...但是一旦数据比较多，就需要限制树的深度了和每个叶子的实例个数了，由max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf来设置。...最后还有一些疑问，就是把标量当做数值属性来处理，会影响最后分类的结果吗？需要拿数据说话还是有一些已经存在的结论。。。？ ?
前言 在 java 中，如何让一个类具有动态属性。这里将介绍一种技巧，可以使得你的类，具有良好的动态属性的能力。...普遍的做法是在类中申明一个 map 属性，把想要扩展的属性放入这个 map 中，这样就可以使得类具有动态属性的能力了。...本文介绍的实现上本质也是如此，看到这里你是不是已经没兴趣往下看了，兄弟，先别着急，如果仅是样我也没必要写这个了。这里介绍的是具有良好的动态属性的能力，看完本文，你会获得很大的收益！...一、普遍的 普遍的-类定义类中申明一个 map 属性，把想要扩展的属性放入这个 map 中，这样就可以使得类具有动态属性的能力了。...copy 在来一次是不可能的，但我们可以用接口的方式，也就是接下来要说的 较好的。 二、较好的 动态属性接口 用接口的方式来实现动态属性，可以使得实现接口的类都具有现动态属性的功能。
Attribute Learning（具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成）”的解读。...然而这一过程中，生成逼真的人脸视频仍然非常具有挑战性，这不仅要求生成的视频包含与音频同步的唇部运动，同时个性化、自然的头部运动和眨眼等属性也是十分重要的。...动态谈话人脸合成所蕴含的信息大致可以分为两个不同的层次： 1）需要与输入音频同步的属性，例如，与听觉语音信号有强相关性的唇部运动； 2）与语音信号具有较弱相关性的属性，即与语音上下文相关、与个性化谈话风格相关的其他属性...相比之下，通过显式和隐式属性的协同学习，我们的方法生成具有个性化的头部运动，考虑到不同个体的运动特性，同时可以生成更加逼真眨眼信息的人脸视频。...本文所提出的联合隐式和显式属性生成框架，超越了大多数现有方法，在各项属性生成任务中，均具有较优的解析质量。
是否对称 给定一个二叉树，检查它是否是镜像对称的。 image 上图为对称二叉树 image 上图的二叉树则不是镜像的 思路 判断是否是镜像，需要去判断二叉树的里侧和外侧是否相同。...空间复杂度：O(H)，其中 H 是树的高度 二叉树的最大深度 给定一个二叉树，找出其最大深度。 思路 二叉树的深度是指根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。...空间复杂度：O(H)，其中 H 是树的高度。 求二叉树有多少个节点 给出一个完全二叉树，求出该树的节点个数。...root.val, res, path); path.remove(path.size() - 1); // 回溯 } } } 最后 好了，关于二叉树属性的总结到这里就结束了...相信看完这篇文章，你会对二叉树属性有一定的了解，感谢你的阅读。
1.1 DFS 注意审题：是树最后一层最左边的值，不一定得是左叶子！...因此只要从左至右深搜找到的第一个最深的节点即为该节点 /** * Definition for a binary tree node....1); return left_val; } }; 1.2 回溯法 其实从左至右深搜发现最左节点不在最后一层，此时可以不用像DFS一样重新搜索，使用回溯法会略微高效点，待二刷的时候再更新啦...i < sz;i++) { auto node = q.front(); q.pop(); if (i==0) // 记录每一层最左边的值
1 分治法-递归 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * i...
1 自底向上的递归（推荐） 时间复杂度： O(n) 空间复杂度：O(n) /** * Definition for a binary tree node....= -1; } }; 2 自顶向下的递归（不推荐） 时间复杂度：O(n2) 空间复杂度：O(n) class Solution { public: int height(TreeNode...left) - height(root->right) ) left) && isBalanced(root->right); } }; 注意最后的条件是
一、最大高度 试想一下，若有n个节点的度为m的树，当只有最后一层有m个节点，其余层均只有一个节点，在所有含有nn个节点的度为m的树中一定是最高的。...二、最低高度 当每个非终端节点均含有m个孩子节点时间，此时整棵树在所有含有n个节点的度为m的树中是最矮胖的，此时这棵树的高度也是含有n个节点度为m的树中高度最低。...在极限的状态下可以称之为满m叉树，因此可以推导不等式，得出最低高度。 结论：综上分析，对于一个含有n个节点的度为m的树的高度范围为：
1 BFS（在最小深度问题上不用遍历所有树节点） /** * Definition for a binary tree node. * struct Tre...
1 DFS /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int ...
《Leetcode|二叉树的属性|112. 路径总和》 《Leetcode|二叉树的属性DFS回溯|113.
string> path; dfs(root, path, ""); return path; } }; 2 BFS 这块其实要多维护一个记录每个节点下累计路径的队列...，该队列和数的广度优先队列同步进出数据，当遇到叶节点时，原路径向量把当前叶节点对应的累计路径进行存储即可。
本文主要是我自己对Array的一些整理，参考自MDN，其中的分类有些不准确之处，还望见谅 Array const arr = ["1", "2", "3", "four", "hello"]; let...arrObj = new Array(); Array的基本属性 // 属性 console.log(arr.length); //5 console.log(arr....__proto__); Array的一些方法 Array 增删改查 && 基础功能 /** * 增删改查 && 基础功能 */ // 增删改 arr.shift(); //删除数组的第一个元素 arr.pop...(); //删除数组的最后一个元素 arr.unshift(); //在数组的开头一个或多个元素， arr.push(); //在数组的末尾增加一个或者多个元素 [1, 2, 3].concat([6,...4 [1, 2, 3, 4, 5, 6].findIndex(item => item > 3); // 返回复合条件的第一个值的位置索引 3 [1, 2, 3, 4, 5, 6].includes(
n ) O(n) O(n) 初看题目，直接思路就是按完全二叉树的性质分两种情况讨论...二叉树是满二叉树（最后一层叶节点没有缺失） 二叉树是非满二叉树（最后一层右侧集中缺失若干叶节点） 但当初没有往深想，只是简单判断整个树若是满二叉树，则用公式...n ) O(n) O(n) 此处就当成普通二叉树的问题去变量了...countNodes(root->left) + countNodes(root->right) + 1; // +1是要加上当前root节点 } }; 致谢 感谢「代码随想录」公众号梳理的思路...，欢迎大家关注这位大佬的公号
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