在.NET主程序中，我们可以通过创建 ExcelApplication 对象来打开一个Excel应用程序，如果我们想在Excle里面再打开WPF窗口，问题就不那么简单了。...我们可以简单的实例化一个WPF窗体对象然后在Office应用程序的窗体上打开这个新的WPF窗体，此时Office应用的窗体就是WPF的宿主窗体。...然后宿主窗体跟Office应用并不是在一个UI线程上，子窗体很可能会在宿主窗体后面看不到。...这个时候需要调用Win32函数，将Office应用的窗体设置为WPF子窗体的父窗体，这个函数的形式定义如下： [DllImport("user32.dll", SetLastError = true)]...下面方法是一个完整的方法，可以通过反射实例化一个WPF窗体对象，然后设置此WPF窗体对象为Office应用程序的子窗体，并正常显示在Office应用程序上。
这里此窗体为lvlv_CauseForm 窗体，new一个窗体对象cf后，进行填充，代码如下： lvlv_CauseForm cf = new lvlv_CauseForm(); cf.TopLevel...= false; //设置子窗体为非顶级窗体 cf.Dock = System.Windows.Forms.DockStyle.Fill;//设置样式是否填充整个
”与“Chilid子窗体”之间如何相互的调用方法。...C# 子窗体中调用父窗体中的方法(或多窗体之间方法调用) 看似一个简单的功能需求，其实很多初学者处理不好的，很多朋友会这么写： C# Code: //父窗体是是frmParent，子窗体是frmChildA...//在父窗体中打开子窗体 frmChildA child = new frmChildA(); child.MdiParent = this; child.Show(); //子窗体调父窗体方法...错在强依赖！如果父窗体与子窗体在同一个模块内看似没有错，因为这种反向引用在同一个模块内是可行的，但程序不能这么写，你把它写死了！固化了！...假设我们的项目不断在扩展，需要将父窗体与子窗体分开在不同的模块，这段代码就完了！因为父窗体模块必须引用子窗体模块，而子窗体需要用到frmParent的类，又要引用父窗体的模块！
Filter在java中的过滤 说明 1、如果Lambda参数生成true值，则filter(能够生成boolean结果的Lambda)将生成元素； 2、生成false时，就不再使用此元素。... .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println); // "aaa2", "aaa1" 以上就是Filter在java...中的过滤，希望对大家有所帮助。
A JNI interface pointer (JNIEnv*) is passed as an argument for each nativ...
DetachCurrentThread(); } LOGE("jni Call_Back_Invoke(1) notify_id = %d",notify_id ); } 补充: PlatinumMedia中的实例代码
filter在JavaScript中过滤数组元 方法说明 1、filter为数组中的每个元素调用一次callback函数，并利用所有使callback返回true或等于true值的元素创建一个新的数组...未通过callback测试的元素将被跳过，不包含在新的数组中。过滤出符合条件的数组，组成新的数组。...var arr = [2,3,4,5,6] var morearr = arr.filter(function (number) { return number > 3 }) 以上就是filter在JavaScript...中过滤数组元素的介绍，希望对大家有所帮助。
在父组件中传递数据给子组件。在 Vue 中，可以通过 props 属性来实现父组件向子组件传递数据的功能。 以下是在父组件中向子组件传递数据的步骤： 在子组件中声明接收数据的 props。...在父组件中使用子组件，并通过绑定 prop 的方式将数据传递给子组件。...' }; } } 在上述示例中，父组件通过使用 :receivedData 将 dataFromParent 数据绑定到子组件的 receivedData prop 上。...现在，父组件中的数据 dataFromParent 就会传递给子组件，并在子组件中通过 receivedData prop 进行访问和使用。...通过 props，父组件可以向子组件传递数据，使得子组件能够根据父组件的数据进行渲染和操作。这种方式实现了父向子的数据传递，增强了组件之间的灵活性和复用性。
以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据（如评分、购买记录、浏览记录等），找到相似用户或相似项目，从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点，在实际应用中可以采取以下优化措施：结合多种算法：混合推荐系统：协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用，形成混合推荐系统。...实际应用案例以下是几种实际应用中的优化案例：Netflix：Netflix结合了协同过滤、矩阵分解和深度学习的方法。通过混合推荐系统，Netflix能够为用户推荐高质量的电影和电视剧。...协同过滤技术作为推荐系统中的核心算法之一，具有广泛的应用和重要的价值。通过分析用户的历史行为数据，协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好，提供个性化的推荐服务。...在实际应用中，结合多种算法和优化措施，可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。随着数据和技术的不断发展，协同过滤技术将继续在推荐系统中发挥重要作用，推动个性化推荐服务的不断创新和进步。
作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构，在空间和时间复杂度上都有巨大优势，在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配，因此时间复杂度是常数O(K)，但是算法这东西有利有弊，鱼和熊掌不可兼得，劣势就是无法做到精确。...从上面的原理可以看到布隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据，这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引，通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。
问题： 对于形如 someletters_12345_moreleters.ext 的文件名，我想提取其中的5位数字并将它们放入一个变量中。...我想要提取这个5位数字并将它存入一个变量中。 我非常感兴趣于完成这一目标的不同方法。...{print $2} 是 awk 脚本的一部分，其中 $2 表示输入行中的第二个字段（字段编号从1开始）。...因此，number 变量将被赋值为 "12345"，去掉了原字符串中从右开始的第一个 _ 及其之后的 subsequentchars.ext 部分。...总结起来，第一行命令的目的是从变量 $filename 所代表的字符串中找到第一个连续的五位数字序列，并将它存入 number 变量中。
场景：在mid加载子窗体的时候如果指定WindowState为Maximized，加载完成后主窗体会显示最大化、最小化、关闭的按钮图标。 解决方法： 1.更改主窗体FormMain的属性。...menuStrip1控件就是主窗体上的菜单栏。...2.在menuStrip1控件的ItemAdded事件中添加一下代码： private void menuStrip1_ItemAdded(object sender, ToolStripItemEventArgs
如果确实需要在传统的 WinForm 窗体中也要加载并显示BIM(.ifc格式)模型文件该如何处理呢？ ...由于WinForm与WPF技术可以互通互用，所以本文介绍一种取巧的方式，在WinForm窗体中加载WPF控件，WPF控件中渲染BIM(.ifc格式)模型文件。具体操作步骤如下详细介绍。...四、在Winform项目中添加WPF用户控件 ?...五、在WinForm窗体中调用WPF查看器 添加一个WinForm窗体。左侧Panel中是 按钮区域，右侧Panel填充窗体剩余的所有区域。 ? 打开VS的工具箱，可以看到如下栏目 ?...后台逻辑：在第四步骤中创建了一个WPF用户控件，在此处实例化一个对象 private WinformsAccessibleControl _wpfControl; 在构造函数中初始化该对象并将对象添加到
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器： # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种： # echo "scan 'testByCrq',...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器： > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示，查询的是表名为testByCrq...，过滤方式是通过rowkey过滤，匹配出rowkey含111的数据。...> scan 'testByCrq', FILTER=>"PrefixFilter('00000')" 1 如上命令所示，查询的是表名为testByCrq，过滤方式是通过前缀过滤过滤的是行键，匹配出前缀为
概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...而如果将新闻标题的分词作为物品，就可以采用ItemCF的方法，维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新)，根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型，这样，就可以在4.1中所述步骤的第2步中，增加用户对新闻标题分词的个性化特征...在实验中，增加该类特征之后，AUC提升1%以上。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户...在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。如果大家对SVD不熟悉的话，可以翻看该文。 ...当然，在实际应用中，我们为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的：$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。
status": 200 } } 这是一条json数据，add_time，upd_time字段，返回的时间戳的格式， 显然这不是我们想要的， 当然也可以去麻烦帅气的后端小哥哥，把时间戳转换成时间，在传回来...你可以这样做，但是显然这是不推荐的，这样会增加服务器的压力，应当把更多客户机能做的交给客户机 自定义时间戳过滤器 在main.js中自定义时间戳过滤器 //自定义时间过滤器 Vue.filter('dateFormat...const ss = (dt.getSeconds()+ '').padStart(2,'0') return `${y}-${m}-${d} ${hh}:${mm}:${ss}` }) 调用时间过滤器对时间进行格式化
在 Vue 中，子组件向父组件传递数据可以通过自定义事件来实现。 下面是一种常见的方法： 在子组件中，使用 $emit 方法触发一个自定义事件，并传递要传递给父组件的数据作为参数。...$emit('custom-event', data); } } } 子组件中的 sendDataToParent 方法通过 $emit 触发了一个名为 'custom-event...在父组件中，使用 v-on 或简写的 @ 语法监听子组件触发的自定义事件，并在相应的处理函数中接收子组件传递的数据。...this.receivedData = data; } } } 父组件通过使用 @custom-event 监听子组件触发的自定义事件，并在 handleCustomEvent 方法中接收子组件传递的数据...父组件将接收到的数据设置为 receivedData 属性，然后可以在模板中进行显示或进一步处理。
增强子是真核生物基因组中的一段长度在几十到几千bp之间的DNA序列，可以显著提高靶标基因的转录活性，属于顺式作用元件的一种。...1981年Benerji在SV40 DNA中发现一个140bp的序列，可以大大提高血红蛋白融合基因的表达水平，位于SV40 早期基因的上游， 由两个正向重复序列组成，每个长度在72bp 。...，而启动子只能下游临近的基因 鉴定增强子的方法多种多样，在chip_seq领域，常用的有以下几种方式 对多个转录因子的peak区域进行聚类，识别增强子区域 将H3K4me1和K3K27ac这两种组蛋白修饰作为增强子区的...在此基础上，进一步提出了超级增强子的概念，将增强子富集的区域定义为超级增强子，识别的方法如下 ?...首先利用chip数据识别到增强子区域，然后对增强子区进行合并， 距离在12.5kb范围内的增强子合并为一个区域，最后将合并后的区域和未合并的区域根据某种score进行排序，画出第三步的图，将斜率在1以上的区域称之为超级增强子
每次推荐系统要出新的 feeds 时，去 set 中 check 一下是否存在，如果存在的话，就过滤掉这条 feeds。...我们来简单试算一下，假设国民级 App 的日活跃用户在 3kw，每人每天平均刷 200 条视频 feeds，每条 feeds 的 id 长度为 32B。...这就要说到本文的主角，布隆过滤器了。方案二：Bloom Filter布隆过滤器，本质上是一个高阶 Bitmap，最适合的场景就是海量数据的过滤了。...布隆过滤器介绍布隆过滤器的结构如下图示：图片简单说下它的使用：1....中。
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