采购作业也属于第5个层次，但它不涉及企业本身的能力资源。 划分计划层次的目的是为了体现计划管理由宏观到微观，由战略到战术、由粗到细的深化过程。...划分层次的另一个目的是为了明确责任，不同层次计划的制订或实施由不同的管理层负责。 企业的计划必须是现实和可行的，否则，再宏伟的目标也是没有意义的。...如何协调？ 换句话说，每一个层次都要处理好需求与供给的矛盾。做到计划既落实可行，又不偏离经营规划的目标。上一层的计划是下一层计划的依据，下层计划要符合上层计划的要求。...这就要求计划员非常熟悉MRP计划与控制的原理与方法，熟悉产品结构和各种数据参数，并能灵活熟练地判断和运用；人的因素永远是第一位的。...注意问题出现在产品结构的哪个层次；已确认或下达的定单系统是不能自动修改的; 2.利用系统的功能，追溯有关计划任务(定单)的来源，查询问题影响的范围，若在需求时界以内的变动，要有审批手续。
(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点，介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索，实现“体素内近邻搜索（Neighbors within...如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。...如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。...，第一个pointIdxNKNSearch包含搜索结果（结果点的索引的向量） 第二个向量pointNKNSquaredDistance存储搜索点与近邻之间的距离的平方。...)：该octree能够保存每一个节点上的点索引列。
在训练OCR（光学字符识别）模型时，数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力，即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集，确保模型的性能和可靠性。...数据集准备在开始数据集划分之前，首先需要准备好原始数据集。OCR任务的数据集通常由带有文字的图像及其对应的标签（文本）组成。一个典型的数据集可能包含成千上万张图像，涵盖各种字体、语言和文本布局。...只有在训练和验证完成后，才能使用测试集进行评估，以提供一个真实的性能衡量标准。3. 数据集划分策略3.1 随机划分最简单的方法是随机划分数据集。...：训练集 60%，验证集 20%，测试集 20%3.3 时间序列划分如果数据集具有时间相关性（例如OCR任务中的连续扫描页），应根据时间顺序进行划分，确保训练集、验证集和测试集都涵盖不同时期的数据，避免模型只在特定时间段的数据上表现良好...结论合理的数据集划分和数据增强是确保OCR模型性能的关键步骤。通过划分训练集、验证集和测试集，并结合数据增强技术，可以提高模型的泛化能力，确保其在不同场景下的可靠性。
如果路径上的第一个顶点与最后一个顶点重合，这样的路径称为回路(cycle)或环或圈。比如下图中：（1，2，3，4，5，1），（1，2，3，1），（1，3，4，5，1）等都是简单路径。 ...1], lines[0])) else: break return edges_list ‘’’注：因为networkx中求最大连通子图的实现都是基于有向图的... 3.1Louvain算法原理 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 ...模块度： 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [−1/2,1)其公式如下： 其中，Aij节点i和节点j之间边的权重，网络不是带权图时...图：算法过程图 3.2社团划分实践 基于2.2权利的游戏的任务关系网络进行Louvain算法社团划分。算法源码参考2可以找到。这里就直接用了看下效果。 总共107个角色，划分了6个社团。
（2）提出了一种多通道尺寸划分模块(MSDM)，分别学习不同尺寸的显著物体的特征。详细地，使用MSDM跟踪骨干网络的每个块，并使用不同的通道在不同的分辨率下提取不同大小范围内的突出对象的特征。...与耦合附加特征不同，该文基于对不同数据分布的分治思想对网络进行编码，并专门学习不同大小的显著对象的特征。实验结果表明，SDCNet在五个基准数据集上的性能优于14种最先进的方法。...主要贡献： 该文提出了一种新的网络设计方法来划分和克服不同的数据分布。MSDM可以分别学习不同大小范围的突出对象的特征。这种基于数据特征的网络设计是有意义的。...该文提供了一个有效的思路，将数据集划分为不同的大小分类，来解决显著对象之间巨大的尺寸偏差，从而显著提高了显着性映射的准确性。 该文比较了所提出的方法和14种最先进的方法在五个基准数据集。...1）建立了一个基于FPN（参考论文Feature Pyramid Networks for Object Detection）的侧输出体系结构，实现了高、低层次特征的融合。
任务状态图 任务的划分 对一个具体的嵌入式应用系统进行任务划分，是基于实时操作系统应用软件设计的关键，任务划分是否合理将直接影响到软件设计的质量。...因此，为了使得任务划分更加合理，通常采用以下几种方法进行任务划分： 设备依赖性任务划分 假设现在有如下一个具备输入输出功能的系统： ?...那如何使得关键任务能够准确得到执行呢，我们第一时间所想到的就是提升关键任务的优先级，使其优先级为最高，但是这还不够，我们假设现在有一个火灾报警系统，火灾报警系统大致完成这么几件事，检测火警信号，拨打火警电话...总结 通过上述的论述，我们知道了在一个 RTOS 中应该如何进行任务的划分，在最后，再进行精炼一下，总结为如下几点： 以 CPU 为中心，将与各种输入/输出相关的功能划分为独立的任务 将关键功能剥离出来用一个独立的任务或者是...，从而免除事件分发机制 将运行周期相同的任务组合成为一个任务，从而免除时间事件分发机制 将若干按固定顺序执行的功能组合成为一个功能，从而免除同步接力通信的麻烦 参考资料： 《基于嵌入式实时操作系统的程序设计技术
以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...主要原因是，如果哑变量出现在列线图中，结果将难以解释清楚。 因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。...实际上，这是一种灵活的方法，即首先对原始数据集进行加权处理，然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型，然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
千里共如何，微风吹兰杜。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题，一开始我想到的就是字符串拼接，后来在网上查了下，原来真的有现成的代码，不然挨个自己手写，真的不一定写得出来，这里拿出来给大家一起分享。...： 没想到这个代码还是蛮实用的： 原文链接：https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【逸】提问，感谢【Eric】给出的思路和代码解析，感谢【群除我佬】等人参与学习交流。
VVC 采用了一种名为QTMT新的块划分结构，以提高编码效率。然而，与 HEVC 相比，新的块划分结构增加了大量的编码时间。...为了降低编码复杂度，我们对VVC帧内编码提出了一种基于支持向量机（SVM）的快速 CU 划分算法，该算法通过使用纹理信息预测 CU 的划分来提前终止冗余划分。...因此，在快速划分算法中，在不检查RDO过程的情况下预测是水平划分还是竖直划分及其重要。 ? 基于上述，提前预测CU是否划分以及是水平划分还是竖直划分可以减少巨大的编码复杂度。...一般来说，纹理复杂的区域往往会被进一步划分。此外，复杂的纹理也能反映CU划分的方向。如果水平方向的纹理复杂度高于垂直方向的纹理复杂度，则CU更倾向于水平划分，反之亦然。...基于以上思路，考虑到特征计算的复杂性，我们选择以下特征： lQP：当前CU的量化参数。 lVar：当前CU像素值的方差。 lGrad：当前CU的梯度，包括水平梯度Gradx和竖直梯度Grady。
概述 在开发的时候，我们有时候会有这样的需求：由于表格的内容比较多，如果横竖都出现滚动条就看不到表头了，这就要求表格的表头和第一列固定，并且出现双向滚动条。...实现思路 1.区域划分 如下图，将整个表格分为四个区域：1、左上区域需要单独出来，因为此区域不参与滚动；2、上部表头，需要固定在顶部并且参与横向滚动；3、左边表头，需要滚动并且参与竖向滚动；4、表格主区域...，会有横竖向的滚动，控制顶部和左边的表头。...2.关键点 table的th或者td里面套一个div并设置宽度，目的是为了撑开table的表格，因为单独给th或者td是不起作用的。...; } } } .table-title, .table-content { float: left; /*定义滚动条高宽及背景 高宽分别对应横竖滚动条的尺寸
如何隐藏table 中的指定列？当页面需要显示的内容太多，而页面宽度又不够，不想内容显示太混乱，常常会将指定的列暂时隐藏掉，那么如何让实现呢？...js代码如下： /** * table列显示隐藏 * @param tableId * @param columns table列索引 例： 0,1，2,3 * @param type...显示隐藏列 1.显示table列 2.隐藏table列 */ function hideShowTableTd(tableId, columns, type) { var strs = new... } if (type == '2') { $('#' + tableId + ' tr').find(tableTd).hide(); } } 实现的逻辑和思路...：需要先将要隐藏列的下标进行分解，然后通过下标进行获取到对象，最后利用hide() 或者是show() 进行显示或者是隐藏。
. ---- 选取列 选取列：基础部分 如果目的是选择其中几列，只需在select语句中添加列的名称即可。 添加它们的顺序将决定它们在output中的显示顺序。...甚至可以取消选择整个chunks列，然后重新添加其中某列。下面的示例代码取消选择从name到awake的所有列，但重新添加列'conservation'，即使它是取消选择的列的一部分。...根据正则表达式选择列 以上的辅助函数都是使用精确的模式匹配。 如果你有列名模式并不精确相同，你可以在matches（）中使用任何正则表达式。...按逻辑表达式选择列 实际上，select_if允许您根据任何逻辑函数进行选择，而不仅仅基于数据类型。 例如，可以选择平均值大于500的所有列。...n_distinct（），它计算可以在列中找到的不同值的数量。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 所谓的混合网格，指的是模型中同时存在结构网格与非结构网格的情况。...采用混合网格的主要优势在于：对于复杂的几何，我们可以将其分解成多个几何，对于适合划分结构网格的采用结构网格划分方式，而对于非常复杂的部分，可以使用非结构方式进行划分。...我们先说说在ICEM CFD中进行混合网格划分的一般步骤。通常分为以下三步： (1)几何准备。对于本身就是多个几何的情况，因为处理方式简单，这里不做讨论。...注意，这里我们需要创建面将四面体部分封闭，同时要将创建的面放到一个独立的part中，因为后面的节点合并中需要使用到它。 (3)创建block。注意这里创建block的时候要选择划分结构网格的几何。...做完以上工作后，就可以分别进行网格划分了。 第一个问题：交界面的处理 不同的求解器，处理方式不同。这里只说cfx与fluent。
问题阐述 在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 Excel数据查找，相信多数的同学都不陌生，我们经常会使用vlookup等各类查找函数，进行数据的匹配查找。...比如：我们要查询A列中的单号是否在B列中出现，就可以使用Vlookup函数来实现。 但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT，在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。 但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式，我想有一个直接用的公式。 于是，我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整 这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。
在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...我们希望将first_name和last_name列的值连接成一个名为 full_name 的列。...这将打印 employee 表中每一行的first_name列和last_name列的串联值。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面 例子： select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...B、分别查看这两个字段中不同的id的数量，数量越多，则表明离散程度越大：因此可以通过下图看出：customer_id 离散程度大。 ?...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
列线图在预后建模的相关文章中随处可见，除了传统的只有坐标轴的列线图，还包括下列这种展示信息更加丰富的列线图 在经典的列线图的坐标轴元素的基础上，对于连续型变量，采用了直方图的形式来展示其分布，另外还可以在图上标记比较某个患者各个指标的...points 以及基于模型预测的生存概率。...像这样一张信息丰富的列线图如何来实现呢？
很多时候，我们可能需要使用变量表中的列，例如： VAR vTable = FILTER( 'Order' , [Discount] 0 ) 这里定义了一个 vTable 表示订单中没有折扣的那些订单...如果希望使用基表中列，可以使用这样的语法： 表[列] 因此， VAR vResult = SUM( 'Order'[LineSellout] ) 是有效的正确语法，而 VAR vResult = SUM...如果希望使用非基表中的列，则不可以直接引用到，要结合具体的场景来选择合适的函数。...取出某列 如果想直接取出某列，也必须注意使用的方式，例如，错误的方式如下： VAR vList = VALUES( vTable[LineSellout] ) 这就是一个错误的语法，因为 vTable[...其次，要强调一个问题，或者一个思考，那就是： 既然 VALUES 和 DISTINCTCOUNT 都不能使用到诸如 vTable[LineSellout] 的列，那么，是不是存在某个场景，是无法实现表达的
但是说的都比较繁琐，这里简述一下，便于以后复习。...223.255.255.255，共有256个IP D类IP：从224.0.0.0 – 239.255.255.255 E类IP：从2240.0.0.0 – 255.255.255.255 通过这张图可以很容易记住划分的范围...，主要通过最开始的几个二进制位是0还是1，来进行区分。...image.png D类地址和E类地址这两类地址用途比较特殊，D类地址称为广播地址，供特殊协议向选定的节点发送信息时用。E类地址保留给将来使用。这里不做详细讨论。...以上所述的A B C 类地址均为外网地址。为了便于内网访问，A B C类地址还留出了一部分私有地址作为内网地址供内网访问。具有内网ip的物理机可以通过 NAT技术与外网通讯。
一般来说，六西格玛管理可以由执行领导、倡导者、黑带大师、黑带、和绿带等五个等级划分来组成。其中黑带大师、黑带、和绿带他们都必须具备相对程度的六西格玛知识。...确定组织战略目标和组织绩效的衡量体系；3. 确定组织的经营重点；4. 建立环境，促进六西格玛管理方法和工具在组织中的应用。2....黑带（BB Black Belt）- 六西格玛的中坚力量，仅次于黑带大师的等级六西格玛黑带是六西格玛管理的关键人物，他负责领导公司大部分重要的项目。...在一些组织中，他们一般會是全职的，和拥有设置技术和管理背景。在任职期间，需要完成一定数量的六西格玛项目，并为组织带来相应的效果的经济效益。...绿带（GB-GreenBelt）- 六西格玛最基础的等级六西格玛绿带是组织中经过六西格玛管理方法、DMAIC、和工具培训，领导部分较简单的六西格玛项目的人员，他们有时也可以是黑带的较大型的项目团队中的成员
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
