Cascader 级联选择器 发现在很多的CRM管理系统里面，都有不少页面是用到这种级联选择器的，确实，功能很实用， 不过要设置默认值则应该让不少人头痛，因为你选择的时候 @change 事件的参数就是选中的值...不过要设置默认参数，让 el-cascader 显示默认值的话，就得把后端返回的默认数据，在这个 层级树 里面蹂躏一遍，并找到默认数据的对应位置。...那边贴过来的，这里也贴一下， options options: [ { value: "zhinan", label: "指南", children: [ {..."InputNumber 计数器" }, { value: "select", label: "Select 选择器..." }, { value: "cascader", label: "Cascader 级联选择器"
还有建立在功利基础上的关系，如生意关系，政治联盟，传统的婚姻很大程度上也是功利关系。还有一种基于人本身之优秀的人际关系，这是一种相互欣赏、互相尊重，相互亲善的友好关系。...亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点，就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中，把爱分成四个层级，低级自恋，中级交易，高级规则，顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题，说点别的事情。...遗憾，是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。因为，这是自己的选择。
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...Linux 是一个操作系统，它是控制计算机的核心程序。 它决定如何在所有竞争使用的其他程序之间分配可用资源(CPU、内存、磁盘、网络)。 尽管操作系统非常重要，但它本身并不有用。...虽然它们提供相同类型的系统，但是它们都使用不同的方法，不幸的是，这些方法甚至是不兼容的。 它们是通用计算机，如服务器、台式机和笔记本电脑的主要配置。...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...在超市的类比中，这是一个更接近散装食品商店，在那里可以得到预先衡量的食物与详细的机器可读的烹饪说明，会有一个花哨的炊具，可以读取这些说明， 并处理一系列食谱的调整，如调整为糙米而不是白米。
MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?
标签：VBA，列表框，用户界面 有时候，可能你想自动选择列表框中的第一项或者最后一项。例如，当选择列表框所在的工作表时，列表框自动选择第一项，或者选择最后一项。这都可以使用简单的VBA代码轻易实现。...Next i End Sub Private Sub Worksheet_Activate() CommandButton1_Click End Sub 第一个过程在单击命令按钮后选择列表框中的第一项...，第二个过程在单击命令按钮后选择列表框中的最后一项。...而Activate事件，当该工作表成为当前工作表时，自动执行相应的过程，从而选择列表框中的第一项。 这些过程是如何工作的呢？它们是在计算列表框中所有列表项数的前提下工作的。...在第一个过程中，使用一个简单的循环从列表框的底部开始，一直到顶部。
在大多数现代编程语言中（如 Python、JavaScript），我们可以直接在函数定义时为参数设置默认值。但在 Go 中，语言本身并不支持函数参数默认值，所以我们需要通过一些设计模式来实现这一功能。...虽然这提高了语言的一致性，但也意味着我们需要手动实现一些功能，比如参数默认值。...方法 推荐场景 Functional Options参数多、灵活性高、可扩展组件 Struct + 默认逻辑 参数较少或结构已定义（如配置文件...如果使用结构体参数，确保在函数内部添加对默认值的判断逻辑。避免使用 interface{} 来实现“万能参数”，这样做会降低类型安全和代码清晰度。注释清晰说明哪些字段是可选的，哪些有默认值。...虽然 Go 不支持函数参数默认值的语法糖，但通过结构体、函数式选项和灵活的组合方式，我们依然可以优雅地实现默认参数机制。选择合适的模式，不仅能提升代码可读性，还能增强可维护性。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...之后我们将介绍交叉验证方法用于模型选择。如第一章所述，关于我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...图 12：超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method）图示 图 13：k 折交叉验证步骤图示 图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示 编辑：黄继彦
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中，照度、亮度都是衡量光源强度的指标，是两个既关联又不同的物理量。...同一只光源，指定方向上光源表面辐射出来的光通量、与光源辐射到样品上的光通量是不相等的。 特别说明：光源的亮度视觉感，有时受色温影响较大。在光通量相同的光源中，色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。...不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由不可见光的可穿透性，可达到检测点。 光源选择关键性能指标 1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。...第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。
本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为： （1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块） 假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d....移动光标至要拷贝的位置，输入p粘贴。
前天晚上，在一个页面上拖了一个ObjectDataSource，配置数据源时发现选择业务对象的列表没有列出当前项目的实体类，甚至连NewLife.CommonEntity中的实体类也没有列出来。...至少，这说明了问题跟我们的组件有关。 于是一个个组件一个个版本的试，终于确定只要把CommonEntity库更换到12月21日的版本就没有问题。于是查看了版本日志，以及代码变更。...源代码控制就是好，可以记录编码过程中的点点滴滴！似乎也没什么用，那天修改的几个问题，都是改一下函数内部处理代码而已，vs在加载实体类型时，不会执行到里面的代码。于是又断线了！ ...vs2010调试vs2010，打开.Net源码调试，很悲剧，vs2010的源码是不公开的，同时因为没有合适的启动项目，压根就没地方下断点！ 很不情愿的安装了非常不熟悉的WinDbg。...7，g吧，vs2010从挂起中恢复了，正常操作，配置数据源，不动了……果然WinDbg中断下了，你就不能学学OD，断下的时候自动把窗口弹出到前面来吗？ 。。。。。。
超参数需要在算法运行之前就手动给定，如knn中的k，而模型参数可以由算法自动学习到。...超参数优化的目的通常是优化某个性能指标，如分类精度或ROC（Receiving Operating Characteristic）曲线下的面积,调优之后再根据模型在测试集上的性能进行选择。...的值降到最小（如2或3）也会增加小数据集上模型估计的方差，因为随机抽样变化较大 ▌3.7 通过K-fold交叉验证进行模型选择 和前面一样，这其中很关键的一点是保持独立的测试数据集。...▌3.9 关于模型选择过程中特征选择的说明 注意，如果我们对数据归一化或进行特征选择，我们通常会在k-fold交叉验证循环中执行这些操作，而不是在划分数据之前就将这些步骤应用到整个数据集。...在模型选择中，奥卡姆剃刀也是一个很有用的工具，如“一个标准误差法”（one-standard error method）: 考虑数值最优估计及其标准误差 选择模型，其性能需在步骤1中得到的值的一个标准误差以内的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...使用oracle数据库过程中，偶尔遇到 ORA-01008: 并非所有变量都已绑定 这个错误，此时应该查检sql中是否有以下情况： 1、var sql = string.Format(“select *...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...偏差和方差的不同组合 在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线 二维高斯分布中的重复子采样 三、超参数优化和模型选择 几乎所有机器学习算法都需要机器学习研究者和从业者指定大量设置。...这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。超参数调整阶段之后，基于测试集性能选择模型似乎是一种合理的方法。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤 模型选择中 k 折交叉验证 总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。
论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...如第一章所述，关于我们为什么要关心模型评估，存在三个相关但不同的任务或原因。 我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...当学习算法在训练集上优化目标函数时（懒惰学习器是例外），超参数优化是基于它的另一项任务。这里，我们通常想优化性能指标，如分类准确度或接受者操作特征曲线（ROC 曲线）下面积。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。
不同于我们普通爬虫获取xpath,scrapy获得xpath对象获取他的值语法 一.xpath对象获取值 xpath对象..extract() 二.Scrapy框架独有的xpath取值方式 利用href...NewsId=\d{1,4}")]') 利用text结合正则表达式定位 a=response.xpath('//a[re:test(text(),"\w{4}")]') xpath还有对于html元素操作的两个实用的函数
总第98篇 本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面： 特征选择是什么 为什么要做特征选择 特征选择的基本原则 特征选择的方法及实现 特征选择是什么...为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...特征选择的基本原则 我们在进行特征选择时，主要遵循如下两个原则： 波动性 相关性 波动性是指该特征取值发生变化的情况，用方差来衡量，如果方差很小，说明该特征的取值很稳定，可以近似理解成该特征的每个值都接近...##所选择的（重要性最高的）特征被分配为等级1，被删除的特征显示其原始的位置。...，正则化的过程就可以看作是特征选择的一部分。
在MongoDB中，选择适当的字段创建索引是提高查询性能的关键。以下是一些指导原则： 根据查询频率选择字段：根据应用程序中经常进行的查询来选择字段创建索引。...对于频繁查询的字段，应优先考虑创建索引，以提高查询速度。 考虑字段的选择性：选择性是指字段的值的唯一性程度。选择性较高的字段更适合创建索引，因为它们可以更好地过滤数据，减少查询的数据量。...复合索引的选择：当需要同时查询多个字段时，可以考虑创建复合索引。复合索引可以提高查询性能并减少内存占用。在创建复合索引时，应根据查询的顺序和频率选择字段的顺序。...应合理设计索引以减少内存占用，并定期监控索引的大小。 选择适当的字段创建索引是优化MongoDB查询性能的重要步骤。...通过根据查询频率、选择性和数据类型等因素选择字段创建索引，并遵循索引的最佳实践，可以提高数据库的查询速度和数据访问效率。此外，定期重建索引、使用背景索引创建和监控索引性能也是保持索引效率的关键。
本文将详细分析 列表 和 数组 的特点、优缺点以及各自的使用场景，通过对比说明它们在不同编程任务中的表现，帮助开发者在项目中进行更具针对性的选择，以实现更高效的编程体验。...Python Python中的列表（list）和数组（array）的详细对比 在 Python 编程中，数据结构是构建程序的基础。选择合适的数据结构可以显著提高代码的效率和可读性。...列表（list）和数组（array）是两种常用的数据结构，本文将详细对比这两者的特点、优缺点、使用场景以及实际应用中的示例，帮助开发者在项目中做出明智的选择。 1....使用场景 4.1 列表的适用场景 列表非常适合用于以下情况： 混合数据：需要存储不同类型的数据（如字符串、数字、对象等）。 动态大小：列表可以根据需求动态调整大小，适合不知道数据规模的场景。...在选择数据结构时，开发者应根据具体需求、性能要求和操作复杂性进行综合考虑。 通过深入了解列表和数组的区别，开发者可以在编程过程中做出更合适的选择，提升代码的效率和可维护性。
不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...特征选择 特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量或输出贡献(影响)最大的特征。...，如preg，mass 和pedi。...PCA的一个属性是可以在转换结果中选择维数或主成分。 在下面的例子中，我们使用PCA并选择3个主要组件。 通过查看PCA API，在scikit-learn中了解更多关于PCA类的内容。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
实时音视频
