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【C#】让DataGridView输入中实时更新数据源中的计算列

DataGridView(下称dgv),A、B两列都要在dgv中显示,其中A列可编辑(ReadOnly=false)。...当dgv绑定数据源后,它的每一行就对应了数据源中的一行(或叫一项),这就是我所谓的【源行】。...,比如单元格数据验证,但这里只说与提交直接相关的环节)。...可以看到,计算列得到更新的关键有两处: dgv单元格的数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程,必须使焦点离开单元格所在的行(只离开单元格都不行哦)才能达到目的,而我们的需求是,编辑的过程中就要实时更新...} } 通过这个事件做了上面要做的两个事,即①将dgv单元格值更新到数据源;②结束源行编辑状态。

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问与答67: 如何每3列中同一行只允许一个单元格中能输入数据?

如下图1所示,在单元格区域B6:D6中,如果在单元格B6中输入了数据,那么单元格C6和D6中的内容就会被清除;如果在单元格C6中输入了数据,那么单元格B6和D6中的内容会被清除;如果在单元格D6中输入了数据...该如何实现? ?...如果当前输入的单元格所在列的列号除以3,余数为2,表明当前单元格在该组3个单元格的第1个单元格,那么其相邻的两个单元格中的内容就要清空。...如果当前单元格所在列的列号除以3,余数为0,表明当前单元格处在3个单元格的中间,那么其相邻的左侧和右侧单元格中的内容要清空。...如果当前单元格所在列的列号除以3,余数为1,表明当前单元格处在3个单元格的最后一个单元格,那么其前面的两个单元格中内容要清空。

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    登录注册小案例实现(使用Django中的form表单来进行用户输入数据的校验)

    登录注册案例 1.登录注册第一步——创建模型生成数据表: (1)名为mucis的app下的models.py文件中创建: from django.db import models # Create your...models.CharField(max_length=30, unique=True) password = models.CharField(max_length=50) (2)执行映射文件生成数据表...:别看我这注册和登录的页面一模一样,你就以为这俩直接共用一个模板就行了!...真正使用的时候注册需要的信息是比登录要多,所以这俩不可能使用同一个模板。本处为了方便讲解,所以只建了个含有用户名和密码的模型。所以会造成注册和登录可以用同一个模板的假象!...不信你看我在下面注册模板中又随便加了个输入框,但是其实它没用,我只是为了强调这个问题! <!

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    登录注册小案例实现(使用Django中的form表单来进行用户输入数据的校验)

    (1)纯理论来讲讲form表单: ①form表单的引入: 登录页面和注册页面都会用到form表单来提交数据 当数据提交到后台后,需要在视图函数中去验证数据的合法性. django中提供了一个form表单的功能...,这个表单可以用来验证数据的合法性还可以用来生成HTML代码 所以这个登录注册案例我们就来使用这个django自带的form来生成前端页面以及验证数据. ②关于django form表单的使用: 创建一个...使用is_valid()方法可以验证用户提交的数据是否合法,而且HTML表单元素的name必须和django中的表单的name保持一致,否则匹配不到....""" # def clean(self): # 前端表单用户输入的数据经过上面过滤后再结合后台数据库所有数据进行分析 # # 校验数据库中是否有该用户 #...'], 'password': ['3432423']}> 会发现它是一个字典类型,包含了用户输入的数据。

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    力扣题目汇总(两数之和Ⅱ-输入有序数组,删除排序数组中的重复项,验证回文串)

    两数之和 II - 输入有序数组 1.题目描述 给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 说明: 为什么返回数值是整数,但输出的答案是数组呢? 请注意,输入数组是以“引用”方式传递的,这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。...1题目描述 给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。...示例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 示例 2: 输入: "race a car" 输出: false 2.解题思路 将字符串中的字母按顺序拿出来

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    卷积核操作、feature map的含义以及数据是如何被输入到神经网络中

    Output size=(N-F)/S +1 三、数据是如何被输入到神经网络中 一个像素就是一个颜色点,一个颜色点由红绿蓝三个值来表示,例如,红绿蓝为255,255,255,那么这个颜色点就是白色...在人工智能领域中,每一个输入到神经网络的数据都被叫做一个特征,那么上面的这张图像中就有12288个特征。这个12288维的向量也被叫做特征向量。...对于不同的应用,需要识别的对象不同,有些是语音,有些是图像,有些是金融数字,有些是机器人传感器数据,但是它们在计算机中都有对应的数字表示形式,通常我们会把它们转化成一个特征向量,然后将其输入到神经网络中...我们不知道的是,该如何将具有3个信道的图像精确地映射到这32层中!另外,我们也不清楚该如何应用最大池(max-pool)操作符。...每个过滤器中的3个权重矩阵分别用于处理输入图像中的红(R)、绿(G)和蓝(B)信道。

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    深度解析如何利用递归算法来验证内网管理软件中的重要数据的完整性

    用递归算法来验证内网管理软件里关键数据,就好比是在用放大镜审视一份份重要合同,确保它们都符合约定的条款,这样一来数据的品质和安全性都能得到提升。...以下是深度解析如何利用递归算法来验证内网管理软件中重要数据的完整性的步骤和考虑因素:选择适当的数据结构:内网管理软件中的重要数据通常以各种数据结构形式存在,如树、图、列表、哈希表等。...设计递归函数:创建一个递归函数,该函数能够遍历数据结构中的每个节点或元素。函数应该根据数据结构的类型和嵌套关系,进行递归调用以遍历所有层级。...递归遍历和验证:在递归函数中,针对每个节点或元素执行以下步骤:验证节点的数据是否符合定义的完整性规则。如果节点有子节点或子元素,递归调用函数来验证这些子节点或子元素的完整性。...考虑使用记忆化技术(例如缓存已验证的节点)来避免重复的计算,提高性能。异常处理:考虑到数据结构可能因为不完整的数据或异常情况而导致递归算法出错,务必实现适当的异常处理机制。

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    转:深度解析如何利用递归算法来验证内网管理软件中的重要数据的完整性

    用递归算法来验证内网管理软件里关键数据,就好比是在用放大镜审视一份份重要合同,确保它们都符合约定的条款,这样一来数据的品质和安全性都能得到提升。...以下是深度解析如何利用递归算法来验证内网管理软件中重要数据的完整性的步骤和考虑因素:选择适当的数据结构:内网管理软件中的重要数据通常以各种数据结构形式存在,如树、图、列表、哈希表等。...设计递归函数:创建一个递归函数,该函数能够遍历数据结构中的每个节点或元素。函数应该根据数据结构的类型和嵌套关系,进行递归调用以遍历所有层级。...递归遍历和验证:在递归函数中,针对每个节点或元素执行以下步骤:验证节点的数据是否符合定义的完整性规则。如果节点有子节点或子元素,递归调用函数来验证这些子节点或子元素的完整性。...考虑使用记忆化技术(例如缓存已验证的节点)来避免重复的计算,提高性能。异常处理:考虑到数据结构可能因为不完整的数据或异常情况而导致递归算法出错,务必实现适当的异常处理机制。

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    python 数据加密解密以及相关操作

    一 数据加密概述 1.数据加密传输过程中遇到的威胁 数据窃听与机密性 如何保证数据在传输过程中不被拦截 数据篡改以及完整性 如何保证在传输过程中被篡改而返回假数据 身份冒充和身份验证 如何保证传输对方身份无误...我们常听说的MD5算法生成的密文长度为128bits 二 python中实现数据加密模块的介绍 python作为"胶水语言",大部分功能都是通过模块来实现的....这种转换是一种压缩映射,也就是散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一确认输入值。...当用户发起登录请求时,我们按照相同的哈希算法获取用户发送的密码的摘要信息,与数据中存放的与该账号对应的密码摘要信息做比对,两者一致则验证成功。...,默认为hashlib.md5 hmac.compare_digest(a, b) 比较两个hmac对象,返回的是a==b的值 hmac对象中的方法和属性: 方法名/属性名 描述 HMAC.update

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    30个MySQL数据库常用小技巧,吐血整理。

    作为初学者,建议选择【DevelopmentMachine】(开发者机器)选项,这样占用系统的资源 比较少。 2、MySQL中如何使用特殊字符?...在向数据库中插入这些特殊字符时,一定要进行转义处理。 3、MySQL如何执行区分大小写的字符串比较? 在Windows平台下,MySQL是不区分大小的,因此字符串比较函数也不区分大小写。...: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 14、并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的...16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。...所以在学习的过程中,要多编写SQL语句,对于同一个功能,使用不同的实现语句来完成,从而深刻理解其不同之处。 2、及时学习新知识,多实践操作 数据库系统具有极强的操作性,需要多动手上机操作。

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    ExcelVBA拆分之一簿一表_to_一簿多表

    ExcelVBA拆分之一簿一表_to_一簿多表 =====start==== 1.Excel按单位拆分成不同工作表 2.Excel技巧篇-利用数据透视表按单位分类拆分工作表 =====end==...== 【问题】 在本工作簿中把当前的工作表,按“省份”拆分成不同的工作表,拆分出来的表生成在本工作簿 【思路】 1.先弹出对话框,输入标题行数2.再弹出对话框,输入你要拆分的列在那一列,选择那列3....用字典,对所在列进行去重4.再生成key值工作表,5.复制标题,复制,等于key值的行,先复制数据与公式,再复制格式 【代码】 '把当前表拆分:一簿一表_to_一簿多表 '作者:哆哆...scripting.dictionary") disAppSet (False) On Error Resume Next title_row = Application.InputBox(prompt:="请输入标题行数..._to_一簿一表 ExcelVBA汇总多工作簿中指定工作表到新工作簿 ExcelVBA汇总多工作簿中指定工作表到新工作簿 ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行

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    MD4、MD5、SHA1、HMAC、HMAC_SHA1区别

    这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一地确定输入值。...它对输入仍以512位分组,其输出是4个32位字的级联,与MD4相同。MD5比MD4来得复杂,并且速度较之要慢一点,但更安全,在抗分析和抗差分方面表现更好。...SHA1及其他 SHA1是由NISTNSA设计为同DSA一起使用的,它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。...Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面: 1)文件校验 我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验,这2种校验并没有抗数据篡改的能力,它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码,...微软出品的镜像都能通过CRC验证,当然也有人使用CRC自己进行制作可以得到通过CRC的镜像,那么这时候你需要对应镜像的SHA-1等了,所以,验证一个镜像的原盘可以通过对应多个数值来完成。

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    行相等的最少多米诺旋转

    题目 在一排多米诺骨牌中,A[i] 和 B[i] 分别代表第 i 个多米诺骨牌的上半部分和下半部分。(一个多米诺是两个从 1 到 6 的数字同列平铺形成的 —— 该平铺的每一半上都有一个数字。)...输入:A = [2,1,2,4,2,2], B = [5,2,6,2,3,2] 输出:2 解释: 图一表示:在我们旋转之前, A 和 B 给出的多米诺牌。...如果我们旋转第二个和第四个多米诺骨牌, 我们可以使上面一行中的每个值都等于 2,如图二所示。...示例 2: 输入:A = [3,5,1,2,3], B = [3,6,3,3,4] 输出:-1 解释: 在这种情况下,不可能旋转多米诺牌使一行的值相等。...解题 找出数量 >= n 的数 x 检查每个位置的两个数: 都等于 x 无需调换,记录次数 r2 都不等于 x ,不满足题意 有一个等于 x,记录旋转次数 r1 答案是 min(r1,n−r2−r1)

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    机器器学习算法系列列(1):随机森林随机森林原理随机森林的生成随机采样与完全分裂随机森林的变体

    (新的输⼊入数据),可以用不不同的角度去看待它,最终由各个专家, 投票得到结果。...随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。...3.1 随机采样 首先是两个随机采样的过程,random forest对输入的数据要进行、列的采样。对于行采样,采用有放回的方式,也就是在采样得到的样本集合中,可能有重复的样本。...;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决,这种表决应该是"求同",因此使用完全不同的训练集来训练每棵树这样对最终分类结果是没有帮助的,这样无异于 是"盲人摸象"。...对Bagging的改进 随机森林对Bagging的改进就在于随机采用的不同,即以下两点: 1)Random forest是选与输入样本的数目相同多的次数(可能一个样本会被选取多次,同时 也会造成一些样本不会被选取到

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    2.4 PowerBI数据建模-度量值不能与列同名,放在专门的表内就可以

    难道必须要去修改列名或者度量值名,给它们加上一些额外的看起来很奇怪的字符来区别吗?...PowerBI是这样管理字段的:列是分表存放,每个列的全名是表名+列名,即姓表名列,所以列的命名规则是:同一表内,列名不重复。...所以度量值的命名规则是:不管在不在同一表内,所有的度量值都不能重名;同一表内,度量值也不能与列重名;不同表内,度量值可以与其他表的列同名。综上,最好的解决方案就是用专门的表存放度量值。...操作步骤STEP 1 新建一个专门存放度量值的表。点击菜单栏开始下的输入数据,新建一张表,命名为Measure后,不需要录入数据,直接点击加载。图片STEP 2 在Measure表中新建度量值。...在数据窗格中,在Measure表的列1上点击鼠标右键,选择隐藏。Measure表的图标就会变成一个重叠的计算器,代表专门存放度量值,而且此表会自动置顶,方便新建和查找度量值。

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    数据库应用技术系列第一讲 创建数据库和表

    例如,某列的数据类型为char(20),而输入的字符串为"ahjm1922",则存储的是字符ahjm1922和12个空格。若输入的字符个数超出了n,则超出的部分被截断。...(2)nvarchar[(n)]:nvarchar[(n)]为最多包含n个字符的可变长度Unicode字符型数据,n的值在1~4 000,默认为1。长度是所输入字符个数的两倍。...(6)hierarchyid:可表示层次结构中的位置。 4 计算列 计算列由可以使用同一表中的其它列的表达式计算得来。...数据库的cjb表中,学生每门功课的成绩的范围为0~100,现对用户的输入数据要施加这一限制。...CHECK约束中,要相互比较一个表的两个或多个列,那么该约束必须定义为表的约束。

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    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    对准两个模型(结构和功能)的图像,对两个模型的预测结果进行约束(比如希望两个模型的输出相近) 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域,有着固定的多边形外观,可通过多边形近似的方法,标记出图像中近似的特征点...and directions 任务: 将文本,图像,语音,视频及其交互属性进行混合 多源融合+知识演化+系统演化 难点: 解决语义鸿沟(机器认识世界是什么) 意图鸿沟(机器理解人要达到什么目标) 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联...锚图学习(速度+) 这是一种coarse to fine的思路 利用数据点图,生成锚点图,先采一部分有代表性的数据(例如聚类中心)生成一个图模型,然后推理出其他图 图模型中需要建立表示矩阵(特征工程)...视频问答 任务: 输入视频,问题,输出答案 模型(层次记忆网络+视频时序推理): 对图像进行分层 对问题进行记忆 用文本和图像特征一同训练生成答案 用LSTM做时序推理 细粒度分类 任务: 识别图像同一大类中的子类...卷积做图像分类,CNN+LSTM做文本分类,两个分类结果合起来 04 跨媒体关联与检索 跨媒体统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同媒体的数据 跨媒体相似度计算:通过分析跨媒体关联关系,计算不同媒体数据的语义相似性

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    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    )的图像,对两个模型的预测结果进行约束(比如希望两个模型的输出相近) 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域,有着固定的多边形外观,可通过多边形近似的方法,标记出图像中近似的特征点  语音前沿技术...and directions 任务: 将文本,图像,语音,视频及其交互属性进行混合 多源融合+知识演化+系统演化 难点: 解决语义鸿沟(机器认识世界是什么) 意图鸿沟(机器理解人要达到什么目标) 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联...对问题进行记忆 用文本和图像特征一同训练生成答案 用LSTM做时序推理 细粒度分类 任务:  - 识别图像同一大类中的子类 挑战:  - 姿态视角不同导致类内差异大,外形颜色相似导致类间差异小 基于模型动态扩容的增量深度学习方法...,利用这两个模态的数据提供更高精度的细粒度分类 卷积做图像分类,CNN+LSTM做文本分类,两个分类结果合起来 ?...跨媒体关联与检索 跨媒体统一表征学习:使用相同的特征类型表征不同媒体的数据 跨媒体相似度计算:通过分析跨媒体关联关系,计算不同媒体数据的语义相似性 这里的六篇论文我还没读完,读完之后补具体的理解 跨媒体关联传递方法

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    React 表格组件设计

    在现代 Web 开发中,表格组件是不可或缺的一部分,用于展示数据列表、统计信息等。React 作为一个流行的前端框架,提供了丰富的工具和库来构建高效的表格组件。...1.2 如何避免错误使用虚拟滚动:对于大数据量的表格,使用虚拟滚动技术可以显著提升性能。合理使用 CSS:使用 CSS 框架(如 Bootstrap、Tailwind CSS)来统一表格样式。...可编辑表格3.1 常见问题与易错点状态管理:可编辑表格需要管理每个单元格的状态。输入验证:需要对用户输入进行验证,确保数据的有效性。...3.2 如何避免错误使用状态管理库:使用如 useState 或 useReducer 来管理表格状态。合理使用表单验证:使用如 Formik 或 yup 等库来进行表单验证。...响应式表格4.1 常见问题与易错点布局问题:在小屏幕设备上,表格的布局需要调整。数据展示:在小屏幕上,可能需要隐藏某些列或使用其他展示方式。

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    plink PED 文件格式介绍

    plink是进行全基因组关联分析常用的软件之一,该软件需要两种基本格式的输入文件,ped和map。本篇重点介绍一下ped格式。...在ped格式的文件中,剩余的列通常用来表示基因型信息。在ped文件中,每个snp位点的基因型需要两列来表示,分别表示major allel 和 minor allel。...在表示基因型时,既可以使用A,C,G,T字母的形式,也可以采用1,2数字编码的形式。默认情况下,用0来表示基因型的缺失。...,只需要family ID和Individual ID两个字段的信息连起来,能够唯一表示一个样本即可,由于family ID已经和样本是一一对应关系了,所以这里的Individual ID统一用1表示。...最后的4列信息代表2个SNP位点的基因型信息,每两列一个SNP位点。

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