令我使用ObjectDataSource配合GridView显示数据的最重要的原因之一就是ObjectDataSource的分页功能，其实GridView本身就自带一个分页功能，但是GridView自带的分页功能必须把整个数据集绑定到GirdView，然后把分页工作交给GridView，方便是方便但效率十分低，而ObjectDataSource采用的是要哪一页的数据就取哪一页，性能上明显高不少。 下面结合代码讲解： 页面： 1 <asp:ObjectDataSource runat="server" I
前面一节对单细胞轨迹的数据过滤和降维已经做了解析，而其实主要用这个软件的是用后面的拟时序分析的内容。因此下面对拟时序的内容进行解析。
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式)： http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
作者: 我是小三 博客: http://www.cnblogs.com/2014asm/ 由于时间和水平有限，本文会存在诸多不足，希望得到您的及时反馈与指正，多谢!
1.页面定义:<asp:UpdatePanel ID=”UpdatePanel1″ runat=”server”>
当然，还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目，这里再列出一些：
很久没更新博客了，加上刚过年，现在准备重新开战，继续自己的学习之路。本文已同步到Web API2系列文章中http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html。
ASP.NET Core 引入声明授权机制，该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问，具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中，即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460)，我提出了一个基于策略的模型，用于将授权逻辑与基础用户角色分离，并展示了在检测到未经授权的入侵时，如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中，我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流，并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。
通过上节对Slingshot文献的基本讲解，对这个拟时序的分析方法有了基本的了解，作者也公布了流程的代码，并分享在https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/slingshot/inst/doc/vignette.html上。
自去年 BERT 论文发出，正巧半年，不光各大榜单上尽是 BERT 之名，最近公布 NAACL 最佳长论文也给了 BERT，正所谓实至名归。
今天我们继续GIS数据的获取总结，本次是土地、土壤数据，也是GIS中常用的数据。可以发现，我国学者对于土壤的研究是十分热情、富有成果的，在很多土地覆盖、土壤属性数据中，随处可见我国学者的影子，也希望我国可以在GIS其它各领域实现突破，引领世界水平~
网络分析（network analysis）是指通过连接法，寻找变量之间的联系，以网络图或者连接模型（connection model）来展示数据的内部结构，从而简化复杂系统并提取有用信息的一种定量分析方式。在生态学中常利用相关性来构建网络模型，可以使用一个数据集例如物种群落数据进行分析，这时候展现物种之间的共出现模式（co-occurance pattern），也可以结合多个数据集进行分析，例如分析环境因子对物种的影响等，网络分析是一种比较自由的分析方法。
先说下关于我们的标定的事情，可能有的代码的注释是英文的： 对照在此 1、打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。 2、通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片。 3、从照片中提取棋盘格角点。 4、估算理想无畸变的情况下，五个内参和六个外参。 5、应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数。 6、极大似然法，优化估计，提升估计精度。 计算参数的步骤。 https://www.smarttof.com/zh-hans/join 找到一个国内做深度相机的公司，感觉都快倒闭了都
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪，则 finetune 便是烹饪之法，猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉，里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune，也就有各种料理之法。
鉴定新的药物-蛋白质相互作用对于药物发现至关重要，基于机器学习的方法利用药物描述符和一维（1D）蛋白质序列已经开发了许多鉴定方法。这些方法一般都是通过将配体，蛋白质及其相互作用的信息整合到一个统一的框架中，将是否存在相互作用的预测作为二元分类的任务。
2021年11月18日，JCIM杂志发表文章，介绍了一种利用靶蛋白结合位点的图形表示，来为靶蛋白设计新的小分子的深度学习方法。
这次我们来演示MVC3怎么显示RDL报表,坑爹的微软把MVC升级到5都木有良好的支持报表,让MVC在某些领域趋于短板 我们只能通过一些方式来使用rdl报表。 Razor视图不支持asp.net服务器控件,但是aspx可以,所以用户其实可以通过aspx视图模版来显示rdl报表或者水晶报表。 我是有强迫症的人,我不喜欢在众多razor视图中，让aspx视图鹤立鸡群,所以这节主要是演示rdl在MVC中其中一种用法。 报表都有相似性 数据源-数据集-图表-表组成 在MVC项目中新建一个数据源，这个数据源最后将由数
数据感应也即数据捆绑，是一种动态的，Web控件与数据源之间的交互，数据返写 ，是指将查询出来的数据，通过可显示数据的UI控件进行数据输出，如查询详情页，见下图：
黑马程序员.Net+WindowsPhone课程 .Net中级技术 .Net基础加强高级 面向对象高级 委托/事件原理 反射高级 SQL基础 SQL基础 多表连接查询 存储过程 事务/触发器 ADO.NET ADO.NET核心 离线数据集 SQLHelper 三层架构及应用 三层架构核心 代码生成器技术 Js高级 Js作用域链 Js面向对象 Js闭包 Jquery JQuery对象 选择器 筛选器 JQuery方法和属性 视频下载： .Net中级技术视频 ASP.NET开发 黑马Web服务器
最近在跟朋友一起讨论工作流系统中自定义表单的问题，这些表单用于流程节点的数据处理，比如在请假流程中设计一个请假单。为了使工作流具有很高的灵活性，往往需要为客户定制表单，有2种方法来处理这个问题： 由程序员为某客户定制开发表单； 由客户在线设计表单。 显然，方法1实施成本较高，方法2开发成本很高，但使用成本较低。但对于软件公司来说一旦使用方法2开发出来一套工作流系统，那么后期实施和客户使用就很方便了，所以也有不少工作流系统提供了“表单设计器”，来在线设计工作流表单。 我们换一个角度，来
ASP.NET的缓存机制相比ASP有很大的改进，本文档除对常用优化方法进行总结介绍外，强调了如何使数据库
一直都想写这篇文章，但一直不知道如何下手；刚好又完成一个非侵入式二开的项目，在这里就分享一下吧。首先这里的非侵入式是指在不改动原有的程序下对数据进行获取及显示。中国的程序员千千万万，写的程序也是如天上的繁星，而程序的质量也如三山五岳（三山:安徽黄山、江西庐山、浙江雁荡山。五岳：泰山、华山、衡山、嵩山、恒山）参差各异。这次项目其实说也简单，就是从串口中获取数据转为API，这个就是之前那篇《Firebird 火鸟数据库 +IIS+ 万金油 ASP》。难点在于其串口传来的数据分析，因为大概有5个类别23个串口数据；如果逐个去分析也够花时间的；于是就放弃直接从串口捞数的方式。好在它从串口取数后就直接写库，因此就有了刚才提及的那篇文章。一般都是这样先将获取的数据进行做数据集，然后再通过数据筛选及整理再展示。
葡萄城ActiveReports报表的图表控件支持绝大多数常用的二维和三维图表类型，包括XY图表和财务图表。通过使用图表控件的定制功能，如修改坐标轴、图注、图例等，用户可以创建任何其所需要的图表效果。用户还可以通过代码把定义好的图表输出为多种图像格式。 本文将演示如何在葡萄城ActiveReports报表中实现图文混淆报表。 我们将要实现的是2011年度各类产品销量统计报表，其中图表按照产品类别统计销量，表格按照类别和月份统计销售量。 1、创建报表文件 在 ASP.ENT 应用程序中添加一个名为 rptSa
RDLC报表是微软自家的报表，已经集成在vs2010中，相对水晶报表更轻量级，更重要的是：可直接在web项目中使用。 使用步骤： 一、创建DataSet 右击->Add New Item-> Data
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
在SOA的世界中，最重要的一个概念就是契约（contract）。在云计算的世界中，有关通信的最重要的概念也是契约。XML具有强大对数据的描述能力，Atom格式和AtomPub都建立在XML之上，在Google和微软的推动下，也已经成为标准。但是，Atom/AtomPub和ODBC/OLEDB这样的真正数据交互协议相比较，还有着根本上的欠缺：缺乏数据类型的具体描述，降低了交互性能。缺乏对数据查询的控制能力，比如返回特定的数据集合的区间，或者说分页能力等等。微软基于EDM模型释出了：OData，这里也可以看出E
2021年11月，印度IT巨头TCS的Sowmya等人在JCIM上发表文章，提出了一种基于深度学习的从头药物设计方法，该方法可以根据靶蛋白活性位点结构信息进行从头药物分子设计。该方法运用广泛，可以针对任何结构已知的蛋白质进行全新的分子生成。
开篇：经历了上一篇《aspx与服务器控件探秘》后，我们了解了aspx和服务器控件背后的故事。这篇我们开始走进WebForm状态保持的一大法宝—ViewState，对其刨根究底一下。然后，再对曾经很流行的ASP.Net AJAX方案中的利器—UpdatePanel这个神奇的区域一探究竟。
如果你使用 JavaScript 的 fetch 函数发送 HTTP 请求，而观察到发送了两次请求，可能有几个常见的原因：
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 是一个基于 VITS 的简单易用的变声框架，具有以下特点：
.NET Framework 3.0 中增加了不少新功能，例如 Windows Workflow Foundation (WF)、Windows Communication Foundation (WCF)、Windows Presentation Foundation (WPF) 和 Windows CardSpace，.NET Framework 3.5 在这些新增功能的基础上增量构建而成。此外，.NET Framework 3.5 还包含若干技术领域中的大量新功能，它们以新程序集的形式添加，以避免重大
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
该项目是一个即时的按需原子 CSS 引擎，受到 Windi CSS、Tailwind CSS 和 Twind 的启发，解决了定制化、速度和体积的问题。
.NET开发领域的总体趋势是互操作性，葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势：无论是 .NET平台，ASP.NET Core，Xamarin还是未来计划中的XAML标准，互操作性是所有应用程序的关键，这也将作为我们未来产品规划的核心，我们将继续创新和加强现有产品。
VS code 中使用终端，并执行dotnet new webapi 指令创建 ASP.NET CORE WEB API 项目。
选自arXiv 作者：Dongyeop Kang等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲、李泽南 在人工智能领域，会议论文是证明研究人员学术水平的重要一环。是否存在一些「技巧」可以提高论文被大会接收的几率？人工智能是否可以帮助我们？近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）研究者们收集了上万篇 AI 顶级会议的接收/被拒论文，并使用机器学习工具进行分析，获得了一些有趣的结果。最后，当然……这一研究的论文已经被即将在 6 月 1 日于美国举行的自然语言处理顶会 NAACL 2018 接收。 项目
2023年11月2日，华南理工大学王领老师团队在Briefings in Bioinformatics上发表文章FG-BERT: a generalized and self-supervised functional group-based molecular representation learning framework for properties prediction。
如果有时间，我会在周报中加入一些专题和项目案例的分享，本周就是讨论.NET NanoFramework项目案例的专题，在讨论 NanoFramework 的典型案例之前，让我们先回顾一下 .NET 在嵌入式领域的历史。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
著名人工智能公司Clarifai近日推出了识别成人内容的模型和API NSFW，该模型能够很准确地识别含有裸体和半裸的图片和视频，在Clarifai的这篇博文中，作者用裸体检测问题来展示训练现代版的卷积神经网络模型 (convnets) 与过去的研究有何区别。 上周，我们在Clarifai上正式公布了 Not Safe for Work (NSFW) 成人内容识别模型。本周，我们一位数据科学家将带你探索计算机是如何学会分辨裸体人物的。 警告声明：本文内含有用于科研用途的裸体图片。如果你未满十八周岁或者不宜浏
Access + asp编制网站是属于动态网站，是通过把要编制的内容写入数据库里，在通过读取数据库的内容显示出来，学习目的：学会数据库的基本操作。数据库的基本操作无非是：查询记录，写入记录，删除记录，修改记录。
此处以一个Web API 项目为例， 针对不太大的项目，采用了一个划分为三层的结构。
在使用.NET 平台时，你可以选择使用其他语言（如VB.NET、F#等），但C# 是最常用和推荐的语言之一。C# 提供了现代编程语言的特性，包括强类型、面向对象、事件驱动、异步编程等，使其成为在.NET 平台上进行应用程序开发的强大选择。
从理论上讲,LINQ只不过是语法糖,而得到的IL代码应该与.NET 2.0中的代码相同.
背景 在前一篇文章《【初学者指南】在ASP.NET MVC 5中创建GridView》中，我们学习了如何在 ASP.NET MVC 中实现 GridView，类似于 ASP.NET web 表单的功能
根据人走路的姿态进行身份识别的任务叫做步态识别。它属于基于人体生物特征进行识别的范畴。在智能视频监控领域，具有很高的实用价值。它可以绕过被识别人的伪装，直接根据其走路的姿势来识别人物身份。
前端设计器采用基于vue、luckysheet、echarts等前端技术实现的网页方式 后端报表引擎核心基于netcore6 实现
每周精选 Algorithm System Anti-Spoofing 之人脸活体检测 在小编之前的文章系列中曾介绍过的对抗样本攻击，是目前Deep Learning比较火热的一个研究方向，因为它掀起了关注深度学习在安全领域潜在问题的热潮。虽然活跃于学术界的对抗样本目前还未渗入到工业界中，anti-spoofing（反欺诈）仍一直是大家关注的焦点。人脸识别是大家最为熟悉的应用深度学习的例子，结合人脸识别技术的APP在市面上比比皆是，本文将简单介绍在人脸识别应用中的反欺诈技术——人脸活体检测。 人脸识别，
全国12.5米分辨率DEM数据，该数据由锐多宝的地理空间提供并进行分省裁剪与镶嵌，由测绘营地进行影像坐标系转换。
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