convert

问题描述： 一个非常简单的spring项目，用静态工厂方法配置bean实例。项目的目录结构如下： 代码如下： Car.java 1 package com.tt.spring.beans.factory; 2 3 public class Car { 4 5 private String brand; 6 private double price; 7 8 public String getBrand() { 9 return brand; 10 } 11 public void setBrand(String brand) { 12 this.brand = brand; 13 } 14 public double getPrice() { 15 return price; 16 } 17 public void setPrice(double price) { 18 this.price = price; 19 } 20 21 public Car(){ 22 System.out.println("Car's Constructor..."); 23 } 24 25 26 27 public Car(String brand, double price) { 28 super(); 29 this.brand = brand; 30 this.price = price;

方法一： 字符集转换： utf8 to uni. std::wstring utf8_to_uni(const char *in) { return _to_uni(CP_UTF8, in); // ansi to uni: CP_ACP } std::wstring _to_uni(unsigned int acp, const char *lpa) { int nChars = strlen(lpa)+1; wchar_t *lpw = new wchar_t[nChars]; lpw[0] = 0; int ret = MultiByteToWideChar(acp, 0, lpa, -1, lpw, nChars); if(ret == 0) { delete []lpw; return L""; } std::wstring wstrlpw = lpw; delete []lpw; return wstrlpw; } 方法二： 打开工程属性面板："General" -> "Character Set" 设置为："Use Multi-Byte Character Set" 。 来源： CSDN 作者： m_zhu 链接： https://blog.csdn.net/m_zhu/article/details/103593314

eclipse对js和html编写支持不好，js代码无法自动提示，写起来很麻烦，找了好久js相关的eclipse插件，最终确定了下面这个angularjs插件还可以用。 插件下载地址：http://oss.opensagres.fr/angularjs-eclipse/0.5.0/ 知道如何安装的可以直接跳到插件使用方法 插件的安装 点击help -> install new software 打开如下界面，按如下步骤操作，其中Name可以随便起，Location就输入上面的插件地址。 add之后会列出可以下载的插件，全选之后一路next安装即可。 插件使用方法 安装完后，在项目上右键，进行如下图配置。网上有很多教程说可以选择“convert to angularjs project”，我测试了一下不行，只有选择“convert to tern project”才可以，当然，这个convert不是唯一的，不是说你“convert to tern project”后就不能“convert to angularjs project”了，这两个是可以同时存在的，但是想要有js提示，必须选上“convert to tern project”。 设置完上一步后，继续在自己的项目上右键，选“properties”，选择“project natures”，如下图所示，可以看到，刚才我们配置了

简介 JAVA最强工具类-HuTool Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。 Hutool中的工具方法来自于每个用户的精雕细琢，它涵盖了Java开发底层代码中的方方面面，它既是大型项目开发中解决小问题的利器，也是小型项目中的效率担当； Hutool是项目中“util”包友好的替代，它节省了开发人员对项目中公用类和公用工具方法的封装时间，使开发专注于业务，同时可以最大限度的避免封装不完善带来的bug。 这是官方对它的介绍，简单点说，它通过一些封装，将原来略显复杂的API进一步优化，使得你在使用的时候能够更加方便快捷，当然语法也会比原来更加简单易懂。 包含组件 一个Java基础工具类，对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法进行封装，组成各种Util工具类，同时提供以下组件： 模块介绍 hutool-aopJDK动态代理封装，提供非IOC下的切面支持 hutool-bloomFilter布隆过滤，提供一些Hash算法的布隆过滤 hutool-cache简单缓存实现 hutool-core核心，包括Bean操作、日期、各种Util等 hutool-cron定时任务模块，提供类Crontab表达式的定时任务 hutool

通过 @Convert 注解指定自定义转换器，可用于实体属性类型与数据库字段类型之间的相互转换，便于将数据存储至数据库或从数据库读取数据。 @Repeatable ( Converts . class ) @Target ( { METHOD , FIELD , TYPE } ) @Retention ( RUNTIME ) public @ interface Convert { Class converter ( ) default void . class ; String attributeName ( ) default "" ; boolean disableConversion ( ) default false ; 自定义转换器 添加 @Converter 注解，标识为转换器 实现 AttributeConverter<X, Y> 接口，X 为实体属性类型，Y 为数据库字段类型 重写 convertToDatabaseColumn() 和 convertToEntityAttribute() 方法 举例： 原本的类型与数据库字段的类型正向反向转换 实体类 @Converter public class RuleConverter implements AttributeConverter < CouponTemplateRule , String > {

from onnx_coreml import convert def convert(model, mode=None, image_input_names=[], preprocessing_args={}, image_output_names=[], deprocessing_args={}, class_labels=None, predicted_feature_name='classLabel', add_custom_layers=False, custom_conversion_functions={}, minimum_ios_deployment_target='12') The function returns a Core ML model instance that can be saved to a .mlmodel file Parameters __model__: ONNX model | str An ONNX model with parameters loaded in onnx package or path to file with models. __mode__: str ('classifier', 'regressor' or None) Mode of the converted coreml model:

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 问题： MySQL数据库,如果数据库中日期字段为空为值为'0000-00-00 00:00:00"时,查询的时候回报：Cannot convert value '0000-00-00 00:00:00' from column 10 to TIMESTAMP 解决办法： 更改连接数据库方式 在连接：jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test 后面加上一个参数zeroDateTimeBehavior=convertToNull 即更改为： jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?zeroDateTimeBehavior=convertToNull 问题就解决了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2617263/blog/645246

"""network2.py ~~~~~~~~~~~~~~ An improved version of network.py, implementing the stochastic gradient descent learning algorithm for a feedforward neural network. Improvements include the addition of the cross-entropy cost function, regularization, and better initialization of network weights. Note that I have focused on making the code simple, easily readable, and easily modifiable. It is not optimized, and omits many desirable features. """ #### Libraries # Standard library import json import random import sys # Third-party libraries import numpy as np #### Define the quadratic and cross