Apache Axis

[原][c][netCDF]返回值合集(错误列表)

China☆狼群 提交于 2020-08-15 08:42:33
#define NC_NOERR 0 /**< No Error */ #define NC2_ERR (-1) /**< Returned for all errors in the v2 API. */ /* * Not a netcdf id. The specified netCDF ID does not refer to an open netCDF dataset. */ #define NC_EBADID (-33) #define NC_ENFILE (-34) /**< Too many netcdfs open */ #define NC_EEXIST (-35) /**< netcdf file exists && NC_NOCLOBBER */ #define NC_EINVAL (-36) /**< Invalid Argument */ #define NC_EPERM (-37) /**< Write to read only */ /* * Operation not allowed in data mode. This is returned for netCDF classic or 64-bit offset files, or for netCDF-4 files, when they were been created with ::NC

flex布局语法+实例

a 夏天 提交于 2020-08-15 05:38:26
一、什么是flex布局   flex 是 flexible box 的缩写,意为"弹性布局",用来为盒状模型提供最大的灵活性。 任何一个容器都可以指定为 flex 布局。 你可以将前端页面想象成一个巨大的容器,里面装满了各式各样的盒子元素,为了方便元素排列布局,css引入弹性布局。即设置了弹性布局的元素,他的大小和对齐方式将更加灵活的随着他所处空间的大小而改变。 任何元素都可以使用flex布局,不区分行内、块级元素。注意:webkit 内核的浏览器,必须加上-webkit前缀。且设为 flex 布局以后, 子元素的float、clear和vertical-align属性将失效 。 二、flex布局中的基本概念   1.容器     采用 Flex 布局的元素,称为 Flex 容器(flex container),简称"容器"。它的所有子元素自动成为容器成员,称为 Flex 项目(flex item),简称"项目"。我更喜欢称为父容器和子容器。容器具有这样的特点:父容器可以统一设置子容器的排列方式,子容器也可以单独设置自身的排列方式, 如果两者同时设置,以子容器的设置为准。   2.轴线     容器默认存在两根轴:水平的主轴(main axis)和垂直的交叉轴(cross axis)。主轴的开始位置(与边框的交叉点)叫做main start,结束位置叫做main end

数学的深渊另一个描述

与世无争的帅哥 提交于 2020-08-15 05:08:29
Counting 计数 Natural Number 自然数 Odd Number 奇数 Even Number 偶数 Mathematical Symbol 数学符号 Arithmetic 数术 Subtraction 减法 Multiplication 乘法 Division 除法 Mixed Operation 混合运算 Single Digit 个位数 Decimal System 十进制 Interger 整数 Number Axis 数轴 Negative Number 负数 Absolute Value 绝对值 Algebra 代数 Proprtion 比例 Factor 因子 Fraction 分数 Reduction of a Fraction 约数 Prime Nuber 质数 Composite Number 合数 Relatively Prime 互质 Pythagorean Theotem 勾股定理 Irrational Number 无理数 Real Number 实数 Basic Geometry 基本几何 Point 点 Line 线 Plane 面 Square 正方形 Circle 圆 Perimeter 周长 Area 面积 Half-Line 射线 Angle 角 Tangent Line 切线 Arc Length 弧长 Graph

HDU 6808 Go Running(利用网络流求二分图的最小顶点覆盖、dinic)

耗尽温柔 提交于 2020-08-15 04:24:53
原题地址: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6808 本文主要参考的博客: https://www.cnblogs.com/stelayuri/p/13405914.html Go Running Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 524288/524288 K (Java/Others) Total Submission(s): 1358 Accepted Submission(s): 500 Problem Description Zhang3 is the class leader. Recently she's implementing a policy about long-distance running. This forces every student in her class to take a run. There is a main road in the school from west to east, which can be regarded as an infinite axis, and its positive direction is east. Positions on the road are

flex布局

[亡魂溺海] 提交于 2020-08-15 02:43:47
我才不会说是因为自己对 flex 一知半解导致面试的时候被问住,所以才来记录的。感谢阮一峰大神的博客 文章 9102年了,是时候记录一波 flex 布局了。 写在前面,其实 flex 布局并没有多难,记住一些属性即可。然而之前由于自己懒癌作祟,导致总是对 flex 一知半解。面试的时候,不能说挂在这道题上,但总是答得不好。 HOW 为一个元素设置 display: flex 即可 .box { display: flex; display: -webkit-flex; } 采用 flex 布局的元素,成为 flex 容器,子元素称为 flex 项目 容器默认存在两根轴 水平的主轴 main axis 垂直的交叉轴 cross axis 主轴开始位置叫做 main start ,结束位置叫做 main end 交叉轴开始位置叫做 cross start ,结束位置叫做 cross end 项目默认沿主轴排列 容器的属性 flex-direction:决定主轴的方向 row:默认值,主轴为水平方向,起点在左端 row-reverse:主轴为水平方向,起点在右端 column:主轴为垂直方向,起点在上沿 column-reverse:主轴为垂直方向,起点在下沿 flex-wrap:默认情况下,项目都排列在一条线( 轴线 )。 nowrap:默认,不换行 wrap:换行 wrap

Python玩转Excel:实现多表联合

久未见 提交于 2020-08-15 00:46:58
文源网络,仅供学习之用,如有侵权请联系删除。 把七零八碎的数据拼凑在一起 1、问题: 现在有两张学生表的信息,如何合成一张表呢? 这个在Python里面只需要使用merge函数便可以实现。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读Excel工作簿中两张表的数据,数据如上图 students = pd.read_excel('students.xlsx',sheet_name='student') scores = pd.read_excel('students.xlsx',sheet_name='score') #将表联合 table = students.merge(scores,on='ID') print(table) ******************************************************** ID 姓名 成绩 0 1 student_001 84.0 1 3 student_003 59.0 2 5 student_005 67.0 3 7 student_007 79.0 4 9 student_009 50.0 5 11 student_011 90.0 6 13 student_013 78.0 7 15 student_015 76.0 8 17 student

pragma HLS interface 端口综合

岁酱吖の 提交于 2020-08-14 05:39:40
这是针对 pragma HLS interface 语法 的翻译笔记,可以作为原英文文档的辅助文档,原文地址是 SDSoc Development Help 正文 在vivado HLS基于C的设计中,函数形式参数代表了输入和输出操作。但是在RTL设计中,必须设计接口来执行这些输入和输出操作,并且通常使用特定的I / O(输入-输出)协议进行操作。有关更多信息,请参考《Vivado Design Suite用户指南:高级综合(UG902)》中的“Ch.1 Manage Interface” 。(推荐参考: 对ug902中manage interface部分的优质翻译 ) INTERFACE pragma指定如何在接口合成期间依据函数定义创建RTL端口。 RTL实现中的端口派生自: 指定的任何函数级协议 函数参数 由顶级函数访问的,并且是在其作用域之外定义的全局变量 Function-level protocols(函数层级的协议)也称为block-level I/O protocols(块级I/O协议) ,用于提供信号来控制函数何时开始操作,并指示函数操作何时结束、空闲和准备好接受新的输入。函数级协议的实现: 由值指定为三种模式 ap_ctrl_none , ap_ctrl_hs 或 ap_ctrl_chain 。其中的 ap_ctrl_hs 是默认的块级I / O协议。

Python 爬取 42 年高考数据,告诉你高考为什么这么难?

对着背影说爱祢 提交于 2020-08-14 03:19:24
作者 | 徐麟 历年录取率 可能很多经历过高考的人都不知道高考的全称,高考实际上是普通高等学校招生全国统一考试的简称。从1977年国家恢复高考制度至今,高考经历了许多的改革,其中最为显著的变化就是录取率的显著提升,曾经的“千军万马过独木桥”的场景得到了一定程度的缓解。 我们首先看下1977-2018年历年的录取人数和未录取(落榜)人数变化情况,本文数据均来自于网络公开高考数据: 可以看到1977年恢复高考之后的几年,由于种种原因,高考人数到达了一个比较高的点,随后有所下降。到2000年之后,高考的人数有了进一步的提升,录取人数也随之大幅提升,2008、2009达到了顶峰(此时心疼自己1秒),2010年之后参与高考的人数趋于平稳。 通过上图也可以发现,早期的高考难度之高,未录取人数是录取人数的数倍之多,而且早期的高考实际上在开始之前有预选的过程,能够参加高考的考生实际上已经经过了一轮大浪淘沙的过程。随着教育改革,越来越多的考生有机会通过高考接受更进一步的教育。 我们通过下面的百分比图,对于录取率的变化进一步加深认知: 部分代码如下: setwd('D:/爬虫/高考') data = read_excel('历年录取率.xlsx') data_year = melt(data,id.vars = '年份',measure.vars = c('录取','未录取'), variable

MFC界面开发工具,BCGControlBar v30.4详解——Ribbon Bar控件

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-08-13 18:36:47
亲爱的BCGSoft用户,我们非常高兴地宣布 BCGControlBar Professional for MFC 和 BCGSuite for MFC v30.4正式发布!此版本包含适用于Visual Studio 2017-2019的新应用程序向导,Ribbon后台视图位于底部项目、新的图表类型Polar Bar、改进的甘特图以及其他新的功能和改进。需要最新版的可以点击这里【 BCG下载 】 v30.4引入了适用于Visual Studio 2017和Visual Studio 2019的新应用程序向导,该向导极大地简化了基于BCGControlBar的新应用程序的创建,您可以在几秒内创建Visual Studio、Office或类似Explorer的应用程序。如果出于某种原因您更喜欢使用经典(基于HTML)的应用程序向导,则可以在Integration Wizard设置中指定此选项。 Ribbon Bar 1. BCGPBaseRibbonElement:新方法IsOnActiveFrame告知ribbon控件是否位于活动(聚焦)的框架上。 2. CBCGPBaseRibbonElement:新方法IsOnZoomedFrame告诉ribbon控件是否位于最大化(缩放)帧上。 3. CBCGPRibbonSlider:添加对"Zoom In" ("+") / "Zoom

矩池云 | 利用LSTM框架实时预测比特币价格

我的梦境 提交于 2020-08-13 15:46:14
温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议。 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影、句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型。 本文主要写了通过LSTM进行数据拟合,从而预测比特币的未来价格。 import需要使用的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline 数据分析 数据加载 读取BTC的日交易数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer="btc_data_day") 查看数据可得,现在的数据一共有1380条,数据由Date、Open、High、Low、Close、Volume(BTC)、Volume(Currency)、Weighted