Apache Axis

0x01背景 最近帮某人处理财务相关的excel表格， 顺便学习了一下pandas处理excel的方式方法，汇总如下，希望后面可以能够拿来直接使用。 最大的感受就是python处理excel，是对excel公式的降维打击 。 0x02操作 2.1 pandas安装 这里把简单说下安装，因为pip install的方式一般会报错，快速的解决方式是通过conda来安装， 参考 2.2 处理excel的常用操作 打开excel import pandas as pd df = pd.read_excel(XLS_FILENAME, sheet_name) ## 如果你要处理的表格只有少数几列数据，可以用下面的方式打开 def read_xls(sheet_name=None, col1=0, col2=0): if col1 == 0 and col2 == 0: usecols = None else: usecols = [col1, col2] df = pd.read_excel(XLS_FILENAME, usecols=usecols, names=None, sheet_name=sheet_name, keep_default_na=False) return df 读取sheet_name # 方法一 ，直接获取 def get_sheet_names(_file

我们之前提出了三个经典的问题，他们分别是： 二分类问题（电影评论好坏倾向性判断） 多分类问题（将新闻按照主题分类） 回归问题（根据房地产数据估算房地产价格） 我们解决了前两个问题，今天我们解决第三个问题，回归问题。 不管是二分类问题还是多分类问题，归结起来都是分类问题，而回归问题不一样，他是一种回归问题，回归问题的训练结果不是离散的情况，而是连续的情况，例如预测明天的气温、全年降水量等。 这里我们引入的依旧是 Keras 内置的实际问题和数据集：预测波斯顿的房价。针对波士顿的不同房屋，我们给出对每个房屋我们给出十三个数据指标，包括房间数、犯罪率和高速公路可达性等，他们的取值范围不一致，0-1、1-12 或 1-100 等，训练的目标是一个连续的值——房屋的价格。具体的步骤如下分别说明： 从数据集中读取数据我们已经很熟悉了，但是我们观察数据会发现，这些数据的取值范围差别太大了，这会导致网络训练过程的失真，因此比较好的办法是我们先对数据进行预处理，预处理的方法是：(原数据 - 平均值) / 标准差，这就相当于对数据进行标准化，标准化后的数据平均值为 0，标准差为 1。mean 和 std 方法分别是求平均值和计算标准差。 因为我们这一次的数据量只有五百多个，因此我们采用较小的网络，两个隐藏层。这里我们需要注意的一点是数据量少，训练容易产生过拟合，小型网络更适合。

SecuritySpy Mac激活版 是Mac os平台上的一款功能非常强大的Mac视频监控软件，SecuritySpy Mac版可以帮助你利用你的电脑监控你想监控的地方，利用这款软件可以和外接摄像头连接，清晰的显示出监控画面。 SecuritySpy for Mac破解版下载 https://www.macdown.com/mac/5645.html SecuritySpy mac激活版软件介绍 SecuritySpy 是一款多摄像头视频监控应用。凭借运动检测，实时压缩和网络视频流等功能， SecuritySpy拥有苛刻的视频监控应用所需的一切。结合Apple X的坚固操作系统OS X， SecuritySpy提供无与伦比的速度，稳定性和易用性。 SecuritySpy for mac特别版软件特点 同时显示和捕获多台摄像机的实时视频 支持Mac兼容的视频和音频输入设备 支持网络视频设备（Axis，JVC，Panasonic，Pixord，D-Link等） 运动检测和时间戳捕获功能，带音频 内置Web服务器，用于远程查看和管理 平移/倾斜/缩放（PTZ）支持许多网络摄像机 强大的实时压缩功能可以有效的存储拍摄的素材 FTP上传功能，用于捕获素材的非现场存储 运动触发的电子邮件通知 预捕获缓冲区，以便在运动之前拍摄视频 用于播放拍摄的素材的浏览器功能，具有同步的多摄像头播放 来源：

@Select("select * from (select *," + " ROUND(6378.138*2*ASIN(SQRT(POW(SIN((#{x}*PI()/180-x_axis*PI()/180)/2),2)+COS(#{x}*PI()/180)*COS(x_axis*PI()/180)*POW(SIN((#{y}*PI()/180-y_axis*PI()/180)/2),2)))*1000) AS distance" + " from t_hat_village order by distance ) as a where a.distance<=#{range}") 说明： x_axis 为数据库商家地址 的经度 y_axis 为数据库中商家地址的纬度 x 传入参数的经度 y 传入参数的纬度 参考博客: https://zhidao.baidu.com/question/1436432968231782379.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/kuchawyz/blog/3159023

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。 1.深度残差网络 首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残差路径）和一个跨层的恒等连接。恒等连接是深度残差网络的核心，是其优异性能的一个保障。 2.深度残差收缩网络 深度残差收缩网络，就是对深度残差网络的残差路径进行收缩的一种网络。这里的“收缩”指的就是软阈值化。 软阈值化是许多信号降噪方法的核心步骤，它是将接近于零（或者说绝对值低于某一阈值τ）的特征置为0，也就是将[-τ, τ]区间内的特征置为0，让其他的、距0较远的特征也朝着0进行收缩。 如果和前一个卷积层的偏置b放在一起看的话，这个置为零的区间就变成了[-τ+b, τ+b]。因为τ和b都是可以自动学习得到的参数，这个角度看的话，软阈值化其实是可以将任意区间的特征置为零，是一种更灵活的、删除某个取值范围特征的方式，也可以理解成一种更灵活的非线性映射。 从另一个方面来看，前面的两个卷积层、两个批标准化和两个激活函数

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 之前在使用Altera的三速以太网MAC IP的基础上，完成了UDP协议数据传输。此次为了将设计移植到xilinx FPGA上，需要用到xilinx的三速以太网MAC IP核，当然也可以自己用HDL编写，但必须对数据链路层协议有非常清晰的认识。以下是在使用xilinx 三速以太网MAC过程中的一些记录和总结。 　　在使用IP核传输数据之前要对MAC层功能有个了解。MAC层功能用一个词概括就是“成帧解帧”，具体来讲TX方向对用户侧发送来的MAC帧添加前导码和帧尾校验和，对长度过短帧会在帧尾填充0直至最小帧长，此外流控模块可以根据需要发送pause帧。RX方向过滤掉不符合规范的数据帧并移除填充域，只有目的MAC地址与自身相符且帧尾校验和正确的数据帧才为有效数据帧，去除前导码和校验域后即发送给用户侧。接收端也会根据可能收到的pause帧做出暂停发送处理。 　　 认识以太网帧结构同样非常重要，目前常见的是Ethernet II和IEEE802.3两种格式，总体可以归纳为：目的MAC地址　　源MAC地址　　长度/类型　　有效负荷（可能有填充）　　帧校验，长度依次是6byte、6byte、2byte、46~1500byte、4byte。区别在于Ethernet II帧长度/类型域解释为上层协议类型，而IEEE802

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题目这个增强的输入参数很恐怖，长长的一串： CALL BADI l_badi->BEFORE_UPDATE EXPORTING IT_PIINSTRUCTIONVALUE = IT_PIINSTRUCTIONVALUE IT_PIINSTRUCTION = IT_PIINSTRUCTION IT_PMPARTNER_OLD = IT_PMPARTNER_OLD IT_PMPARTNER = IT_PMPARTNER IT_PRT_ALLOCATION_OLD = IT_PRT_ALLOCATION_OLD IT_PRT_ALLOCATION = IT_PRT_ALLOCATION IT_DOCLINK_OLD = IT_DOCLINK_OLD IT_DOCLINK = IT_DOCLINK IT_OPR_RELATIONS_OLD = IT_OPR_RELATIONS_OLD IT_OPR_RELATIONS = IT_OPR_RELATIONS IT_STATUS_OLD = IT_STATUS_OLD IT_STATUS = IT_STATUS IT_PLANNED_ORDER = IT_PLANNED_ORDER IT_MILESTONE_OLD = IT_MILESTONE_OLD IT_MILESTONE = IT_MILESTONE IT_PSTEXT_OLD = IT

下载TeeChart Pro VCL/FMX最新版本 附加轴 复制轴 TeeChart提供5个轴与数据系列相关联：Left、Top、Bottom、Right和Depth。向图表添加新系列时，您可以定义系列应与哪些轴相关（转到“选项卡”“General”页面）。您可以使用Axis Customdraw方法在图表上的任何位置重复4个前轴中的任何一个（或全部）。请注意，此方法会复制Axis，但不会添加新的自定义轴。 您将找到这个名为“CustAxisProject1”的示例，其中包含TeeChart示例代码： //fill the Series for this example with random data procedure TForm1.BitBtn1Click(Sender: TObject); Var t:integer; begin For t := 0 To 20 do Series1.AddXY(t, Random(100) - Random(70), '', clRed); end; //Put this code in the OnBeforeDrawValues() event: procedure TForm1.Series1BeforeDrawValues(Sender: TObject); var posaxis :Integer; begin With