f1

private static Form1 form1; private void toolStripButton1_Click(object sender, EventArgs e) { this.btnjkst.BackgroundImage = Image.FromFile(Application.StartupPath + @"\img\buttonanxia.jpg"); forma(); curform = "f1"; } private void forma() { if (form1 == null || form1.IsDisposed) { Form1 sAllPage = new Form1(); sAllPage.TopLevel = false; this.panel1.Controls.Clear(); this.panel1.Controls.Add(sAllPage); sAllPage.Show(); sAllPage.WindowState = FormWindowState.Maximized; sAllPage.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((((System.Windows.Forms.AnchorStyles.Top | System.Windows.Forms

电脑进入BIOS，一般是在开机后出现主板画面是按Delete这个键，部分品牌机可能按F2，F1，例如Lenovo电脑按F1。 Lenovo 电脑BIOS界面 亲测Lenovo电脑，电脑开机显示主板画面时按F1进入BIOS，选择Power选项卡，设置“After Power Loss”的值： Power Off 断电后加电不自启 Power On 断电后加电自启 Last State 断电后加电自启（恢复到断电前的状态） 设置界面如下图所示： 修改完成后，按F10保存，退出。 注意： 有些电脑默认是Last State，故电脑断电后，重新加电电脑会自动重启； 断电后加电自动重启只是针对于电脑正常运行时突然断电的情况； 当电脑出入正常关机状态，断电后加电时不会自动重启的。 另一种BIOS界面 选择IntegratedPeripharals（外围设备设置）中的SuperIO Device Integrated [ ˈɪnt ɪgre ɪt ɪd] 集成 ； Peripharals [p əˈr ɪf ər əl] 外围 将其中的RestoreOn AC Power Loss选项修改:Power On （若要加电不开机选择Power Off，若要加电之前断电状态选择Last State） 设置服务器定时开机 PowerManagement Setup ，就进入电源管理设置了

递归 递归: 函数中调用函数自己, 此时就是递归, 递归一定要有结束的条件 var i = 0; function f1() { i++; if (i < 5) { f1(); } console.log("从前有个山,山里有个庙,庙里有个和尚给小和尚讲故事"); } f1(); 来源： https://www.cnblogs.com/jane-panyiyun/p/12185817.html

转自：https://bbs.thinkpad.com/thread-1834235-1-1.html 1就是一直觉得fn建自动开启很烦人，于是百度后得到 我们可以 控制面板 -- 键盘--thinkpad f1到f12键中修改，， 然后我 按照教程走，到键盘后 找不到 thinkpad f1到f12键，而且 我在BIOS中的 Keyboard/Mouse里面 ，也找不到 Change to "f1-f12 keys 选项，求指教 是啥驱动没装还是什么情况。。。。 我的系统是 win7 64bit, 笔记本型号为thinkpad E450 因为那个是E420/E520时候专属的功能，到E450/E550开始，采用的是Fn锁定的功能，即Fn + Esc随时切换F1~F12的主次功能，我觉得这功能挺好的啊，比以前的好。 来源： https://www.cnblogs.com/sharpest/p/6224644.html

为了能够评价不同算法的优劣，在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概念，来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下： F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 参考： https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/82aeeeba-b738-4a05-b9c2-7ec567c401fe https://blog.csdn.net/swan777/article/details/90318390 来源： CSDN 作者： 御剑归一 链接： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/103888691

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> =IF(ROUND(F1,2)=0,"零元整",IF(F1<0,"负","")&IF(ABS(F1)>=1,TEXT(INT(ROUND(ABS(F1),2)),"[dbnum2]")&"元","")&SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(TEXT(RIGHT(RMB(F1,2),2),"[dbnum2]0角0分;;整"),"零角",IF(F1^2<1,,"零")),"零分","整")) 将F1单元格的数据转换为大写金额（人民币） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/135629/blog/56666

相对非CA UE，通过下行载波聚合，CA UE下行峰值速率可以提升100%。在实际商用网的多用户场景下，CA UE激活SCell（Secondary Cell）后可以更好利用空闲资源，提升整网非满负载时CA UE的吞吐量，给用户带来更好的体验。 下面就来看看CA的部署场景都有哪些，各有什么特点吧！ 场景1：共站同覆盖 F1和F2 共站且覆盖区域重叠， F1和F2提供近似相同的覆盖，F1和F2都提供对移动性的支持；可能的场景是F1 和F2在相同的频段内，比如1900MHz等，F1和F2小区覆盖重叠的区域可以进行载波聚合。 场景2：共站不同覆盖 F1和F2 共站并覆盖区域重叠，但由于较大的路径损耗导致F2的覆盖区域较小，只能由F1提供足够的覆盖，F2用来提高吞吐量，移动性基于F1覆盖；可能的场景是F1 和F2在不同的频段，例如F1 = {1900 MHz, 2 GHz} and F2 ={2.6 GHz}等，F1和F2小区覆盖重叠的区域可以进行载波聚合。 场景3：共站补盲 F1和F2 共站，但是F2天线指向F1覆盖边界来提供小区边缘的吞吐量，F1提供足够的覆盖，但F2由于较大的路径损耗可能会有覆盖盲区，移动性基于F1覆盖；可能的场景是F1 和F2在不同的频段，例如F1 = {1900 MHz, 2 GHz} and F2 ={2.6 GHz}

准确率、召回率、F1 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式: 召回率(Recall) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数 准确率(Precision) = 系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数 图示表示如下： 注意：准确率和召回率是互相影响的，理想情况下肯定是做到两者都高，但是一般情况下准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高，当然如果两者都低，那是什么地方出问题了。一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率，如下图： 如果是做搜索，那就是保证召回的情况下提升准确率；如果做疾病监测、反垃圾，则是保准确率的条件下，提升召回。 所以，在两者都要求高的情况下，可以用F1来衡量。 F1 = 2 * P * R / (P + R) 公式基本上就是这样，但是如何算图1中的A、B、C、D呢？这需要人工标注，人工标注数据需要较多时间且枯燥，如果仅仅是做实验可以用用现成的语料。当然，还有一个办法，找个一个比较成熟的算法作为基准，用该算法的结果作为样本来进行比照，这个方法也有点问题，如果有现成的很好的算法，就不用再研究了。 AP和mAP(mean Average Precision) mAP是为解决P，R，F

Step1： from sklearn import datasets dataset = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2) print(dataset) Step2： from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(n_splits=10) for train_index, test_index in kf.split(dataset[0]): X_train, X_test = dataset[0][train_index], dataset[0][test_index] y_train, y_test = dataset[1][train_index], dataset[1][test_index] Step3和Step4： from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn import metrics def test_GaussianNB(X_train, y_train, X_test, y_test): clf = GaussianNB() clf

更多精彩内容，请微信搜索“FPGAer俱乐部”关注我们 在本视频中，我们将通过一个 Step by step 的设计案例，详细向您介绍如何上手开始使用基于赛灵思 UltraScale+ FPGA 的亚马逊（Amazon） EC2 F1 实例开始您的工作。 视频链接 本文转载自赛灵思公众号 ，如 涉 及 侵权，请私信小编删除。 ============ ============ 想加入我们 FPGA学习交流群吗？可以长按或扫描以下二维码，审核通过后我们邀请您加入 这些微信群 旨在打造一个提供给 FPGA工程开发人员及兴趣爱好者（统称“FPGAer”）进行技术交流、答疑解惑和学习的平台。 而且我们也将会通过网络举办 FPGA技术讲座，分享相关研究文献 FPGA “ FPGAer ” 文章来源: [QTV] 实例演示 — 基于FPGA的AWS F1实例