我们有一个如下的cell数据 cdata = {'1' '11' '111' '1111' '11111'}; 现在要把他转变成double型的数组,很自然会想到的方法是cell2mat,可悲的是会遇到一个问题: matlab要求每一行的数据长度要相同才行. 解决这个问题: 1.先把cell转变成char数组,在把他转变成数据类型.原理是转变成char之后的矩阵每行的长度是相同的. str2num(char(cdata)) 2.使用cellfun函数,第一个参数传递对每个cell单元使用的函数名

<table lay-filter="demo" class="layui-table" id="excTable"> <thead> <tr > <th lay-data="{field:'emp_ICNumber', width:150, sort:true}">工号</th> <th lay-data="{field:'emp_Name', wi

my_dict = {,,} import pandas as pd pd.Series(my_dict) fuck i you dtype: int64 一个key只有一个value的字典如果直接转化成数据框会报错 pd.DataFrame(my_dict) ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 应该做如下转换 pd.DataFrame.from_dict(my_dict,orient='index').T

将得到的xml格式的数据转化成数组 <?php //构造xml $url = "http://api.map.baidu.com/telematics/v3/weather?location=太原&output=xml&ak=6b219a615eb77699a10eb54054959a2e"; // $xmldata = file_get_contents($url); //将请求到的文件内容读入到一个字符串中 $xmlResult = simplexml_loa

yii2得到的数据对象转化成数组需要用到asArray().1.Customer::find(['id' => $id])->asArray()->one();2.$model = Customer::findModel($id); $model->attributes;  

/* 目的:将数据转化成字符串时:用字符串的链接 还是 StringBuilder呢? */ public class Test{ public static void main(String[] args){ int[] arr={1,2,4,5}; System.out.println(arrayToString(arr)); } /* public static String arrayToString(int[] arr){//这种方法(字符串连接)导致内存中会出现多个字符串常量,而需要

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

  在C#中大家都会遇到这种情况 double类型的数据,需要格式化(保留N未有效数字)或者是保留N为小数等情况,我们往往采取double.tostring("参数");的方法.下面就列出几个常用的方法. double temp=3.1415926; (F)Fixed point:string str1=temp.toString("f1");//保留一位小数 四舍五入 结果:3.1 (F)Fixed point:string str2=temp.toString(

作者:瘟小驹    文章来源<微信小程序个人开发全过程> 准备工作: 准备工具:Eclipse.FileZilla.微信开发者工具.一个配置好SSL证书(https)的有域名的服务器 所需知识:SpringMVC框架.Java+HTML+CSS+JS.文件上传技术.Tomcat虚拟目录.接口调用与发布 成品介绍:将中文语音直接转化成英文语音.好久不用现在已下线...可以在微信搜我另外一个作品"壹曲觅知音"玩玩,博客地址: https://blog.csdn.net/qq_3

机器学习可以被用于时间序列预测. 在机器学习能使用之前,时间序列预测需要被重新转化成有监督学习.将一个序列组合成成对的输入输出序列. 在这篇教程中,你会发现如何通过使用机器学习算法将单变量和多变量的时间预测序列转化成有监督学习. 在看完这篇教程之后,你会知道: 1.如何写一个将时间序列的数据集转化成有监督学习的数据集的函数. 2.如何将机器学习用于一个单变量的时间序列. 3.如何将机器学习用于一个多变量的时间序列. 开始吧~ 时间序列vs有监督学习 开始之前,我们先来看看时间序列和有监督学习的数

js中对象可以转化成 字符串.数字.布尔值 一.对象转化成字符串: 规则: 1.如果对象有toString方法,则调用该方法,并返回相应的结果:(代码通常会执行到这,因为在所有对象中都有toString方法) 2.如果对象有valueOf方法,则调用该方法,并返回相应的结果: 3.否则抛出异常. 通常,所有对象都有toString方法,且内置对象都有自己toString方法的实现 alert( {key: 'value'} ) // [object Object]alert( [1,2] )  

将普通表格转化分区表的方法大致有四种: A. 通过 Export/import 方法B. 通过 Insert with a subquery 方法C. 通过 Partition Exchange 方法D. 通过 DBMS_REDEFINITION 方法 下面举例使用DBMS_REDEFINITION的方法将普通表格转化成分区表 1.创建测试表 SQL> CREATE TABLE T( a NUMBER, y number, name VARCHAR2(100), date_used date,

利用泛型和反射,管理配置文件,把Model转换成数据行,并把数据行转换成Model   使用场景:网站配置项目,为了便于管理,网站有几个Model类来管理配置文件, 比如ConfigWebsiteModel 用来管理基本信息 ConfigSeoModel 用来管理SEO信息 ConfigCacheModel 用来管理网站缓存信息 不用Model之间不能有重名属性字段 现在需要把他们储存到数据库中,并从数据库中读取出来转换成Model以便修改.不使用 List<T>和Dictionary<

这是在给阮少翔改代码的时候用的方法, 开始的数据用explored转化成数组不是想要的结果, 我就自己写了一个方法把有用的信息提取出来拼接成一个字符串, 再用explored将字符串转化成数组.   方法有点笨, 但是最后是解决了阮少翔的问题 $re1 = DB::table('admin_user') ->join('admin_role_user','admin_user.id','=','admin_role_user.user_id') ->select('admin_role_use

.net core2.0添加json文件并转化成类注入控制器使用 上一篇,我们介绍了如何读取自定义的json文件,数据是读取出来了,只是处理的时候太麻烦,需要一遍一遍写,很枯燥.那么有没有很好的办法呢?经过钻研,办法有了. 既然一个一个读取比较麻烦,那么可以把它放入一个类里面么?当然可以.这样直接注入这个类,让控制器去读取,那么就不需要每次加载它了,一次加载就可以在任何地方使用了. 由于本文是接这上一篇文章的更新介绍,请先读取上一篇文章再浏览此篇文章 (1):在Models文件夹中添加类Clas

ADO.NET   一.ADO.NET概要 ADO.NET是.NET框架中的重要组件,主要用于完成C#应用程序访问数据库 二.ADO.NET的组成 ①System.Data  → DataTable,DataSet,DataRow,DataColumn,DataRelation,Constraint,DataColumnMapping,DataTableMapping ②System.Data.Coummon     → 各种数据访问类的基类和接口 ③System.Data.SqlClient 

公司的项目是面向海外用户的,但是最初的设计没考虑到时差问题,存入数据库的时间都是东八区的时间,导致现在补救有点坑爹...... 有一个需求是,产品详细页需要注明此款产品的开售时间,当海外的用户来访问这个页面时,不应该显示的是东八区的时间,而应该显示当地时区对应的时间. .net的类库里没有获取客户端当地时区的方法的,比如ToLocalTime(),获取的是服务器的时间,TimeZoneInfo里的一些方法,都是正向转化,必须提供已知的时区编号,时区名称等条件,但这些不是已知时,都是白搭. 查询了

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征

package com.dhht.wechat.util; import sun.misc.BASE64Decoder;import sun.misc.BASE64Encoder; import java.io.*; /** * @Author: sh * @Description: ImgUtil * @Date: 9:14 2019/7/1 */public class ImgUtil { /** * 图片转化成base64字符串 * * @param imgPath * @return *

S - Making the Grade POJ - 3666 这个题目要求把一个给定的序列变成递增或者递减序列的最小代价. 这个是一个dp,对于这个dp的定义我觉得不是很好想,如果第一次碰到的话. 上网看了一下题解,dp[i][j]表示前面 i 位已经是有序的了,第 i+1 位变成第j大的最小代价. 这个转移可以保证有序这个条件. 递增递减d两次. 这个题目要离散化,为什么要离散化呢,推荐博客 我以前就是感觉数据大就要离散化,不然数组存不下,不过看了这篇题解感觉他讲的很对啊. #include

首先了解十进制转化成二级制的原理 156的二进制为: 156 % 2 = 78 …… 0 83 % 2 = 39 …… 0 39 % 2 = 19 …… 1 19 % 2 = 9 …… 1 9 % 2 = 4 …… 1 4 % 2 = 2 …… 0 2 % 2 = 1 …… 0 1 % 2 = 0 …… 1 从下到上看即为 10011100 100111000转八进制实际上就是 00-000-000-000-000-000-000-000-010-011-100 倒数第一组数110 的十进制即: