C# CenterParent 与 CenterS

2024-11-02

C# 窗体位置 Show和ShowDialog（转）

CenterParent 窗体在其父窗体中居中. CenterScreen 窗体在当前显示窗口中居中,其尺寸在窗体大小中指定. Manual 窗体的位置由 Location 属性确定. WindowsDefaultBounds 窗体定位在 Windows 默认位置,其边界也由 Windows 默认决定. WindowsDefaultLocation 窗体定位在 Windows 默认位置,其尺寸在窗体大小中指定. 也就是说,CenterScreen的意思并不是屏幕居中(是相对的),它是在"当前显示

SGU 280.Trade centers（贪心）

SGU 280.Trade centers 解题报告题意: n(<=30000)个城市,(n-1)条道路,求最少需要选择多少个城市建造市场,使得所有城市到任意一个市场的距离不大于k. Solution: 比较好的贪心题.实现起来也有一定技巧. 先以任意点为根,构造出一颗有根树. 首先比较容易想到的是从叶子节点向上寻找,如果只有一个距离为k的点,就把它选上.但是有多个呢? 于是思考更一般的做法,由于是树形结构,先考虑以x节点为根的子树.我们先假设f[x]代表离x节点向下的市场点的距离,这个值可以

replication across two data centers

http://andyhan.net/index.php/sys-adm/item/291-hbase-replication http://shitouer.cn/2013/04/hbase-multi-master-setup/ https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-hbase-geo-replication/?rnd=1

论文阅读：FlexGate: High-performance Heterogeneous Gateway in Data Centers

摘要: 大型数据中心通过边界上的网关对每个传入的数据包执行一系列的网络功能,例如,ACL被部署来阻止不合格的流量,而速率限制被用于防止供应商过度使用带宽,但是由于流量的规模巨大,给网关的设计和部署带来了很大的挑战. 可选的解决方案有软件与硬件两种. 软件方面:NFV提供了高级处理和存储能力,简化了添加新功能的过程,但是最先进的NFV平台也只能支持10∼40Gbps,为了处理Tbps的流量需要部署十台至上百台服务器,以这种成本去部署不仅成本过高,也不利于日常的操作和维护. 硬件方面:近年来提出的可

PAT T1024 Currency Exchange Centers

krustral算法求最少结点数的最小生成树,用优先队列实时排序,优先选择已经被选中的中心~ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int N,M,x,y; struct edge { string name; int u; int v; int w; }Edge[maxn]; int father[maxn]; int num[maxn]; vector<edge> vi; unordered_set<string&g

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

高大上的微服务可以很简单，使用node写微服务

安装 npm install m-service --save 使用编写服务处理函数 // dir1/file1.js // 使用传入的console参数输出可以自动在日志里带上request id,便于跟踪一个请求在所有微服务上的日志 // 返回值如果是非null,则会把该值JSON.stringify后作为结果返回,若是promise,则等待promise的结果再返回 module.exports.f1 = (console, query, body, req, res)=>{ retur

用scikit-learn学习谱聚类

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN

用scikit-learn学习BIRCH聚类

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的

（转） [it-ebooks]电子书列表

[it-ebooks]电子书列表 [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:

用scikit-learn学习K-Means聚类

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

使控件具有 Tilt 效果

步骤1:添加类: /* Copyright (c) 2010 Microsoft Corporation. All rights reserved. Use of this sample source code is subject to the terms of the Microsoft license agreement under which you licensed this sample source code and is provided AS-IS. If you did no

用python实现逻辑回归

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后

PyQt4入门学习笔记（一）

PyQt4入门学习笔记(一) 一直没有找到什么好的pyqt4的教程,偶然在google上搜到一篇不错的入门文档,翻译过来,留以后再复习. 原始链接如下: http://zetcode.com/gui/pyqt4/firstprograms/ 在这篇PyQt4的入门文档,我们讲学习一些基础功能. 简单的例子这是一个显示一个小窗口的简单例子.我们可以对这个窗口做一些操作.我们可以改变它的大小,最大化它,或者最小化它.这需要大量的编码.有人已经写好了这些基础函数,因为它在绝大部分应用中重复出现,不需

运用<div>布局页面练习

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

MBTiles

MBTiles Specification MBTiles is a specification for storing tiled map data in SQLite databases for immediate usage and for transfer. MBTiles files, known as tilesets, must implement the specification below to ensure compatibility with devices. UTFGr

iOS开发：创建真机调试证书及描述文件

iOS开发:创建真机调试证书及描述文件关于苹果iOS开发,笔者也是从小白过来的,经历过各种困难和坑,其中就有关于开发证书,生产证书,in_house证书,add_Hoc证书申请过程中的问题,以及上架发布问题.今天就着重说一下关于针对于苹果开发者网站更新之后的真机调试证书申请. 这所有的前提都是:你得有苹果开发者账号个人($99).公司($99).企业($299)账号均可. 方法/步骤首先打开苹果的开发者网站点击网站上方的Member Center,会跳转到登录界面(Tips:如果登录过,并

超像素经典算法SLIC的代码的深度优化和分析。

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

机器学习之sklearn——聚类

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点

【原】Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py

C# CenterParent 与 CenterS

热门专题