odoo 计算context

2024-11-09

odoo里面context用法

原文转自:https://www.cnblogs.com/zhaoweihang/p/9698852.html <field name="partner_id" string="Customer" widget="res_partner_many2one" context="{'default_name': contact_name, 'default_street': street, 'default_city': city,

odoo 开发 context 上下文的用法

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ios label 自动计算行高详解

在OC当中自动计算行高主要调用系统的 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #ffffff } span.s1 { } span.s2 { color: #00b1ff } span.s3 { color: #de38a6 } span.s4 { color: #eb905a } span.s5 { color: #8b87ff } - (--boundingRectWithSize:(CGSize)

Naive Bayes在mapreduce上的实现(转)

Naive Bayes在mapreduce上的实现原文地址 http://www.cnblogs.com/sunrye/p/4553732.html Naive Bayes是比较常用的分类器,因为思想比较简单.之所以说是naive,是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的,这个假设使得分类变得很简单,但会损失一定的精度. 具体推导可以看<统计学习方法> 经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck).那么我们需要求先验概率也就是P(Y=ck)和求条件概率

Naive Bayes在mapreduce上的实现

Naive Bayes是比较常用的分类器,因为思想比较简单.之所以说是naive,是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的,这个假设使得分类变得很简单,但会损失一定的精度. 具体推导可以看<统计学习方法> 经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck).那么我们需要求先验概率也就是P(Y=ck)和求条件概率p(X=x|Y=ck). 具体的例子以:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/17123

canvas基础语法

前面的话 canvas顾名思义是定义在浏览器中的画布.它不仅是一个普通的元素,更是一个强大的编程工具.它的出现已然超过了web基于文档的设计初衷,将网页这一形态的应用推向了另一个高度.利用canvas,可以开发出复杂的动画.动态图表.游戏等.关于canvas,有这样一句话——canvas就像是一场文艺复兴,将编程工作者彻底释放出创造力.本文将详细介绍canvas基础知识添加canvas 在HTML中添加Canvas非常简单,只需要在HTML的<body>部分,添加上<canvas>

WeQuant交易策略—EMA指标

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Mapreduce求气温值项目

Mapreduce前提工作简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l

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Abstractive Summarization

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零基础学习python_with（34课）

今天学习的with语句,with的表达形式如下:据说context必须是上下文管理器,这我就懵比了,啥玩意啊... with语句的表达形式: with context as var: block context 可以是任意表达式: as VAR 是可选的.其一般的执行过程是这样的: 1.计算 context ,并获取一个上下文管理器. 2.上下文管理器的 __exit()__ 方法被保存起来用于之后的调用. 3.调用上下文管理器的 __enter()__ 方法. 4.如果 with 表达式

seq2seq模型以及其tensorflow的简化代码实现

本文内容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder结构常用的四种结构带attention的seq2seq 模型的输出 seq2seq简单序列生成实现代码一.什么是seq2seq模型 seq2seq全称为:sequence to sequence ,是2014年被提出来的一种Encoder-Decoder结构.其中Encoder是一个RNN结构(LSTM.GRU.RNN等). 主要思想是输入一个序列,通过encoder编码成一个语义向量c(context),然后decode

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iOS UILable和属性字符串的使用

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attention 汇总（持续）

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【转载】Attention Mechanism in Deep Learning

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