一.安装OFFICE2016错误代码0-1018(0)的解决方案 下面方法亲测有效:Step 1. Go to C:\Program Files\Common Files\microsoft shared 并且删除文件夹Step 2. win+R 输入 regedit打开 注册表编辑器Step 3. 进入HKEY_LOCAL_MACHINE / SOFTWARE / Microsoft / Office,删除office的整个文件夹Step 4. 然后就可以重新安装了ps:我也找了很多方法,只有

1015德才论 题目要求: 输入格式: 输入第1行给出3个正整数,分别为:N(<=105),即考生总数.L(>=60).为录取最低分数线,即德分和才分均不低于L的考生才有资格被考虑录取:H(<100).为优先录取线--德分和才分均不低于此线的被定义为"才德全尽",此类考生按德才总分从高到低排序:才分不到但德分到线的一类考生属于"德胜才",也按总分排序,但排在第一类考生之后:德才分均低于H,可是德分不低于才分的考生属于"才德兼亡"

一开始几道题写到吐血,真的自己现在好弱 1011 水题不说了 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 105; typedef unsigned long long ll; const int MOD = 1e9+7; int c[5]; int main() { double ans = 1; for(int i = 1; i <= 3; ++i) { double mx = -1; for(int j =

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

原作者部分修改部分 补充部分 补充部分2 补充部分3 补充部分4 Editable 尊重原作者:此篇文章是借鉴原作者地址 的博文 并进行修改和增加补充说明,我只是补充和修改: 我感觉这篇文章经过我的补充 市面多少文本操作变化 你都知道怎么做了.并且感觉是非常详细关于 android 文本编辑框的文本变化 并且通俗易懂(内含动态图), 为了大家方便查看 我这里复制作者博文内容 并且修正部分内容 后面在补充 我正参加CSDN明日之星比赛 还希望您投我一票 原作者部分(修改部分) 由于最近做项目要检测

在pig中, dump和store会分别完成两个MR,不会一起进行 1:加载名用正则表达式: LOAD'/user/wizad/data/wizad/raw/2014-0{6,7-0,7-1,7-2,7-3,8}*/3_1/adwords*' 或者定义引用:%default cleanedLog/user/wizad/data/wizad/cleaned/2014-11-{0[3-9],1[0-8]}/*/part*正确, 而%default cleanedLog/user/wizad/data

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

设矩形1大小为100x100,矩形2从左上角顶点重合开始,向右滑动250个单位. c++源码(基于opencv3.4.0) float iou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    return float((r1&r2).area())/float((r1|r2).area());} float giou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    cv::Rect c=

class Model(nn.Module): def __init__(self, words, args): super(Model, self).__init__() self.args = args self.n_d = args.d self.depth = args.depth self.drop = nn.Dropout(args.dropout) self.embedding_layer = EmbeddingLayer(self.n_d, words) self.n_V = s

前言,小程序本身是带有地区选着器的(网站:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/component/picker.html),由于自己开发的程序的数据是很久以前mysql数据,与小程序自带的地区名称并不一样,所以只能自己写了. (详细思路写在了最底部) 第一步:把mysql地区数据变成小程序数组格式 1.用php代码,导出数据mysql的地区数据 public function area(){ $sql = "SELECT * FROM c_regi

# -*- coding: utf-8 -*- """ Auto Encoder Example. Using an auto encoder on MNIST handwritten digits. References: Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceeding

搭建jdk 安装jdk操作: 1.光驱挂载:mount /dev/cdrom /mnt 2.拷贝安装包至其他文件夹(如home目录下) 3.执行安装包(bin包:./包名) 4.配置环境变量:打开文件/etc/profile 添加:export JAVA_HOME=/home/jdk1.6/bin export CLASS_PATH =/home/jdk1.6/bin export PATH=./$ PATH:/home/jdk1.6/bin 或:先添加JAVA_HOME CLASS_PATH

内容简介: 1.位图索引 1.1位图索引使用注意事项; 1.2 使用位图索引; 1.3 位图索引对DML操作的影响; 2.位图连接索引 2.1 明确需求后使用位图索引; 2.1创建位图连接索引的注意事项: 1.位图索引: 1.1位图索引使用注意事项: ❏ 一般适用于低基数列; ❏ 适合数据仓库; ❏ 对于启用位图索引的表,应尽量减少或避免DML操作; ❏ 如果对一张含有多列位图索引的表进行大量DML操作,应考虑将位图索引删除,DML操作结束后重建位图索引; ❏ 不适用于频繁持续发生DML操作的O

距离产生美 https://cometoj.com/contest/59/problem/B?problem_id=2680 题目描述 JWJU放暑假了,于是鸡尾酒就和女朋友璇璇一起出去玩.但是外面太热了,只要他们牵牵手就会手心出汗.鸡尾酒觉得在这些热的地方就应该保持距离,不然就实在热的受不了了! 现在鸡尾酒获得了一个长度为n的数组,且第i个元素为a_{i}ai​ 这个数组他看着都热——相邻两个元素实在太接近了.他觉得对于任意的 i(1 < i \le n)i(1<i≤n),都必须满足 |a_

上边已经说明了pgloader 的基本使用(篇理论),但是对于实际操作偏少,以下是一个简单的操作 不像官方文档那样,我为了方便,直接使用docker-compose 运行,同时这个环境,会在后边大部分场景使用,同时 对于pgloader 的dsl暂时不会仔细说明,后边会有介绍 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-csv: image: dimitri/pgloader volumes: - "./i

1 Android P EventLogTags文件 Android P 9.0.0 所有EventLogTags文件List: system/bt/EventLogTags.logtags system/core/liblog/event.logtags system/core/libsysutils/EventLogTags.logtags system/core/logcat/event.logtags system/core/logd/LogTags.cpp system/core/lo

1.import 模块 import os import tarfile from six.moves import urllib import pandas as pd pd.set_option('display.width', None) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import hashlib 2.获取数据模块 DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/a

简要题意及解析 1001 \(N\)个数分为\(K+8\)组,每组三个,记为\((a,b,c)\),方便起见要求\(a \leq b \leq c\),每组的代价是\((a-b)^2\),总代价为每组的代价之和.求最小的总代价. 将所有物品\(a[i]\)从小到大排序,从后向前递推.\(f[i][j]\)表示在第\(i\)个到第\(N\)个数中选\(j\)组的最小代价. \[ f[i][j]=\min_{N-i+1 \leq 3 \times j} \{f[i+2][j-1]+(a[i+1]-a

参考: https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/82769711 执行代码: # LSTM with Variable Length Input Sequences to One Character Output import numpy from keras.models import Sequential from keras.

1. slow-log show global status Slow_queries   --------慢查询的次数,即查询的时间超过long_query_time设置的时间(不能修改) 配置文件 log-short-format   --------是否记录更少的东西去slow log(不能动态修改) show variables slow_query_log    --------是否开启慢查询日志(动态修改) slow_query_log_file  ------记录慢查询SQL的日志

阿里云 云原生应用研发平台EMAS 李嘉华(千瞬) 简介: 性能测试在移动测试领域一直是一个大难题,它最直观的表现是用户在前台使用 App 时的主观体验,然而决定体验优劣的背后,涉及到了许许多多的技术变迁.阅读此文,带你揭秘App性能测试. 前言 性能测试在移动测试领域一直是一个大难题,它最直观的表现是用户在前台使用 App 时的主观体验,然而决定体验优劣的背后,涉及到了许许多多的技术变迁. 当我们习惯于诺基亚时,智能机出现了:当我们学会native开发时,hybrid来了:当各种 hybrid