**********************************************************//*函数名称:uf_dwsaveas_excel功能:将数据窗口数据导出EXCEL文件,并将EXCEL文件默认英文标题替换成中文.参数:datawindow datawin,为用户要导出数据窗口的数据窗口控件名返回值:integer 1,success:-1,error流程描述:先用saveasAscii()倒出为excel文件,再替换表头为中文名         原因:为提高程

PB导出数据excel格式dw2xls 使用DW2XLS控件 语法 uf_save_dw_as_excel ( dw, filename ) 參数 dw A reference to the datawindow object filename A string whose value is the name of the file you want to create. If filename is not on the operating system's search path, you

docker 导入导出操作 save 保存(导出)镜像 # 把镜像打包成 .tar # -o 要保存路径.tar # > 要保存路径.tar # docker save 镜像id > /存储路径/xxx.tar docker save fce91102e17d>/root/tomcat.tar # docker save 镜像id -o 存储路径 docker save fce91102e17d -o /root/tomcat.tar export 导出容器 # docker expor

最近在做一个给卫计委做数据上报的数据接口,接口要求使用奇葩的dBase 3数据库存储上报数据,忙活了几天总算搞好了,使用开发工具为powerbuild 12,222个字段的上报数据表生成DBF文件,写个随笔记录一下踩坑过程. 已踩的坑: 1.网上很少能找到dBASE 3数据库的资料,数据结构,设计工具都很少,试过了一些工具,推荐使用DatabaseNet4. 推荐使用这个工具,是因为这个工具较好的帮助我解决了部分问题. 2.由于才开始没有原始的DBF文件(空库表),我便尝试使用各种工具按照接口数

最近在做一个给卫计委做数据上报的数据接口,接口要求使用奇葩的dBase 3数据库存储上报数据,忙活了几天总算搞好了,使用开发工具为powerbuild 12,222个字段的上报数据表生成DBF文件,写个随笔记录一下踩坑过程. 已踩的坑: 1.网上很少能找到dBASE 3数据库的资料,数据结构,设计工具都很少,试过了一些工具,推荐使用DatabaseNet4. 推荐使用这个工具,是因为这个工具较好的帮助我解决了部分问题. 2.由于才开始没有原始的DBF文件(空库表),我便尝试使用各种工具按照接口数

打开UE,从菜单中选择高级->配置… 点击打开按钮,注意文件WordFile.txt最后一个高亮显示语言的编号,格式为“ /L(number) ”,假设最后一个高亮显示语言的编号是15,修改UE-PB.txt的第一行的“ /L参数 ”为:“ /L16 ”,然后,把UE-PB.txt文件所有内容追加到WordFile.txt里,保存. 这样你就可以用UE打开PB导出来的文件,进行关键字的高亮显示啦!   附:粘贴下面的文件,并修改红字部分 /L14"PowerBuilder" Li

一.镜像导出 save 1.查看镜像 docker images 2.导出镜像 docker save -o test.tar image_name 或 docker save image_name > /test.tar 二.容器导出 export 1.导出容器 命令格式为: docker export [-o|--output[=""]] CONTATINER 或: docker export 容器id/name >文件名.tar 例如: docker export -

实验环境 CentOS 7.5 安装并启动docker yum install -y docker systemctl start docker 镜像 安装镜像 docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST] 注:对于Docker镜像来说,如果不显式地指定TAG,则默认会选择 latest标签,即下载仓库中最新版本的镜像. 从Docker Hub的CentOS仓库下载一个最新的CentOS操作系统的镜像. [root@kvm ~]# docker pull ce

NGUI字体类型 1: UIFont字体,UIFont类实现的2: TTF动态字体的使用3: BBCode的特殊字体的使用4: NGUI字体制作5: BMFont字体制作和艺术字体的制作6: UILabel的使用 UI Font字体 UI Font组件属性 Font Type:字体格式,Bitmap位图,Reference引用(可以引用TTF字体),Dynamic动态字体 Atlas:图集,文字放在文字图片里面 Pixel Size:像素大小 Sprite Details:精灵的详诉,宽高,是否

nds游戏绝对是游戏界的瑰宝,尤其是有些游戏的音乐还很好听,所以想把它们提取出来.网上搜了下教程,这里整理一下,全程在archlinux下操作. 首先用到的工具是(vgmtrans)[https://github.com/vgmtrans/vgmtrans) 按照github上的wiki,首先要安装Qt5 和 FluidSynth,然后编译: Run git clone https://github.com/vgmtrans/vgmtrans Navigate into the vgmtrans

public class Thumbnail { private Image srcImage; private string srcFileName; /// <summary> /// 创建 /// </summary> /// <param name="FileName">原始图片路径</param> public bool SetImage(string FileName) { srcFileName = FileName; tr

实现效果: 知识运用: API函数SystemParametersInfo 实现代码: [DllImport("user32.dll", EntryPoint = "SystemParametersInfoA")] static extern Int32 SystemParametersInfo(Int32 uAction,Int32 uParam,string Ipvparam,Int32 fuwinIni); private const int SPI_SETD

附上代码加数据地址 https://github.com/Liuyubao/transfer-learning ,欢迎参考. 一.Inception-V3模型 1.1 详细了解模型可参考以下论文: [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Re

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

PB有dw有自带功能可以将数据导出成excel,但是head却是字段名称,这样不直观. 所见即所得的方式是,将dw保存成html然后将后缀名改成xls,但这样的方式还有些问题就是会错列,解决的方法是将dw的head的文本与detail中字段的宽调到一样大小并且左对齐

前言:有时自己的做好的docker镜像,想将这个docker容器弄到其他服务器上去运行:或者已经运行的容器,将其弄导出,运行到其他地方进行测试 1.查看要要保存的镜像的ID docker  images   2.保存镜像为tar包 docker save  -o   gitlab.tar    docker.io/twang2218/gitlab-ce-zh:latest   3.用scp,xftp等等将已经压缩好的gitlab.tar包弄到服务器,虚拟机(你想弄到的地方) 4.将gitlab.

pb数据导出(一) 1.在窗口新建用户事件  ue_export    2.事件调用函数 gf_dw_to_excel(THIS.dw_dict) 3.写函数 :boolean lb_setborder boolean lb_mergecolumnheader boolean lb_setmaxrow string ls_objname string ls_borderbeinobj string ls_borderendobj string ls_filename integer li_pri

链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入

Docker保存镜像 tag 镜像 # 镜像打 tag 标签 # docker tag 镜像id/名 新名字 docker tag fce91102e17d tomcat01 commit 镜像 注意这里是使用 容器id , 版本号可加可不加 docker commit 提交容器成为一个新的镜像 # 容器生成新镜像 # docker commit -m="提交描述信息" -a="作者" 容器id 自己起镜像名:版本 docker commit -m="新增

PostgreSQL数据的导出导入 导出PostgreSQL数据库中的数据: $ pg_dump -U postgres  -f mydatabase.sql  mydatabase 导入数据时首先创建数据库再用psql导入: $ createdb newdatabase$ psql -d newdatabase -U postgres -f mydatabase.sql 定期保存数据,以防万一.下载定期保存.服务器如果整个毁掉?映像不可恢复? 至少资料还在. 什么backup都比不上这个bac