Sub CreateMyVirtualCurve() '##利用虚拟图形创建形状 Dim s As Shape, crv As Curve Dim x As Double, y As Double Dim arrPoints(9, 1) As Double arrPoints(0, 0) = 162.4175222: arrPoints(0, 1) = 0.750376435 arrPoints(1, 0) = 162.1904178: arr
Sub ListDocumentFonts() '##列出文档中的字体 Dim p As Page Dim s As Shape Dim col As New Collection Dim sFontList As String Dim vFont As Variant For Each p In ActiveDocument.Pages For Each s In p.FindShapes(, cdrTextShape)
函数定义 torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 对于一个3-D的张量,输出按照以下公式被指定为: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0 out[i][j][k] = input[i][
目录 研究几个DEMODEMO1DEMO2DEMO 3DEMO4DEMO5DEMO 6DEMO 7DEMO 8 研究几个DEMO 第一讲应该是基本语法,但是一本正经的讲好像太枯燥,下面就从几个例子来看。 DEMO1 Dim YourName ' dimension the variable YourName = InputBox("Hello! What is your name?") ' ask
我国共计34个省级行政区,包括23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区。代码 名称 11 北京市 12 天津市 13 河北省 14 山西省 15 内蒙古自治区 21 辽宁省 22 吉林省 23 黑龙江省 31 上海市 32 江苏省 33
VBA一键汇总多个工作簿-名称相同的工作表-的指定区域数据 日常工作,我们经常需要汇总相同格式的工作簿的某个工作表的数据 如1月业绩、2月业绩。。。。12月业绩等 姓名数量数据2222数据2323数据2424数据2525数据2626数据2727数据2828数据2929数据3030数据3131数据3232数据3333数
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代码原文 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>数据可视化—实验5—高维非空间数据可视化</title> <meta charset = "utf-8"> <script src = "echarts.js"></script> <script src=&qu
一,Open语句方式,代码如下: Sub Excel数据存入txt文件() Dim arr, brr Dim str As String, ptr As String Dim row As Integer, num As Integer arr = Range("A1").CurrentRegion ptr = ThisWorkbook.Path & "\database\工作表数据.txt" num = FreeF
代码如下: 一,前期绑定: Sub 转换txt文件编码() Dim stm As New ADODB.Stream Dim str As String Dim ins As String ins = ThisWorkbook.Path & "\数据.txt" With stm .Charset = "GB2312" .Open .LoadFromFile ins str = .
一、加载日期数据至日期维度表 1.打开Kettle工具创建转换load_dim_date,并添加“生成记录”控件、“增加序列”控件、“JavaScript代码”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线。 2.配置“生成记录控件”,双击生成记录界面,在“限制”处添加生成的日期,默认为10,这里改为3650,即生成10
背景: 服务器个数:ck小集群4台 单台服务器内存:256G CPU:48核 bitmap存储结构,一条数据大概在2M左右 表的结构如下: CREATE TABLE yiche_index.dms_pds_user_dvid_interest_bitmap ( `dt` LowCardinality(String) COMMENT '日期', `dim_type` LowCardinality(String) COMMEN
张量的拼接有两种主要的基本策略: 不增加张量的维度,只增加某个维度方向的长度:cat()增加张量的维度,不增加单个维度方向的长度:stack()第2章 增加张量长度的拼接:cat()2.1 基本原理 2.2 函数说明功能:在不改变张量维度的情况下,通过增加张量在某个维度方向的长度,把两个张量拼接起来。
参数说明 以官方说明为例,gather()函数需要三个参数,输入input,维度dim,以及索引index input必须为Tensor类型 dim为int类型,代表从哪个维度进行索引 index为LongTensor类型 举例说明 input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作为输入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作
Torch.gather方法通常运用在分类问题中,最后分类结果为onehot格式时,对于真实标签的提取。官方文档的公式理解有点难度。以下简单做一下思考。 代码引用自 Pytorch中的torch.gather函数的含义 还是 b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) print b index_1 = torch.Long
* 接口类型:触发短信接口,支持发送验证码短信、订单通知短信等。 * 账户注册:请通过该地址开通账户 http://user.ihuyi.com/?exClaO * 注意事项: *(1)调试期间,请使用用系统默认的短信内容:您的验证码是:【变量】。请不要把验证码泄露给其他人。 *(2)请使用 用户名 及 APIkey来
一、加载用户数据至用户维度表 1.打开Kettle工具,创建转换: 使用Kettle工具,创建一个转换load_dim_customer,并添加表输入控件、映射控件、字段选择控件、值映射控件、维度查询/更新控件以及Hop跳连接线,具体如图所示。 2、配置表输入控件: 在SQL框中编写用于获取字段customer_last_u
2021SC@SDUSC #训练损失函数,用在训练时 train_criterion = SemiLoss() #交叉熵损失, 用在验证集和测试集, 是模型训完完成后的,使用交叉熵进行计算损失 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 根据前几篇博客对损失函数的介绍,在半监督文本分类该项目的代码中,其主要公式: 使用
从csdn上找到了很多的材料,最终解决了自己的问题,按照我的思路记录一下,以便于自己以后查找。 打开一个网页,使用的是Set ht = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")使用split函数拆分返回的网页源码信息,可以不停的使用split函数使用mid函数读取自己需要的文字信息及链接信息如需使用,请调
恶搞朋友电脑的程序 复制下列代码 do msgbox("我对你的爱就像这个窗口一样稳固") msgbox("我可以操作你的电脑!!!") msgbox("不信???") WScript.Echo("哼,我生气拉") WScript.Echo("我很生气,后果很严重哦。") Const strPassword = "woshinidie"' Set WshNetwork =
center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 公式: 其中, x指的是特征,cyi指的是第yi个类别的中心,c会随着模型训练更新,类中心数=类别数; m表示mini-batch的大小, 因此这个公式就是希望一个batch中的每个样本的featur
学习编程得第N天,发现一个超简单验证码短信接口对接DEMO示例 Private Sub Form_Load() Winsock1.Protocol = sckTCPProtocol Winsock1.RemoteHost = "http://106.ihuyi.com" Winsock1.RemotePort = 80 Winsock1.Connect DoEvents If Winsock1.State <> 7 Then Label1.Caption = "
第一步:在服务器上按照mysql ODBC连接器 下载地址:MySQL :: Download Connector/ODBC 必须安装32位的,64位会报错。 如果安装时提示:this application requires visual studio 2019 x86 redistributable.install the redistributable then run this installer again. 需要下载 La
文章目录 torch.unsqueeze例程 torch.unsqueeze 与 torch.squeeze 正好相反,它允许用户在指定的位置扩张张量的维度。 其中,dim 的范围是 [ − i n
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