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搜索关键字:取出    ( 11376个结果
ant-desing-vue使用table进行表格行合并
一、为了实现这种效果,首先对第一列的数据进行行合并 二、根据合并后的数据可以看出偶数条的数据消失被合并掉了,然后我就讲第一列数据提取出来 三、将数据提取出来后把它放入到第一列中去,通过推导步骤,具体的推导步骤暂时我就不放了。 根据推导步骤得出这样的一个结论,添加了一条obj.children = s ...
分类:其他好文   时间:2021-04-19 14:58:37    阅读次数:0
微信公众号开发
一、公众号类型和注册 微信公众号目前有三种,订阅号、服务号、企业号,另外还有一种后来推出的和公众号带点关系的小程序。订阅号、服务号和企业号的功能区别如下(更多详细区别戳 参考链接):参考链接 各种类型公众号的区别: 在我们微信的日常使用中可以看到,订阅号会集中放置在“订阅号”中,不会直接出现在聊天栏 ...
分类:微信   时间:2021-04-19 14:43:27    阅读次数:0
(七)列表list
# list# li = [123, 'efde', 'fewk', ['大叔大婶',[123,'QSG'], 'dwad'], 'fdrs', True]# 用中括号括起来# 用逗号分隔元素# 列表中的元素可以是数字可以是元素,可以嵌套列表,可以是布尔值,所有东西都能放# 就是“集合”能放任何东西 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-16 12:20:12    阅读次数:0
使用微调后的Bert模型做编码器进行文本特征向量抽取
通常,我们使用bert做文本分类,泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时,往往是对语料训练词向量,再聚合文本向量embedding数据,计算相似度;但是,word2vec是静态词向量,表征能力有限,此时,可以用已进行特定环境下训练的bert模型,抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-15 12:20:10    阅读次数:0
大文件小内存排序问题
比如外存中有100G的字符串文件,1G的内存,对字符串进行排序操作。 1.首先将100G的内容分成若干个小部分,每个部分不超过500MB。分别读取这些小部分进行排序,然后写入到外存中。这样就得到了若干个已经排好序的小部分。 2.多路归并排序,(相对二路归并而言)。对于k个已经排好序的小部分,每次取出 ...
分类:编程语言   时间:2021-04-13 12:30:46    阅读次数:0
java数据类型:集合存储元素类型限制<泛型> ;自定义泛型<T>;派生子类泛型<T> super(泛型内参数)
问题 Java 集合有个缺点,把一个对象"丢进"集合里之后,集合就会"忘记"这个对象的数据类型,当再次取出该对象时 该对象的编译类型就变Object类型(其运行时类型没变),Java集合之所以被设计成这样,是因为集合的设计者不知道我们会用集合来保存什么类型的对象所以他们把集合设计成能保存任何类型的对 ...
分类:编程语言   时间:2021-04-12 12:33:27    阅读次数:0
关于StackExchange.Redis的超时问题
场景: 某个读取应用信息列表的接口突然出现大量异常和超时,该接口主要读取出Redis缓存中的全部应用列表,再进行业务过滤返回结果数据,然后看异常信息如下所示。 部分关键异常日志如下: IOCP: (Busy=0,Free=1000,Min=100,Max=1000), WORKER: (Busy=8 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-10 13:33:35    阅读次数:0
排序算法-基数排序 RadixSort
基数排序介绍 基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序 基数排序有两种方法: 这三种排序算法都利用了桶的概 ...
分类:编程语言   时间:2021-04-10 13:20:52    阅读次数:0
Java之Queue接口中add()/offer()、remove()/poll()、element()/peek()的区别
本文简单记录一下关于Queue接口中几种类似方法的区别: add() 和 offer() add() : 添加元素,如果添加成功则返回true,如果队列是满的,则抛出异常 offer() : 添加元素,如果添加成功则返回true,如果队列是满的,则返回false 区别:对于一些有容量限制的队列,当队 ...
分类:编程语言   时间:2021-04-09 12:57:32    阅读次数:0
基于统计的机器翻译
1. 中英文平行语料预处理中文处理数据泛化,解决数据稀疏问题数字 $number日期 $date时间 $time网址等 $literal专有名词处理:如“东北大学信息学院”建议拆分为“东北大学”、“信息学院”,有助于抽取出更多翻译规则 英文大小写句尾结束符与最后单词用空格分开数据泛化处理 其他全角 ...
分类:其他好文   时间:2021-04-08 13:26:01    阅读次数:0
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