Archives mensuelles : août 2019

간단한 머신러닝 예제

사람들은 멍청하고 게으른 – 우리는 그들을 위해 수학을 할 로봇이 필요합니다. 그래서, 여기에 계산 방법을 가자. 기계에 몇 가지 데이터를 제공하고 가격과 관련된 모든 숨겨진 패턴을 찾아달라고 요청합시다. 이러한 이해를 통해 기계에 위에서 제공한 데이터를 제공하고 학습하도록 하겠습니다. 먼저 예측 변수 h(x)를 몇 가지 합리적인 값과 함께 초기화해야 합니다. 이제 예측 변수는 교육 세트 위에 배치할 때 다음과 같이 보입니다: 작동 방식: 이 알고리즘을 사용하여 기계가 특정 결정을 내리도록 학습됩니다. 기계는 시행 착오를 사용하여 지속적으로 훈련하는 환경에 노출됩니다. 이 기계는 과거의 경험을 통해 학습하고 정확한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 최상의 지식을 포착하려고 합니다. 강화 학습의 예: Markov 의사 결정 프로세스 인터프리터에서 직접 작업하거나 스크립트를 작성하고 큰 편집자 및 IID가 아닌 명령줄에서 실행하는 것이 좋습니다. 작업을 단순하게 유지하고 도구 체인이 아닌 기계 학습에 집중하십시오. 이미지 인식은 기계 학습의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 개체를 디지털 이미지로 분류할 수 있는 많은 상황이 있습니다. 예를 들어 흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 강도가 측정 중 하나로 제공됩니다.

컬러 이미지에서 각 픽셀은 빨간색, 녹색 및 파란색(RGB)의 세 가지 색상으로 3가지 강도 측정을 제공합니다. 좋은 튜토리얼. 저는 컴퓨터 공학 학위를 취득하고 기계 학습과 수학에 관심이 많은 개발자이지만, 대학에서 요구되었던 것을 제외하고는 후자에 대한 학문적 배경은 아직 없습니다. 그래서,이 웹 사이트는 정말 « 반대 방향 »의 일종으로 필드를 배울 수 있게되었기 때문에 내 관심을 촉발시켰습니다. 구글의 자율 주행 자동차와 로봇은 많은 언론을 받고 있지만, 회사의 진정한 미래는 컴퓨터가 더 똑똑하고 개인화 할 수있는 기술인 기계 학습에 있습니다. 이 기계 학습인가요? 이것은 이상한 방법으로 사용되는 평범한 통계입니다 … 오버피팅은 기계 학습 알고리즘을 학습 데이터에 너무 밀접하게 집중하여 새 데이터를 올바르게 처리할 수 있을 만큼 일반화되지 않도록 하는 결과입니다. 이는 기계가 « 잘못된 것을 학습 »하고 새로운 데이터를 올바르게 해석할 수 없게 되는 예입니다. 첫 번째 경우, 기계에는 그림속의 고양이이든 개이든 기계에 모든 해답을 제공하는 « 감독자 » 또는 « 교사 »가 있습니다.

교사는 이미 데이터를 고양이와 개로 나누어 (레이블을 지정)했으며, 기계는 이러한 예제를 사용하여 학습하고 있습니다. 하나씩. 고양이에 의해 개. 안녕하세요, 한 초보자 질문. 분류 문제에 대한 감독 학습에서 교육이 완료된 후에 우리는 무엇을 얻을 수 있습니까? 우리는 가중치를 받을 수 있습니까? 실제 분류 응용 프로그램에서 말할 수 있습니다 에 대한, 현장에서 그 후 훈련 된 모델을 사용하려면 어떻게해야합니까? 교육이 완료되면 어떤 일이 일어나는지 에 대한 개념을 얻지 못했습니다. https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py 테스트 데이터의 정확성과 손실을 인쇄했습니다. 그럼 지금 무엇을? XGBoost는 리니어 모델과 트리 학습 알고리즘을 모두 보유하고 있어 알고리즘이 기존 그라데이션 부스터 기술보다 거의 10배 더 빠르기 때문에 이벤트의 정확도에 가장 적합한 예측 능력을 가지고 있습니다. 멋진 상세한 블로그 남자 ….. 나는 항상 설명을위한 방법을 사랑 ….. 너무 깨끗하고 쉽게. 좋은…

나는 r로 기계 학습을 시작하지만 지금은 파이썬으로도하고 있습니다. 기계 학습은 기계가 잘못된 것이 아니라 올바른 것을 배우도록 보장하는 데 수반되는 많은 미묘한 복잡성으로 인해 많은 헌신과 연습을 필요로 합니다. 기계 학습을위한 훌륭한 온라인 과정은 앤드류 Ng의 코스라 과정입니다. 당신은 바로 지점에 도착여전히 독자가 실제로 파이썬, 파이썬 라이브러리, IDE 옵션, 물론 기계 학습으로 작업할 수 있습니다.

한글파일 예제

플래시 카드 의 두 페이지와 네 개의 파일, 페이지 1 전면 및 뒷면 및 페이지 2 앞면과 뒷면이 있습니다. 용지의 양면에 인쇄되도록 설계되었습니다. 특정 프린터에서 카드가 올바르게 정렬될 때까지 프린터를 가지고 놀고 인쇄를 몇 번 테스트해야 할 수 있습니다. Microsoft 다운로드 관리자는 이러한 잠재적인 문제를 해결합니다. 한 번에 여러 파일을 다운로드하고 대용량 파일을 빠르고 안정적으로 다운로드 할 수있는 기능을 제공합니다. 또한 활성 다운로드를 일시 중단하고 실패한 다운로드를 다시 시작할 수 있습니다. 한컴의 씽크프리 오피스 온라인을 통해 HWP 파일을 온라인으로 볼 수 있습니다. 오픈 오피스 작가와 LibreOffice 작가는 열고 HWP 파일을 편집 할 수있는 두 개의 다른 무료 프로그램입니다. 그러나 이러한 프로그램에서 HWP 파일을 저장할 때는 HWP에 저장을 지원하지 않으므로 DOC 또는 DOCX와 같은 다른 형식을 선택해야 합니다.

한국어 알파벳을 암기하는 데 도움이 나는 한글 플래시 카드를 사용하는 간단한 만들었습니다. 단순히 PDF 파일을 다운로드 카드 재고 또는 다른 두꺼운 종이의 일종에 인쇄, 그들을 잘라 암기 시작! 많은 언어 책이 위협적 일 수 있지만이 책은 답이있는 귀여운 예술및 연습 섹션으로 학습을 재미있고 쉽게 만드는 것 같습니다. 책과 함께 제공되는 오디오 파일도 제공됩니다. 한글 모음의 나머지 부분에 대한 영어 답변을 포함 한국어 알파벳은 총 40 개의 주요 문자에 대한 19 자음 문자와 21 모음 문자로 구성되어 있습니다. 일부 사용되지 않는 문자와 조합 문자도 있지만 주 알파벳은 40 자입니다. 그러나 영어와는 달리 문자는 각 음절에 대해 보통 2 ~ 3 자 블록으로 결합됩니다. 예를 들어 « Han »은 « or »로 쓰여지지 않으며, 어떤 경우에는 2자 또는 3자 블록만큼 일반적이지는 않지만 4개의 한글 문자로 작성된 음절 블록을 볼 수도 있습니다. 한글, 한국어 알파벳은 조선 시대 의 네 번째 왕, 세종 대왕이 추진 한 프로젝트였다.

씽크 프리 오피스 뷰어는 한컴에서 무료 HWP 뷰어 (하지 편집자)입니다. 그것은 HWP 파일뿐만 아니라 유사한 파일 형식인 HWPX 및 HWT 파일도 열 수 있습니다. 이 무료 파일 뷰어는 셀, NXL, HCDT, SHOW 및 HPT와 같은 다른 Thinkfree Office 형식뿐만 아니라 Microsoft Office 파일 형식을 지원합니다. 한글은 배우기 쉽고 사용하기 쉬웠기 때문에 제10대 왕 연산구는 한글의 연구와 사용을 금지하고 한글에 쓰여진 모든 문서를 금지했다. 그러나 한글은 16세기에 부흥을 보았습니다. 훈민정음은 1446년 10월 9일에 출판되었으며, 그날은 한국에서 한글의 날로 기념된다. 여러 파일을 다운로드하는 경우 다운로드 관리자를 권장합니다. 1910년 식민지 통치 기간 동안 한국의 공식 언어는 일본어가 되었다. 그러나 한글은 여전히 한국 학교에서 가르쳤고, 공립학교가 의무화되자 한국의 대다수가 한글 을 배우기 시작했다. 한소프트 HWP는 한글 워드 프로세서(HWP)를 말한다.

이는 일반적으로 다른 사무실 앱(스프레드시트 및 프레젠테이션)과 함께 Hancom Office Suite의 일부로 제공됩니다. 한국 회사, 한소프트 (주)에 의해 개발 된 워드 프로세싱 응용 프로그램은 HWP 형식 (.hwp 파일 확장자)로 문서를 렌더링합니다.

테트리스 예제

한편, 법적 권리가 해결되기 전에, 러시아 장면을 특징으로 하는 배경 그래픽을 포함하는 스펙트럼 홀로바이트 IBM PC 버전의 테트리스는 1987년에 미국에서 출시되었다. 이 게임의 인기는 엄청났습니다. 컴퓨터 게임 세계는 게임을 « 현혹 간단하고 교활하게 중독성 »이라고. [19] 아타리의 테트리스 아케이드 버전과 자회사 텐겐의 NES 포트에는 브래드 풀러가 작곡한 오리지널 작품과 풀러가 편곡한 러시아 전통 음악이 있다. [53] 2014년, 시리즈 30주년을 기념하여 세가는 테트리스와 푸요 푸요 프랜차이즈의 게임 플레이 요소를 혼합한 멀티 플랫폼 게임인 푸요 푸요 테트리스를 출시했습니다. [31] 게임을 해본 적이 없다면, 그것을 느끼기 위해 몇 번 플레이하는 것이 좋습니다. [1] 각 반복에서 블록[2]이 맨 위에서 아래로 떨어지고(한 번에 한 행씩 똑딱거리며) 마지막으로 아래쪽의 힙과 병합됩니다(그림 15.1 참조). 이 시점에서 테트리스는 가득 차있는 행(힙)을 축소합니다. 즉, 해당 행을 삭제하고 모든 힙 행을 한 행 아래로 이동합니다.

그런 다음 다음 반복이 시작되며 이번에는 다른 모양의 블록이 있을 수 있습니다. 게임의 목적은 힙이 맨 위로 쌓이는 것을 막는 것입니다. 이렇게하려면 블록을 왼쪽과 오른쪽으로 이동하고 (키 « j »와 « l »을 사용하여) 행을 자주 채우고 축소 할 수 있도록 떨어지면 회전 할 수 있습니다. 스페이스바를 누르면 블록이 즉시 힙으로 떨어지며(점진적으로 똑딱거리는 대신) 힙과 병합됩니다. 2009년 1월, 에밀리 홈즈 박사가 이끄는 옥스포드 대학 연구 그룹은 PLoS ONE에서 건강한 자원봉사자들을 위해 실험실에서 외상성 물질을 본 직후 테트리스를 연주하면 다음 장면에 대한 플래시백 횟수가 감소했다고 보고했습니다. 주. 그들은 컴퓨터 게임이 당시 목격 된 광경과 소리의 기억을 방해 할 수 있다고 믿고, 나중에 그 순간의 비자발적, 비참한 플래시백을 통해 다시 경험된다. 이 그룹은 외상 후 스트레스 장애에서 경험한 플래시백을 줄이기 위한 잠재적인 개입으로 이 접근법을 더 개발하기를 희망하지만 이는 단지 예비 결과일 뿐이라고 강조했다.

[57] 테트리스 제품의 대부분에 대한 점수 공식은 더 어려운 라인 클리어가 더 많은 포인트를 부여해야한다는 아이디어에 내장되어 있습니다. 예를 들어, 테트리스 존의 한 줄 클리어는 100포인트이며, 한 번에 네 줄(테트리스라고 함)을 지우는 것은 800의 가치가 있는 반면, 이후의 각 테트리스는 1,200점의 가치가 있습니다. [11] 함께, 플레이어는 여러 줄이 연속적으로 클리어 보상 특정 게임에 존재하는 콤보를 수여 할 수 있습니다. 콤보를 트리거하기위한 정확한 조건과 그들에게 할당 된 중요성의 양은 게임마다 다릅니다. [인용 필요] T-스핀이 T-테트리미노 회전을 포함한다고 추측한다면 맞습니다! 처음에는 적절한 T-Spin을 수행하는 방법을 아는 것이 다소 까다로울 수 있습니다. 복잡성을 더하기 위해 T-Spin을 사용하는 방식은 플레이하는 테트리스의 버전과 특정 게임 모드에 따라 변경될 수 있습니다. 10. 슈퍼 마리오 브라더스 2 와 당기는 식물 – SMB2에서 채소를 뽑으려고노력하는 동안 느끼는 저항은 운동 느낌을 강화하는 데 도움이됩니다. 그래플링 후크 예제와 마찬가지로, 이 작업을 충분히 하면 운동 기억으로 각인됩니다. 어렸을 때 SMB2를 연주 한 후, 나는 가로등 기둥에서 잡초에 이르기까지 내 주변의 모든 것을 뿌리 뽑는 충동을 느낄 것입니다.

하지만, 어머니는 정원에서 잡초를 뽑는 즐거움을 찾는 것을 보았을 때 불평하지 않으셨습니다. 게임 또는 많은 변형 중 하나는 거의 모든 비디오 게임 콘솔 및 컴퓨터 운영 체제뿐만 아니라 그래프 계산기, 휴대 전화, 휴대용 미디어 플레이어, PDA, 네트워크 음악 플레이어 및 부활절 달걀과 같은 장치에서 사용할 수 있습니다. 오실로스코프와 같은 비미디어 제품. [6] 테트리스가 요리를 제공하는 데 영감을 주었으며[7] 심지어 다양한 건물의 측면에서 연주되기도 했다. [8] 젠가 테트리스는 젠가와 비슷하지만 테트리스 모양을 사용한다.

델파이 쓰레드 예제

Delphi 7, SQL Server 2005 및 ADO를 사용하는 Windows XP sp3.- 스레드는 일부 스레딩 코드를 작성하고 해당 코드와 아웃에 대한 경험을 얻을 때까지 다소 압도적입니다. 이 문서에서는 스레딩 및 동기화 기술을 소개합니다. Windows API 호출을 사용하여 실제로 작동하는 방법을 보여 드리겠습니다. 여러 파일에서 특정 문자열을 검색하는 예제를 작성했습니다. 스레드가 검색할 때 실시간 동기화된 정보가 기본 양식으로 전송됩니다. 물론 데이터는 다른 스레드 나 응용 프로그램에 보낼 수도 있습니다. 더 많이 생각할수록 스레딩의 힘을 더 많이 볼 수 있습니다. 나는 델파이에서 스레딩의이 물건으로 새로운. 따라서 데이터베이스에 대해 약간의 전화를 걸고 약간의 시간이 걸리는 간단한 쿼리 aplication을 만들기 위해 노력하고 있으므로 백그라운드 프로세스가 있고 인내심을 가져야한다는 것을 사용자에게 알리고 싶습니다. 나는 그들이 완료 할 때 스레드의 제어를수신하는 TerminateThread 메서드를 만들었습니다. 다른 스레드와 다른 것은 연결 문제입니다. 모든 스레드에 새 연결을 만들어야 하며 다른 사용자와 동일한 ADOConnections를 공유할 수 없습니다.

이 예제가 도움이 되기를 바랍니다. 스레드 중 하나를 주 스레드라고 합니다. 주 스레드는 응용 프로그램이 시작되면 운영 체제에서 만든 스레드입니다. 주 스레드는 사용자와 인터페이스하는 구성 요소를 업데이트하는 유일한 스레드여야 합니다. Delphi의 TThread 클래스에는 synchronize라는 메서드가 있으며, 우리가 원하는 모든 것을 했다면이 문서에 대한 필요가 없습니다. TThread를 사용하면 주 스레드(VCL의 스레드)와 동기화해야 하는 메서드를 지정할 수 있습니다. 동기화를 기다리는 데 시간을 할애할 수 있지만 밀리초가 중요한 시스템에서는 이 메서드를 사용할 수 없습니다. 스레드 웹에서 많은 예제를 찾을 수 있습니다. 스레드 내에서 ADO 연결을 사용하는 경우 유일한 특수 기능은 동일한 연결을 공유할 수 없다는 것입니다. 각 스레드는 자체 연결을 만들어야 하며 그렇지 않으면 동일합니다(다른 스레드와 동일한 규칙을 따라야 합니다).

자식 스레드가 « ShowMessage »에 대한 호출을 통해 사용자에게 응답을 제시하도록하여 결과를 주 스레드로 다시 전달하는 문제를 옆으로 밟았습니다. 이렇게 하면 기본 VCL 스레드와의 통신이 포함되지 않으며 ShowMessage 호출은 스레드 안전(및 대체)이 되므로 VCL은 계속 유지됩니다. 그 결과, 스레드 할당 할당에 대한 첫 번째 방법을 사용하고 스레드자체를 삭제할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 예제 프로그램은 스레드가 스스로 정리되는 한 가지 불쾌한 특징을 보여 줍니다: 일반 Delphi 응용 프로그램은 단일 스레드이므로 모든 VCL 개체가 해당 속성에 액세스하고 이 단일 스레드 내에서 메서드를 실행합니다. 응용 프로그램에서 데이터 처리 속도를 높이려면 하나 이상의 보조 스레드를 포함합니다. 만들기 및 재정의 실행으로 TThread 유형을 선언해야 한다는 것을 알고 있습니다… 등.. 하지만 그 이후로 나는 잃어버린 … 이 것을 잊어 버리고 TThread를 사용하는 경우 시작 시이 오류가 발생합니다: TThread.Synchronize는 주 스레드가 CheckSynchronize를 정기적으로 호출하도록 요구합니다. LCL은 루프에서 이를 수행합니다. LCL 이벤트 루프를 사용하지 않는 경우 직접 호출해야 합니다. Yup, TThread에서 상속 하는 새 형식을 선언: 여러 스레드가 응용 프로그램에서 실행 되는 경우 스레드 실행의 결과로 그래픽 사용자 인터페이스를 업데이트하는 방법에 대 한 질문이 발생 합니다.

대답은 TThread 클래스 동기화 메서드에 있다. TThread 클래스없이 스레드를 만들 때 항상 SysUtils 단위에서 BeginThread 함수를 사용합니다.

모비율 검정 예제

Wald 시험은 β의 ML 추정의 점액성 정상성에 근거를 둔다. Wald를 사용하는 대신 대부분의 통계학자들은 LR 테스트를 선호합니다. 이전의 신념과 지식에 따라 각인 효과(모성 또는 친자)만 존재하고 MAF가 낮음(<0.2)인 경우 POO, PAT 및 TAT 방법은 모두 각인 효과를 감지하는 합리적인 힘을 보여줍니다(도 2c 및 3c). 다른 방법들(LRT, PO-LRT, CPG, CEPG 및 EMIM)을 포함하는 경우, 상이한 효과를 분리하기에 부족한 데이터가 있기 때문에 각인 효과를 검출하는 데 덜 잘 수행된다. 우리는 직관적 인 TDT와 같은 접근 방식 (예 : PLINK의 POO 테스트)은 독립의 가정이 항상 충족되지 않기 때문에 피해야합니다 (부모 모두이종및 협회가 감지된 가족의 전송은 독립적이지 않습니다). PAT는 그림 2c 및 3c및 표 3, 행 2, PAT 및 TAT 열에서 볼 수 있듯이 낮은 MAF의 TAT에 비해 전력이 약간 증가한 것을 보여줍니다. 따라서 각인 효과만 존재하고 낮거나 높은 MAF에서 만 있는지 확인하면 PAT를 권장합니다. R1, R2, S1, S2는 각각 자식 또는 어머니가 수행한 복사본과 비교하여 변형 대중전자의 C=1, C=2, M=1, M=2 사본을 나타내는 모델의 변수입니다. 변수 mt는 메이트 유형 매개 변수를 나타내는 데 사용됩니다.

우도비 테스트에 적합한 중첩 모델은 « LRT »라고 표시된 열에 표시됩니다. Im은 모델에서 각인하기 위한 변수를 나타내는 데 사용됩니다. `Combined_LRT`는 누락된 데이터의 양이 다른 트라이어드, 쿼드 및 퀸트를 포함한 패밀리 유형의 혼합물을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. Trans-generational 효력은 표현형의 비 유전 결정 (상속의 관점에서)로 이끌어 내는 기계장치를 포함합니다. 모계 유전적 효과는 모계 유전자형이 어머니에게서 자손에게 전달된 유전 물질에 관계없이 자손의 표현형에 영향을 미칠 때 발생합니다. 이것이 일어날 수 있는 한 가지 방법은 어머니의 유전자형이 자궁 내 환경을 통해 태아의 발달에 영향을 미칠 때입니다. 모계 효과의 예는 Drosophila에서 관찰되었습니다, 돌연변이는 그 때 태아의 발달에 영향을 미칠 수 있는 난모세포에서 작용 [22, 23]. 유래의 부모 효력은 관련되는 유전 물자의 부모 기원이 자손의 표현형에 영향을 미칠 수 있는 유전 기계장치의 수를 포위합니다. 기원의 부모 효과는 많은 복잡한 무질서의 근본적인 유전 기계장치를 해명하는 추가 적인 수단을 제시할 수 있습니다 [72]. GWAS 데이터에서 탐구되는 주요 모-원산지 효과는 게놈 각인 및 모계 유전 적 효과, 어머니 / 자손 유전자 형 상호 작용 효과입니다. GWAS 트리오 연구에서 원산지 모체 효과를 테스트하는 방법론은 간단한 카이 스퀘어 테스트에서 보다 복잡한 모델에 이르기까지 다양하게 제안되었습니다. 적절한 통계 적 방법을 선택하기 전에 사전 지식을 고려하여 관심있는 모국어 효과와 자손 유전자 형 효과를 동시에 찾을지 여부를 고려하는 것이 중요합니다.

표 5는 다양한 원산지 모체 효과를 검출할 수 있는 방법을 지정하여 여기에 제안된 다양한 방법에 대한 요약을 제공합니다. 이제 원산지 모체 효과및 MAF의 유형에 대한 사전 지식 측면에서 권장되는 방법을 자세히 설명할 가치가 있습니다.

zemax 예제

« 더블 가우스 28도 필드를 사용 하 여. ZMX »를 다시 한 번 예로 들어 RAYLIST를 편집합니다. TXT 파일은 다음 시작 좌표, 방향 코사인 및 파장에 의해 정의된 광선을 추적합니다: 예를 들어, 회전 대칭 시스템에서, 두 개의 자오선 한계 선은 RAYLIST에 정의됩니다. TXT 파일: EXPLICIT 추적이 정의되면 필드 및 파장 설정이 무시되고 파일에 나열된 광선만 추적됩니다. 현재 예제에서 위에 나열된 세 개의 광선은 다음과 같이 추적됩니다. ZMX » 샘플 파일(ZemaxSamples순차적 목표 디렉토리)을 예로 들 수 있습니다. Double Gauss 설계에는 3개의 필드(0, 10 및 14도)와 3개의 파장(가시 스펙트럼을 나타내는 F, d 및 C 파장)이 포함됩니다. 입구 동공 직경은 아마도 가장 일반적으로 사용되는 시스템 조리개 유형이며 현재 예제에서 가장 편리한 정의입니다. Zemax OpticStudio에서 EPD는 물체 공간에서 볼 수 있는 렌즈 장치의 동공 직경으로 정의됩니다.

우리는 쉽게 단일 렌즈에 필요한 EPD를 결정할 수 있습니다. 앞에서 설명한 것처럼 싱글 렌즈는 F/#과 동일한 F/#이어야 하며 유효 초점 거리는 100mm입니다. F/#은 동축 입구 동공 직경에 대한 무한 컨쥬게이트에서 의 비장 유효 초점 거리의 비율이기 때문에 적절한 EPD는 25mm입니다: 대비 손실 맵은 OpticStudio 17.5의 새로운 기능으로 대비를 쉽게 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. 광학 시스템에서 다르거나 손실됩니다. 출구 동공을 가로지르는 분포 맵으로 변조 전달 함수(MTF)의 특정 주파수에 대한 대비 손실을 시각화합니다. 대비 손실 맵은 MTF가 동공 전체에서 어떻게 저하되는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 MTF를 개선하기 위해 시스템에 변경해야 할 사항을 결정할 수 있습니다. 대비 손실 맵은 기존 방법보다 MTF에 대해 최소 30배 더 빠르게 최적화하기 위해 무어-엘리엇 방법을 사용하는 OpticStudio 17에 도입된 새로운 기능인 콘트라스트 최적화 중에 계산되는 것과 동일한 대비 손실 값을 플로팅합니다.

vb shellexecute 예제

파워 포인트에서 VBA 코드를 사용하려면 어떻게해야합니까? 을 사용 하 여이 예제 코드를 사용 하는 방법을 알아봅니다. 탐색기를 실행합니다. 필요한 명령 매개 변수를 전달할 수도 있습니다. 예를 들어 랜디 버치의 VBNet 사이트에서 ShellExecute 광기에서 자세한 정보와 예제 코드를 찾을 수 있습니다. ShellExecute를 사용하면 특정 파일 형식에 등록된 프로그램의 이름이나 위치를 알 필요가 없습니다. Windows는 당신을 위해 그것을 처리합니다. 예를 들어. PDF 파일, 독자, Acrobat 또는 다른 PDF 읽기 응용 프로그램이 설치되어있는 한, 윈도우는 그것을 시작하고 당신을 위해 PDF를로드합니다. 마지막으로 ShellExecute는 너무 많은 다른 작업을 수행하도록 요청받는 함수의 좋은 예입니다. 내부적으로 이러한 작업은 관련이 있을 수 있지만 프로그램을 실행하고, 검색 창을 시작하고, 폴더를 탐색하는 프로그래머는 밀접하게 관련되지 않습니다.

이 루틴에 작업 매개 변수가 있다는 사실은 관련이없는 집안일을하고있을 수 있음을 암시하는 것입니다. 또 다른 힌트는 작업에 따라 특정 상황에서만 사용되는 여러 가지 매개 변수가 필요하다는 사실입니다. 열기 및 편집과 같은 명령은 더 간단할 것처럼 들리지만 더 혼란스럽습니다. 이러한 명령 중 하나가 특정 파일 유형에 대해 작동하는지 여부를 확인하려면 Windows 탐색기를 엽니다. 도구 메뉴에서 폴더 옵션을 선택하고 파일 유형 탭을 클릭합니다. 그런 다음 편집 단추를 클릭합니다. 작업 에서 명령을 찾습니다. 하나를 클릭하고 편집을 클릭하여 작업의 정의를 확인합니다. 예를 들어, 내 시스템에서 텍스트 문서 파일 형식에는 응용 프로그램을 호출하는 열린 명령이 있습니다 « C:프로그램 파일액세서리Wordpad.exe » (메모장에서 변경). 편집 작업이 없으므로 ShellExecute를 사용하여 해당 명령을 사용하면 « 연결된 응용 프로그램 없음 » 오류가 생성됩니다. 나는 매우 일반적인 문제에 대한 내 해결책이 일상 업무에 도움이되기를 바랍니다. 기본적으로 단순해야 할 일이 달성하기 어려울 때 그 좌절.

Windows SDK 기능 ShellExecute를 사용하면 시작할 프로그램을 완전히 제어 할 수 있습니다 – 그리고 내 구체적으로 예를 들어 프리젠 테이션 중에 PowerPoint 내부에서 바로 가기 (.lnk 파일)를 호출 할 수 있습니다. 당신이 WOW64에서 실행하는 경우 runas가 실패합니다 (64 비트 윈도우에서 32 비트 프로세스) 예를 들어 %systemroot%syswow64cmd.exe … PPT2HTML도 파워 포인트 2010 및 2013에서 HTML을 수출, 당신에게 파워 포인트 HTML 출력의 모든 권한을 제공합니다, 섹션 508 접근성 요구 사항을 충족하는 데 도움이 신 아이디어는 항상 다른 사람들이 문제를 해결한 방법을 볼 수 있습니다. 그래서 나는 누군가가 좋은 해결책을 가지고 있는지 확인하기 위해 구글에서 검색하려고. 나는 신속하게 내 문제를 해결하기 위해 VBA를 사용해야한다는 것을 깨달았다. VBA 셸 함수를 사용 하 여 제안 하는 몇 가지 뉴스 그룹 항목이 있었다, 그러나 내 코딩 시도 중 아무 바로 가기와 함께 작동. 그래서 마지막으로 나는 내가 작동 할 것으로 알고 윈도우 SDK 기능을 사용하여 자신을 하기로 결정했습니다, 즉 ShellExecute. 이 섹션에서는 Windows SDK 기능 ShellExecute를 사용하여 VBA 내부에서 바로 가기(.lnk 파일)를 포함한 모든 프로그램을 시작하는 방법에 대해 설명합니다. 일반적으로 Windows Office 시리즈의 모든 응용 프로그램인 VBA 지원 프로그램에서 사용할 수 있습니다.

spark zeppelin 예제

학습 스파크 SQL 전자 필기장이 끝나면 셸 인터프리터를 학습 스파크 SQL 노트북에 바인딩합니다. 전자 필기장 내의 모든 지침을 따라 자습서를 완료합니다. 위의 블로그에 지정된 단계에 따라 Zeppelin을 설치합니다. 이제 Spark와 통합하려면 $zeppelin_HOME/conf 디렉터리에 있는 zeppelin-env.sh 파일을 열고 아래 지정된 구성을 제공합니다. 4) 제플린 사이트.xml 템플릿의 복사본을 만들고 zeppelin.site.xml로 이름을 바꿉니다. (이 안에 당신은 당신의 zeppelin.server.port를 구성 할 수 있습니다, 기본적으로 8080에서 실행) 다음 예제에서는 JSON 파일을 스파크 DataFrame에 로드한 다음 표시합니다: 위의 spark-defaults.conf 파일에 액세스할 수 있는 권한이 없는 경우 선택적으로 인터프리터를 통해 스파크 인터프리터 설정에 위의 줄을 추가할 수 있습니다. 제플린 UI의 탭. conf/zeppelin-env.sh에서 SPARK_HOME 환경 변수를 스파크 설치 경로로 내보냅니다. 데이터 집합은 분산 된 데이터 컬렉션입니다. 데이터 집합은 강력한 입력, 강력한 람다 함수를 사용할 수 있는 기능의 이점을 제공하며, Spark SQL의 최적화된 실행 엔진의 이점을 제공합니다. 데이터 집합은 JVM 개체에서 생성한 다음 기능 변환(맵, flatMap, 필터 등)을 사용하여 조작할 수 있습니다.

데이터 집합 API는 스칼라및 자바에서 사용할 수 있습니다. 스칼라/파이썬/R 환경은 동일한 스파크컨텍스트, SQLContext 및 ZeppelinContext 인스턴스를 공유합니다. 참고: Spark 셸의 Spark-scala 코드는 대/소문자를 구분하지 않지만 Zeppelin을 통해 실행되는 동안 코드와 변수 이름은 대/소문자를 구분합니다. SPARK_HOME을 내보내지 않고도 포함 된 버전의 Spark와 함께 로컬 모드에서 실행됩니다. 포함된 버전은 빌드 프로필에 따라 다를 수 있습니다. 아파치 프로젝트 스파크, Flink, 하이브, 점화, 렌즈 및 타호와 같은 많은 다른 오픈 소스, 빅 데이터 도구와 통합합니다. 편집을 클릭하여 요구 사항에 따라 구성을 변경합니다. 기본적으로 Zeppelin은 스파크 마스터를 로컬로 설정합니다. 마스터를 변경하려는 경우 이러한 Spark 인터프리터 구성을 통해 변경할 수 있습니다. 저장을 클릭하고 인터프리터를 다시 시작합니다. 다음 SparkR 코드 예제는 테이블을 만들고 HiveQL을 사용하여 쿼리합니다.

re.search 예제

다음은 모든 이메일 주소를 검색하고 사용자를 유지하도록 변경하지만 호스트로 yo-yo-dyne.com 예제입니다. 이러한 모듈 수준 함수를 사용해야 합니까, 아니면 패턴을 가져와서 직접 메서드를 호출해야 합니까? 이러한 선택은 RE가 사용되는 빈도와 개인 코딩 스타일에 따라 달라집니다. RE가 코드의 한 지점에서만 사용되는 경우 모듈 함수가 더 편리할 수 있습니다. 프로그램에 정규식이 많이 포함되어 있거나 여러 위치에서 동일한 식을 다시 사용하는 경우 모든 REs를 미리 컴파일하는 코드 섹션에서 한 곳에서 모든 정의를 수집하는 것이 좋습니다. 표준 라이브러리에서 예를 들어, 여기에 더 이상 사용되지 않는 xmllib 모듈에서 추출입니다: 이 경우 해결책은 비 탐욕한 한정자를 사용하는 것입니다 *?, +?, ??, 또는 {m,n},가능한 한 적은 텍스트와 일치합니다. 위의 예에서 `<`는 첫 번째 « 를 다시 시도합니다. 예를 들어 줄의 시작 부분에서만 From라는 단어를 일치시려면 사용할 RE는 ^From입니다. 논의할 나머지 메타 문자 중 일부는 너비가 0인 어설션입니다. 엔진이 문자열을 통해 진행되지 는 않습니다. 대신 문자를 전혀 사용하지 않고 단순히 성공하거나 실패합니다. 예를 들어 b는 현재 위치가 단어 경계에 위치한다는 어설션입니다. 위치는 b에 의해 전혀 변경되지 않습니다.

즉, 0 너비 어설션은 지정된 위치에서 한 번 일치하면 무한한 횟수와 일치할 수 있으므로 반복되지 않아야 합니다. maxsplit에 대한 값을 전달하여 분할 수를 제한할 수 있습니다. maxsplit이 영하지 않은 경우 대부분의 maxsplit 분할이 만들어지고 문자열의 나머지 는 목록의 최종 요소로 반환됩니다. 다음 예제에서 구분 기호는 영숫자가 아닌 문자의 모든 시퀀스입니다. 일치하는 경우 … 다음 일치하지만 문자열을 사용하지 않습니다. 이를 미리 보기 어설션이라고 합니다. 예를 들어, 아이작(?=아시모프)은 `아시모프`가 뒤에 오는 경우에만 `아이작`과 일치합니다.

대부분의 문자와 문자는 단순히 자신과 일치합니다. 예를 들어 정규식 테스트는 문자열 테스트와 정확히 일치합니다.

python firebase 예제

파이레베이스는 파이어베이스의 REST API에 파이썬 인터페이스입니다. 평신도의 관점에서, 그것은 당신이 당신의 파이어 베이스 데이터베이스를 조작하기 위해 파이썬을 사용할 수 있습니다. Pyrebase에 대한 설명서는 위의 예에서 https를 통해 내 함수를 호출하는 https://github.com/thisbejim/Pyrebase 찾을 수 있습니다. 또한 시간 명령을 사용하여 명령 실행을 시간으로 보내고 있으며 대기 시간이 첫 번째 요청에서 두 번째 요청으로 어떻게 떨어지는지 확인할 수 있습니다. /heroes가 요청 URL의 일부이지만 GCF는 플라스크에 해당 URL을 노출하지 않습니다. main.py 삽입된 개체를 요청합니다. 로컬로 테스트할 때 main_emulate.py에서 request.path 특성을 다시 작성하여 GCF의 이 동작을 설명했습니다. 파이썬으로 Firebase 데이터베이스에 연결하려면 몇 가지 도우미 모듈을 다운로드해야합니다. 우리는 그들을 설치 하는 주사를 사용 하려고.

Python 앱에 데이터베이스를 추가하는 쉬운 방법을 찾고 계십니까? Firebase를 시작하는 방법을 살펴보겠습니다. 앱을 만드는 것은 쉽지 않지만 앱의 중요한 데이터를 저장하는 방법을 배우는 것은 쉽지 않습니다! 다음은 Firebase를 사용하여 데이터베이스에 연결하고 데이터 저장 및 검색에서 골칫거리를 방지하는 방법을 파악하는 데 도움이 되는 단계별 자습서입니다. 파이어 베이스가없는 파이썬 응용 프로그램은 암탉 집이없는 닭과 같습니다. 계란을 저장할 곳이 없다면 농장을 다시 생각할 시간입니다. 구현 된 방식으로 인해이 API와 다른 관리자 SDK (Node.js 및 Java)에서 발견되는 데이터베이스 API 사이에는 몇 가지 주목할 만한 차이점이 있습니다. 이러한 차이점 중 가장 두드러진 점은 실시간 이벤트 리스너에 대한 지원이 부족하다는 것입니다. 파이썬 관리자 SDK는 현재 실시간 업데이트 알림을 받기 위해 데이터베이스 참조에 이벤트 리스너를 추가하는 방법을 제공하지 않습니다. 대신 모든 데이터 검색 작업이 차단 방법으로 제공됩니다. 그러나 이러한 차이점에도 불구하고이 API를 사용하여 달성 할 수있는 많은 것들이 있습니다. Firebase 실시간 데이터베이스에서 모든 데이터 값은 JSON으로 저장됩니다. 파이썬 관리자 SDK가 JSON과 파이썬의 기본 데이터 형식 간에 원활하게 변환하는 방법을 유의하십시오. 모두 모두, 파이어 베이스 관리자 SDK와 GCF 파이썬에 내 초기 진출은 성공적이었다.

개발자가 Firebase와 상호 작용하는 Python 웹 서비스를 만드는 것이 편리하고 확장 가능하며 비용 효율적인 방법이라고 생각합니다. 개인적으로, 나는 오랫동안 GCF에서 파이썬 지원을 기다리고 있었고, 마침내 그것을 보게되어 매우 기쁩니다.