假设"Text B“是"Text A”的子集，如何从"Text A“中减去"Text B”？ - 腾讯云开发者社区

Element是Node的子类，常见的，DOM中的Element，Attribute，Document,Text和 Comment都是Node子类。...换句话说，Element，Attribute，Document,Text和Comment是几种特殊的Node，分别叫做ELEMENT_NODE, ATTRIBUTE_NODE,DOCUMENT_NODE...,TEXT_NODE和COMMENT_NODE。...一个Document文档,是"根element"，这些都是element，中间的都是textNode，attributeNode或commentNode...见例1.1蓝字的话， document.createElement("p");可知Element一般都是tag，且是容器。

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mysql的longtext_老师，如何往MySQL中插入text和longtext类型的内容？？

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...request.getContextPath() + “/success.jsp”); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } 这是我用Servlet处理的，...可是并没有写到MySQL中呀发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146591.html原文链接：https://javaforall.cn

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使用 System.Text.Json 时，如何处理 Dictionary 中 Key 为自定义类型的问题

在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。...但是，在上述代码中，我们会发现，序列化字典时，字典中的 Key 会被序列化为一个 JSON 对象，而不是我们想要的字符串。...我们将 CustomType 类型的 Key 属性作为字典的 Key，在序列化操作中，将 Key 属性序列化为字符串，并在反序列化操作中，将字符串反序列化为 Key 属性。...使用建议在使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，如果要处理字典中 Key 为自定义类型的问题，可以通过定义一个自定义的 JSON 转换器来解决。...总结本文通过一个实例，介绍了如何使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，处理字典中 Key 为自定义类型的问题。

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Excel公式练习93：计算1900年前的日期

引言：本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习，想想自己怎么解决问题，看看别人又是怎解决的，能够快速提高Excel公式编写水平。本次的练习是：给1900年前的日期加上或者减去一定的天数。...示例数据如下图1所示，列A中的日期，加上或减去列B中的天数，返回正确的日期。图1 假设所有的日期都使用mm/dd/yyyy格式，并且都大于0年。...解决方案公式1：在单元格C2中输入公式： =REPLACE(TEXT(DATE(MID(A2,7,4)+2000,MID(A2,1,2)+0,MID(A2,4,2)+0)+B2,"MM/DD/YYYY...返回： 725014 再加上单元格B2中的天数，并传递到TEXT函数： TEXT(725014+B2,"MM/DD/YYYY") 返回： "02/05/3885" 公式中： YEAR(DATE(MID(...： REPLACE("02/05/3885",7,4,1885) 返回： 02/05/1885 公式2：在单元格C2中输入数组公式： =TEXT(MONTH(DATE(RIGHT(A2,4)+1200

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读书笔记: 范畴论

$hom(a, b)$表示从a到b的所有态射。...其含义是：不存在两个a中元素 map 到同一个b中的元素。...其含义是：每一个b中的元素，都在a中有至少一个 source mapper。双态射(bimorphism) 即是单态射，有时满态射。...对于每一个C中的态射$f: x \to y$，对应D的态射$F(f): F(x) \to F(y)$。逆变(contravariant)函子和协变函子类似，只不过态射的方向是从D到C。...假设 $p,q: b \to c$是路径，并且$m: a \to b$。如果 $p \simeq q$，则$mp \simeq mq$.

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斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition（6）-lecture5预处理、正则化、损失函数

去均值去均值是预处理最常见的。对待训练的每一张图片的特征，都减去全部训练集图片的特征均值。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。...应该先分成训练/验证/测试集，只是从训练集中求图片平均值，然后各个集（训练/验证/测试集）中的图像再减去这个平均值。 ---- 权重初始化　　在开始训练网络之前，还需要初始化网络的参数。...最后一步，我们假设所有的都服从同样的分布。从推导公式可见，如果想要ss方差和输入相同，那么在初始化的时候必须保证每个权重ww的方差是1/n1/n。...在训练过程中，随机失活可以被认为是对完整的神经网络抽样出一些子集，每次基于输入数据只更新子网络的参数。...但是有时，yiy_i是一个二值的向量，每个元素都代表有没有某个属性。比如在Instagram上的图片，就可以看成是被一个巨大的标签集合中的某个子集打上标签，一张图片上可能有多个标签。

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机器学习评价指标大汇总

然后被扩展到多分类问题，假设\$y_w\$是对真实分类的预测值，\$y_t\$是对非真实分类预测中的最大值，则铰链损失定义为： \$L_{\text{Hinge}}(y_w, y_t)=\max\{1+...计算\$p_e\$比较复杂，PREDICT预测为1的比例为0.5，GROUND中1的比例为0.6，从完全随机的角度来看，PREDICT与GROUND均为1的概率为0.5*0.6=0.3，PREDICT与...从广义的角度来讲，ARI衡量的是两个数据分布的吻合程度。 2. 互信息互信息(Mutual Information)也是用来衡量两个数据分布的吻合程度。...对于单个样本，设$a$是与它同类别中其他样本的平均距离，$b$是与它距离最近不同类别中样本的平均距离，轮廓系数为： $s=\frac{b-a}{\max(a,b)}$。...五、总结上面介绍了非常多的指标，实际应用中需要根据具体问题选择合适的衡量指标。那么具体工作中如何快速使用它们呢?

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最长公共子串序列问题

子串必须是连续的，子序列可以是非连续的。这两个问题属于经典的dp问题。最长公共子串给两个整数数组 A 和 B ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。...示例：输入： A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7] 输出：3 解释：长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1] 。...image.png 举例说明, 假设text1和text2都到了最后的位置 text1 = "abcde“, text2 = "ace" 发现text1[4] == textt2[2],此时结果等于...假设text1和text2都到了最后的位置 text1 = "abcd“, text2 = "ace" text1[3] !...因此可以直接用这两单词长度分别减去公共子串长度再求和即可解决。

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不到40行代码构建正则表达式引擎

最终目标是用最少的代码提供最强大的功能，从而满足上述正则表达式用例。单字符匹配第一步是编写一个函数，该函数有两个入参，返回值是一个布尔类型，表示匹配结果。.表示通配模式，可以匹配任意字符。...假设调用match（'a.c'，'abc'），实际上返回的就是matchOne（'a'，'a'）&& match（'.c'，'bc'）。...但是如何支持文本中出现的任何模式呢？任意位置的匹配截止到目前为止，下面的表达式将会返回true。...b?c?", "abc") -> true search("a?b?c?", "") -> true 第一步是修改match函数，当检测到?...之前的字符都匹配成功了，并且其余的文本（这里应该减去一个字符）也和pattern的剩余部分匹配成功了；上面两种情况中只要满足一种，那么matchQuestion函数就会返回true。

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03：一文搞懂stable diffusion扩散去噪原理，玩转AI绘画

下面都以图生图为例，因为一定程度上，文生图可以看成图生图的子集。...那如何知道每一步的要减去的噪声，stable diffusion中的Noise predictor的U-Net神经网络模型，就是专门训练用来预测每一步添加的噪声。...使用Noise predictor 我们在前向扩散中将图片转换成了一个噪声图，我们从原图噪声图中减去Noise predictor预测的噪声，重复几步之后，就会得到一个猫/狗的图片（因为我们在前向扩散训练使用的是猫...conditioning就是text prompt转换来的，我们在text prompt中输入“cat”，或者在negative prompt中输入“not dog”，stable diffusion就明白了你要生成的图片是猫...从图中可以看出，Noise predictor通过text prompt和depth map来预测潜在图像的噪声。而Depth map是在图生图中，通过controlNet处理我们输入的图片得到的。

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课后笔记：ggplot2优雅的显示WB结果

「ggplot2中柱状图基本绘制函数常用geom_bar()」参数介绍：「data和mapping是ggplot的基本参数，数据和映射。」...关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。

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Greenplum 对JSON的支持

5 3.2 多组JSON解析 5 3.3 复杂的JSON解析 6 3.3.1 多个JSON子集的解析 6 3.3.2 获取JSON子集的数据 6 3.3.3 获取一个JSON集合的子元素 6 4 JSON...是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum从5.0开始便很好的支持了JSON数据。...:2}'::json->>'b' as jsondata; 3.3 复杂的JSON解析 3.3.1 多个JSON子集的解析 select '[{"a":"foo"},{"b":"bar"},{"c":..."baz"}]'::json->2 as jsondata; 注意以上结果查询的坐标是从0开始的，查询条件必须是索引 3.3.2 获取JSON子集的数据 select '{"a": {"b":{"c"...5.2 获取JSON中的数据(去除双引号) select * from json_each_text('{"a":"foo", "b":"bar"}') 可以注意到与上一个比较value的值去除了双引

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Greenplum 对JSON的支持

5 3.2 多组JSON解析 5 3.3 复杂的JSON解析 6 3.3.1 多个JSON子集的解析 6 3.3.2 获取JSON子集的数据 6 3.3.3 获取一个JSON集合的子元素 6 4 JSON...是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum从5.0开始便很好的支持了JSON数据。...注意以上结果查询的坐标是从0开始的，查询条件必须是索引 3.3.2 获取JSON子集的数据 select '{"a": {"b":{"c": "foo"}}}'::json#>'{a,b}' as jsondata...注意查看以上的结果可以看出row是行的数据，结果中f1,f2,f3是默认的字段的名，在后面将会介绍怎样获取字段名转化为JSON。...5.2 获取JSON中的数据(去除双引号) select * from json_each_text('{"a":"foo", "b":"bar"}') ?

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EXITS：基于极值点低标注成本弱监督实例分割 | CVPR 2024

EXITS的成功关键在于如何使用极值点训练伪标签生成器。一种直接的方法是将极值点视为前景，边界框外的点视为背景，然后利用它们进行监督学习。...由于第二阶段是传统的监督学习，可以应用于任何实例分割模型，因此主要阐述第一阶段，特别是EXITS如何为分割提供有效的监督学习。第一阶段的整体流程如图3所示。...EXITS的关键思想是在给定极值点的情况下检索可能属于对象的像素，并将它们作为伪标签生成器的监督。这个想法是通过将极值点传播到输入对象图像中的其他像素来实现的，同时将极值点视为对象的真实像素的子集。..., y^{(l)}), (x^{(b)}, y^{(b)}+\delta), (x^{(r)}-\delta, y^{(r)}) \big}$ ，其中 $\delta$ 是引入的一个小边距，用于将极值点推向对象中心...每个时期，点丢弃独立地从 $\hat{\mathcal{P}}\text{FG}$ 和 $\hat{\mathcal{P}}\text{BG}$ 中随机消除一个子集，并在该时期的训练过程中排除已删除的子集

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UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第十八章

不幸的是，这意味着我们需要等待更多的数据。这可能非常昂贵和耗时。我们应该如何进行？在本节中，我们将建立一个可行的解决方案来解决这个问题。...根据切比雪夫不等式，你在 Data 8 中看到的，无论 X 的分布形状如何，绝大多数的概率都在“期望值加上或减去几个标准差”的区间内。...线性变换 aX+b 的方差是： \text{Var}(aX+b) = a^2 \text{Var}(X) 随后， \text{SD}(aX+b) = |a| \text{SD}(X) 可以通过方差的定义找到这个事实的完整证明...在抽样时，我们做出（很大的）假设，即我们从总体中均匀随机地进行有放回抽样；我们样本中的每个观察都是从我们的总体分布中独立同分布地随机抽取的随机变量。...重要的是，中心极限定理假设我们样本中的每个观察都是从总体的分布中抽取的 i.i.d。此外，中心极限定理仅在 n “大”时才准确，但什么样的“大”样本量取决于特定的分布。

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Leetcode 10. 正则表达式匹配 - 题解

就是说，ViViV_{i}可以被理解为是从 VVV 中的符号形成的所有长度为 iii 的字符串的集合。...就是说，它是从VVV中的符号生成的所有可能的有限长度的字符串的搜集。...然后，我们可以忽略模式pattern的这一部分，或删除text中的匹配字符。如果在任何这些操作之后我们在剩余的字符串上能匹配上，则初始输入是匹配的。...---- 方法2：动态规划由于该问题具有最优子结构，因此缓存中间结果是很自然的。我们探索如何表示dp(i, j) ：text[i:]和pattern[j:] 能否匹配上？...自顶向下: 自顶向下就是不考虑整个树结构，直接从要求的状态开始展开式子，如果式子中的某个状态的值还不清楚，就递归的从这个状态展开。

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Power Query 系列 (13) - 自定义函数

本篇博客介绍 Power Query 自定义函数的技巧，在 PQ 中计算个税。以工资类所得应交个税为例，最新的个税起征点为 5000 并按下表的级次进行缴税（假设没有其它扣除项）。...- 210 = 180 接下来介绍在 PQ 中如何通过自定义函数来计算。...假设我们用自定义函数的方式。本文将给出三种方法。将 Excel 工作表中的两个数据源通过 Ctrl + T 转换成表，加载到 PQ 中。...(salary-5000）后的值（taxable）与 taxrate_array 数组的每一个元素进行计算，再减去 deduction_array 数组的对应值，结果组成一个新数组。...仍以 3900 的应纳税所得额为例，对应下图的级次确定税率和速算扣除数： [20190912221859436.png] 在 PQ 中，从另外一个 Table 中找出一行，使用构造结构化列的方法。

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斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现

也就是说，只有 7B 参数的轻量级模型 Alpaca 性能可媲美 GPT-3.5 这样的超大规模语言模型。我们来看一下 Alpaca 模型是如何做到的。...Alpaca 的研究团队首先使用 self-instruct 种子集中的 175 个人工编写的指令输出（instruction-output）对，然后用该种子集作为 in-context 样本 prompt...从参数规模的角度看，Alpaca 远远小于 text-davinci-003，移动端甚至也可以运行 7B 的轻量级语言模型。这让 Alpaca 意义非凡。...下面是研究团队测试的两个例子，结果表明 Alpaca 的输出良好，并且反映出指令遵循数据集的一般风格。...模型缺陷实验中，Alpaca 还表现出语言模型的几种常见缺陷，包括幻觉、毒性和刻板印象，其中幻觉问题尤其严重。

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Python：issubset函数用法举例

参考链接： Python Set issubset() 函数描述 issubset() 方法用于判断集合的所有元素是否都包含在指定集合中，如果是则返回 True，不是则返回 False。 ...具体语法如下判断集合A是否为集合B的子集 z=A.issubset(B) 具体案例运行如下代码 f = open(r'D:\Users\DUANPT\Desktop/a.txt', "r")...list(text1[0]) B=set(B) print('A=',A) print('B=',B) print('text1[0]=',text1[0]) z=A.issubset(B)#判断集合A...是否为集合B的子集 print(z) 输出结果如下： dataset= 失效类型关键词失效原因毛刺切刀切刀磨损毛刺螺丝固定螺丝缺陷毛刺切刀切刀磨损毛刺异物切刀未清洁到位毛刺...{'毛', '刀', '刺', '磨', '切', ' ', '损'}#这是集合B text1[0]= 毛刺切刀切刀磨损 True#这是判断A是否为B子集的结果，true说明是，False说明不是

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Greenplum数据库使用总结(干货满满)--对JSON的支持

是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum从5.0开始便很好的支持了JSON数据。...6.3.3 复杂的JSON解析 6.3.3.1 多个JSON子集的解析 select '[{"a":"foo"},{"b":"bar"},{"c":"baz"}]'::json->2 as jsondata...注意以上结果查询的坐标是从0开始的，查询条件必须是索引 6.3.3.2 获取JSON子集的数据 select '{"a": {"b":{"c": "foo"}}}'::json#>'{a,b}' as...注意查看以上的结果可以看出row是行的数据，结果中f1,f2,f3是默认的字段的名，在后面将会介绍怎样获取字段名转化为JSON。...6.5.2 获取JSON中的数据(去除双引号) select * from json_each_text('{"a":"foo", "b":"bar"}') ?

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javascript中Element是Node子类，DOM中的Element，Attribute，Document,Text和Comment

mysql的longtext_老师，如何往MySQL中插入text和longtext类型的内容？？

使用 System.Text.Json 时，如何处理 Dictionary 中 Key 为自定义类型的问题

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