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Labview选项卡之实现被选择选项卡工作

如果是同一个 VI 里界面切换，一般都是选项卡了。切换不同选项卡就切换界面了。 一般来说，选项卡都是输入控件，手动选择选项卡来切换。...我们如何选择选项卡的某个页面，然后触发本页响应让其工作，其余的子页停止工作呢？本文主要实现了这样一个问题。...一、使用选项卡 前面板右键 -> 容器 -> 选项卡 选项卡就是这个样子 选项卡其实是一个枚举类型的控件，所以我们可以使用条件结构对其中的枚举值进行判断当前选项卡是哪个页面，再执行我们想要做的事情...二、实现被选择选项卡工作 1、需求 目前选项卡有三个子页面，每个子页面里面都是一个 while 循环的任务，我现在想要实现的功能是选择其中一个子页面时，当前被选择的子页面正常工作，其余两个页面里面的 while...3、实现 每个循环任务内都有一个周期为 200ms 闪烁的布尔灯，当选择其中一个子页面时，当前小灯正常闪烁工作，其余两个子页面内的任务停止。

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    VSCode添加多选项卡选择功能

    从 VS Code 1.90 开始，用户可以选择多个选项卡，并一次对多个编辑器应用操作。...Visual Studio Code 1.90 中，也称为编辑器的 2024 年 5 月版本，Microsoft 引入了同时选择多个编辑器选项卡以及为新窗口配置首选配置文件的功能。...借助编辑器选项卡多选功能，开发人员现在可以同时选择多个选项卡，从而能够对多个编辑器同时应用操作。此新功能使开发人员能够通过单个操作移动、固定或关闭多个选项卡。...当设置 消除位置更改的抖动 启用时，开发人员可以使用 信号选项延迟 设置来自定义各种辅助功能信号的去抖时间。这是一项实验性功能。...在不支持 WebGL2 的机器上，终端将使用基于 DOM 的渲染器。

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    AngularJS系列之select下拉选择第一个选项为空白的解决办法

    今天给大家介绍一下AngularJS系列之select下拉选择第一个选项为空白的解决办法。...相信大家也经常遇到这种情况吧：在使用AngularJS中的select组件开发的时候，莫名其妙的第一个选项就变成空白了，而且选中其中非空白的地方，第一个选项的空白位置又奇妙的消失了。...这样可能就会有人说我第一个option要是不想获取的value值为空，那该怎么办，比如我第一个value值想设置成“请选择”这个字符串呢？...但是这个时候大家可能会又有一个问题，就是我如果想第一个不想要默认值呢，我就想把数据的任意一个值放在第一个选项里面呢，而且还不能留空白在上面。 这种情况其实也好解决，下面就再看一个例子： <!...这样基本就全部解决了select中第一个选项留空白的问题了。 如对内容有问题或有疑义，请及时提出，不甚感谢。本人QQ：208017534

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    公共云，私有云或混合云：如何选择最佳云选项

    云计算服务供应商Concerto公司首席云计算战略官Greg Pierce说：“当迁移到云计算时，企业面临着一系列选项，可能难以制定明确的实施战略。”...公共云选项也不需要很多管理成本或开销维护。 Biscom公司首席执行官BillHo表示：“这个选项非常适合那些没有准备好投资昂贵的硬件或软件，而不能处理高度监管和敏感信息的公司。”...一些基于云计算的解决方案甚至进一步为每个客户的帐户分割数据到单独的数据库。...“私有云是那些在受监管行业工作的组织的理想选择，处理机密的信息，不会冒数据泄露的风险。”Ho说。 私有云也是最昂贵的选择，而不能像公共云那样可扩展，需要更多的系统管理。...明智的选择 在提交任何选项之前，确定哪些选项最适合业务目标和需求很重要。了解企业需要多少容量和控制，以及容量的动态性。如果不需要太多要求，公共云解决方案可能是最好的。

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    「大学生学编程系列」第二篇：如何选择第一门编程语言？

    如何选择第一门编程语言？...选择编程语言主要从以下几点入手： 1.第一优先级选择自己喜欢的编程语言，兴趣才是第一老师，这个可能和编程语言的难易程度以及是不是很好找工作多少有点冲突，因为喜欢就会舍得下功夫去钻研学习，人有时候就怕较真...培训喜欢具备两种特点的语言：第一入门相对简单，这样培训的周期就会缩短；第二相对容易就业的编程语言，通俗来讲是还处在红利期的编程语言。从市场占有率上考虑现在java还是绝对意义上的老大。...基于以上三点很容易找到自己需要选择的第一门语言。...选择第一门编程语言非常重要，万事开头难，第一步做好了后面会顺畅很多，适合自己的才是最合适，不要盲目的从中反而忽略了自己最需要的东西，让自己真正做一回主。

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    《机器学习》-- 第二章：模型评估与选择

    bootstrapping 2.2.4 调参与最终模型 2.3 性能度量 2.3.1 错误率与精度 2.3.2 查准率、查全率与F1（混淆矩阵） 2.3.3 ROC与AUC 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 第二章...例如，在研究对比不同算法的泛化性能时，我们用测试集上的判别效果来估计模型在实际使用时的泛化能力，而把训练数据另外划分为训练集和验证集，基于验证集上的性能来进行模型选择和调参。...是基于查准率与查全率的调和平均 harmonic mean ， ? 则是加权调和平均 ? ? 其中， ? 度量了recall 对 precision 的相对重要性， ? 时 ?...就对应于第一类错误， ? 就对应于第二类错误。如上图所示，第1类作为正类、第0类作为反类，令 ? 与 ? 分别代表样例集 ?...类似的，可给出基于分布定义的代价敏感错误率，以及其他一些性能度量如精度（precision）的代价敏感版本，若令 ? 中的 ? 取值不限于0、1,则可定义出多分类任务的代价敏感性能度量。

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    基于 CNN 模型选择的 VVC 质量增强

    在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。...第一个是去块滤波器 DBF（Deblocking filter），它在块的边界使用低通滤波器来平滑边缘，以消除块效应。...第二个是 SAO（Sample Adaptive Offset），它对重建像素分类并且向解码端发送相应信息，用来消除振铃效应，纠正局部平均值的变化。...最近提出的 CNN 滤波方法 方法 下图是所提出的基于 CNN 的后处理增强方法，其关键之处在于使用了编码信息，背后的动机在于伪影是编码工具造成的，应该让 CNN 了解这些信息。...结果 结果如下所示，右表第一列是未使用预测信息的模型，第二列是使用预测信息的模型，第三列是提出的模型选择方法，在 A1、A2、B、C、D 类序列上分别获得了 5.79%，7.16% 和 7.62 的平均增益

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    基于遗传算法的特征选择：通过自然选择过程确定最优特征集

    来源：DeepHub IMBA 本文约2200字，建议阅读5分钟 这篇文章探讨了如何使用 sklearn-genetic 包将遗传算法用于特征选择。 遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。...遗传算法使用一种基于进化的方法来确定最优集。对于特征选择，第一步是基于可能特征的子集生成一个总体（种群）。 从这个种群中，使用目标任务的预测模型对子集进行评估。...当值比较大时，通常选择当前最好的成员。此行为不会导致选择任何较弱的成员。对于较弱的成员，虽然提供了暂时的性能提升，但最终这会导致整体性能的降低，因为较弱的选项没有得到改进的机会。...模型性能基于遗传算法的特征子集，该子集始终优于基线模型和卡方特征子集。逻辑回归模型是一个例外，其结果仍然具有可比性。 此外，产生的最佳特征子集小于五个特征的最大值。...虽然不像 sklearn 中现成的方法那么传统，但遗传算法提供了一种独特而实用的特征选择方法。这些算法优化的方式与大多数其他特征选择方法有很大不同。该过程基于纯自然选择方法。

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    R语言第二章数据处理①选择列

    主要介绍几个基于 tidyverse 的函数： select（）：将一列或多列提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除列。 select_if（）：根据特定条件选择列。...例如可以使用此函数选择列，如果它是数字。...辅助函数 - starts_with（），ends_with（），contains（），matches（），one_of（）：根据名称选择列/变量 根据列的位置选择列或者根据列的名字选择列 #选择第一列到第三列...my_data %>% select(1:3) #选择第一列和第三列 my_data %>% select(1, 3) my_data %>% select(Sepal.Length, Petal.Length...) my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length) 还有其他函数同样可以用于选择列，包括根据首字母，尾字母，包含某字符，或者根据该列的属性选择列 # Select

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    基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集

    遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。...遗传算法使用一种基于进化的方法来确定最优集。对于特征选择，第一步是基于可能特征的子集生成一个总体（种群）。 从这个种群中，使用目标任务的预测模型对子集进行评估。...当值比较大时，通常选择当前最好的成员。此行为不会导致选择任何较弱的成员。对于较弱的成员，虽然提供了暂时的性能提升，但最终这会导致整体性能的降低，因为较弱的选项没有得到改进的机会。...模型性能基于遗传算法的特征子集，该子集始终优于基线模型和卡方特征子集。逻辑回归模型是一个例外，其结果仍然具有可比性。 此外，产生的最佳特征子集小于五个特征的最大值。...虽然不像 sklearn 中现成的方法那么传统，但遗传算法提供了一种独特而实用的特征选择方法。这些算法优化的方式与大多数其他特征选择方法有很大不同。该过程基于纯自然选择方法。

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    R语言第二章数据处理②选择行

    filter_all（），filter_if（）和filter_at（）：过滤变量然后选择行。 这些函数复制所有变量或变量选择的逻辑标准。...sample_n（）：随机选择n行 sample_frac（）：随机选择一小部分行 top_n（）：选择变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号 <：少于 >：大于 <=：小于或等于 >=：大于或等于...例如，性别==“女性”&年龄> 25岁 根据属性值选择行 # 选择Sepal.Length > 7的行 my_data %>% filter(Sepal.Length > 7) #选择Sepal.Length...2的行 my_data2 %>% filter_all(all_vars(.> 2)) #选择任何一个属性大于2的行 my_data2 %>% filter_all(any_vars(.> 2)) #选择以...is.na(height)) 从数据框中选择随机行 可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。

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    转载︱案例 基于贪心算法的特征选择

    本文转载于R语言中文社区，详情链接 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 ————————————————————————————————...———————————————————————— greedy Algorithm Feature Selection 贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心 策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...magrittr) require(dplyr) require(glmnet) # Greedy Algorithm GreedyAlgorithm = function(dataSet) { # 基于逻辑回归...# dataCor = cor(data) # highcor = findCorrelation(dataCor,0.8) # data = data[,-highcor] # 利用贪心算法进行特征选择

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