1.1 <WinCC 报警消息产生后，无法直接修改其消息文本，考虑到消息文本可以通过格式规范来引用消息注释对话框的字段内容，其中， @100%s@ = 计算机名称，@101%s@ = 应用程序名称...（最多 32 个字符）， @102%s@ = 用户名称（最多 16个字符） ， @103%s@ = 消息归档列表中的消息注释（最多 255 个字符）。...目的是无需对报警消息进行确认，且此消息类型不带“离开”状态，结果是报警消息只有到达状态。 在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体”属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。
AiTechYun 编辑：nanan 无论是将秘密隐藏在信件的邮票下面还是用隐形墨水书写，人们总能找到一些巧妙的方法，利用他们懂得的技术来编写秘密信息。...哥伦比亚大学的研究人员开展的新项目深入了对此的研究，利用深度学习技术将加密信息嵌入到普通文本中。...它们包括稍清晰的曲线或在特定字母上描绘的稍粗，每个字母都有52个不同的变化形式，这使得在字母表的每个字母中都可以同时编码小写字母和大写字母，以及标点符号和数字。...研究人员随后训练了一个深度学习神经网络来识别这些字母，并将它们与秘密信息中的编码字母相匹配。使用正确的智能手机应用程序，只需很短的时间处理数据，就可以从嵌入的文档中解密秘密消息。...只要把你的设备对准文本，就像用魔法一样，可以提取隐藏的信息。 这样的技术是否会被应用于现实世界呢?几乎可以肯定的是，在日常会话中，将简短的隐藏信息嵌入到文本文档中的想法听起来太荒谬了。
1.1 <WinCC 报警消息产生后，无法直接修改其消息文本，考虑到消息文本可以通过格 式规范来引用消息注释对话框的字段内容，其中， @100%s@ = 计算机名称， @101%s@ =...应用程序名称（最多 32 个字符）， @102%s@ = 用户名称（最多 16 个字符） ， @103%s@ = 消息归档列表中的消息注释（最多 255 个字符）。...目的是无需对报警消息进行确认，且此消息类型不带“离开”状态，结果是 报警消息只有到达状态。 在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体” 属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。
1 <WinCC 报警消息产生后，无法直接修改其消息文本，考虑到消息文本可以通过格式规范来引用消息注释对话框的字段内容，其中， @100%s@ = 计算机名称， @101%s@ = 应用程序名称...（最多 32 个字符）， @102%s@ = 用户名称（最多 16 个字符） ， @103%s@ = 消息归档列表中的消息注释（最多 255 个字符）。...目的是无需对报警消息进行确认，且此消息类型不带“离开”状态，结果是报警消息只有到达状态。 在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体”属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。
MsgComment.szUser, GetTagChar("@CurrentUser"));//操作人员 MSRTSetComment( l_svID, &MsgComment, pError );//写入注释 脚本中要引用...另外，脚本GetPropChar(lpszPictureName,"R1","SelText"))是获取组合框R1” 所选择的文本。...项目运行后的初始状态如图 14 所示。 通过设置报警变量“alarm1”来触发报警，如图 15 所示。可以看到此时的报警消息文字中并不包含报警原因。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。...同样，可以为其它的报警写入报警原因，如图 18 所示。
文本扩展名自定义 对文本类型的文件，PasteEx 将会根据自定义规则取第一个非空行对特征进行匹配，匹配成功后则在保存时默认使用对应的自定义扩展名： 制作与使用说明 PasteEx 需要 .NET Framework...4.5 的支持。...添加 PasteEx 到右键菜单： 使用右键菜单 粘贴为文件 在相应目录直接粘贴、保存文件： github地址： https://github.com/huiyadanli/PasteEx/blob/
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...C#的WinForm窗体程序中如何设置TextBox为密码文本框 – 2019-08-03 23:59 在C#的WinForm窗体程序开发过程中，TextBox是常用的文本框控件，默认的TextBox...文本 框输入的内容是可见的，如果在Winform程序中要设置TextBox文本框为密码输入框应该如何设置呢？...其实将TextBox文本框设置为密码输入 框，也非常的简单，只需要设置TextBox文本框属性中的PasswordChar属性值，PasswordChar属性值自定义，可以为*号，代表输 入字符显示星号...也可设置为其他变量如@等。
有时候，我们希望表单中的文本框是只读的，让用户不能修改其中的信息，如使 的内容，"中国"两个字不可以修改。...实现的方式归纳一下，有如下几种。
有时候，我们希望表单中的文本框是只读的，让用户不能修改其中的信息， 如使input text的内容，中国两个字不可以修改有时候，我们希望表单中的文本框是只读的，让用户不能修改其中的信息， 如使 的内容，"中国"两个字不可以修改。...实现的方式归纳一下，有如下几种。 ..."这样定义之后被禁用的 input 元素既不可用，也不可点击。...第二：readonly="readonly" 只读字段是不能修改的。不过，用户仍然可以使用 tab 键切换到该字段，还可以选中或拷贝其文本；
另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法，这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。...研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。...在实践中，功能连通性(FC)被估计为脑区功能磁共振成像(fMRI)血氧水平依赖(BOLD)时间过程的皮尔逊相关，通常在没有明确任务指令的情况下记录，即静息状态。...这与ETS的典型连接权重形成对比，后者是单峰的，通常以零为中心(图2(b))。这种分布的不匹配可能解释了为什么对于短窗口，ETS和sw-tvFC表现出较差的对应关系。...接下来，我们确定了RSS信号中的波谷，并定义了两种峰值振幅(两个波谷之间的最高峰值)和波谷到波谷的持续时间。RSS信号中的波谷(这里指局部极小值)定义为波谷值低于其两个直接相邻波谷值的时间点。
通过自身数据积累整合及并购研发，沃尔玛已然拥有一个涵盖消费者线下交易数据、沃尔玛网络商城电子数据与社交媒体应用数据为一体的实时更新积累的大数据库，为沃尔玛在做出决策前，将执行成本降到最低，并且创造新的消费机会...，而第二个月，Sam的手机推送信息中已经有了沃尔玛推荐的性价比更高的一款Babolat轻碳球拍。...实际上，沃尔玛电子商城的消费者线上数据如浏览商品种类时间，购物车状态及支付方式，搜索记录等都将结构化然后汇入全球统一的Hadoop数据仓库，半年前Sam通过Polaris搜索引擎寻找网球拍的数据已经为沃尔玛实体店通过...收编Kosmix团队，沃尔玛看重的是Kosmix对社交媒体的语义分析功能，利用Facebook和Twitter的数据，工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求，同时，针对社交网络快消息流的性质...沃尔玛资讯中心副总经理特瑞尔指出，“沃尔玛本身就是一个海量资料系统，适用各种商业上的分析行为”。媒体称沃尔玛拥有将近七成美国人的相关消费数据，八成以上的境内邮箱信息。
参考： Seurat::LabelClusters 前言 回顾一下前面的内容： [[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] [[109-R可视化...33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa...你可以将其理解为快速出图版的geom_point。...毕竟我们的重点还是在于给散点图的中心添加文本，因此其中代码的复杂逻辑并未深究。
= (255, 0, 0)#RGB控制挡板（球拍）颜色 self.rect_length = 100#球拍的长度为100 self.rect_wide = 10#球拍高度...<= self.rect_length // 2:#如果鼠标横坐标小于了球拍最两侧中心位置 self.mouse_x = self.rect_length // 2#那么鼠标横坐标位置就是球拍位置的一半...if self.ball_x < (self.mouse_x - self.rect_length // 2): #如果球中心位置小于鼠标坐标减去球拍一半的长度，表示没有超出边界。...= 2#标识为2 else:#不是上面两种情况的话，执行下面语句 self.closestpoint_bx = self.ball_x#球的横向最近陆离为球的中心横坐标...上右3种情况的碰撞检测 这个跟球在球拍的上左，上中，上右是一样的类似解析，这就不概述了 if self.distanceb < self.radius and self.collision_sign_by
如十八世纪，法国成为启蒙运动的中心，法语成为欧美上流社会和知识分子的国际语言，更是外交和法律的统治语言。又如十九世纪，德国成为世界科学和研究的中心，当时的一流科技文献中德语占 70% 以上。...例如：| 羽毛球拍卖完了 |，可以切分成 | 羽毛 | 球拍 | 卖完了 |、也可切分成 | 羽毛球 | 拍卖 | 完了 |，如果没有上下文或其他的补充，恐怕谁也不能断言 | 拍卖 |在这里算不算一个词...现有的中文分词算法可归纳为如下策略：首先基于公知的中文词典，先将常用的词在计算机中进行建档，随后将待处理的文本以字符串的方式同词典进行匹配和比较，若在词典中能找到某一对应的字符串，则成功匹配或识别出一个词...星：简介多元单词概念 在文本和单词中，通常多元词汇拥有更高的信息熵，如下以《爱丽丝梦游仙境》为例。 采用多元单词计数（N-gram count）统计熵，一般情况下 4-gram 以接近整体的熵。...需要指出的是此处以介绍方法为目标，多元（n-gram）计数的方法是一种基于输入文本统计词频方法，它没有 “先验的经验”，如额外中文词典为支持，完全是基于输入文本的信息统计后得出分词结果，因此对于小文本和短文本识别效果是有限的
以上为目前描述生成器（captioner）对两幅图片生成的描述。第一幅是训练数据中出现的物体（熊）图像，第二幅是模型在训练过程中未见过的物体（食蚁兽）图像。...具体来说，我们使用带物体标签的 ImageNet 图像作为非成对图像的数据源，将没有标注的文本语料库（如 Wikipedia）中的句子作为我们的文本数据源。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子，如物体「网球拍」，模型从「网球」复制权重至「网球拍」，生成句子如「一个男人在球场打网球拍...这使得该模型在描述未见过的物体时悄悄地捕捉语义相似度，进而生成句子，如「一个网球运动员挥舞球拍击球」。另外，直接将词嵌入纳入网络使我们的模型可以进行端到端的训练。 ?...原文地址：http://bair.berkeley.edu/blog/2017/08/08/novel-object-captioning/ 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
为方便大家理解，这里还是从这些论文里摘取些具体的过程予以描述。 ...RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间，但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用欧氏距离来刻画两种颜色之间的差异时，所计算出的两种颜色之间的距无法正确表征人们实际所感知到的这两种颜色之间的真实差异。...经过对正常图像和偏色图像的分析发现，如果在ab色度坐标平面上的直方图中，色度分布基本上为单峰值，或者分布较为集中，而色度平均值D又较大时，一般都存在色偏，而且色度平均值越大，色偏越严重。...因此引入等效圆的概念 ,采用图像平均色度 D和色度中心距 M的比值 ,即偏色因子 K来衡量图像的偏色程度。其计算方法如下式 ? ? 式中 ,M、 N分别为图像的宽和高，以像素为单位。...在 a - b色度平面上,等效圆的中心坐标为 ( da , db ) ,半径为 M 。等效圆的中心到 a - b色度平面中性轴原点为 ( a = 0, b = 0)的距离 D 。
永久代和元空间都是 HotSpot 虚拟机中的概念，HotSpot 虚拟机是 Sun JDK 和 Open JDK 中自带的虚拟机，也是目前使用范围最广泛的 Java 虚拟机，当我们提到虚拟机时，大概率指的就是...这就好像，世界羽协规定羽毛球比赛必须要使用羽毛球拍（方法区），而中国羽毛球运动员，第一年使用的是红双喜牌的羽毛球拍（永久代），第二年使用的是李宁牌羽毛球拍（元空间）一样。...PS：JEP 是 JDK Enhancement Proposal 的缩写，翻译成中文是 JDK 改进提案。你也可以把它理解为 JDK 的更新文档。...OOM 的问题，而 JDK 1.8 及之后，使用的是元空间存放在本地内存中的方式来替代永久代的，这样就降低了 OOM 发生的可能性，也是 JRockit 和 HotSpot 融合之后的改动之一。...MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。
这就是为什么这种效应也称为中间轴定理的原因。 如果您有网球拍或类似产品，实际上可以轻松在家中进行测试。...或者，您可以使用Wolfram语言创建一个球拍，并在System Modeler中对其进行测试： pingpongRacket = Region[RegionUnion[{Cylinder[{{0,...卫星被设计为绕其长轴旋转，并具有四个柔性天线，如下图所示： ? 图片来自维基百科 开始时看起来很棒，但是在几个小时内它就开始翻转并开始旋转。与我们之前的示例相反，卫星再也没有向后翻转。...相反，它陷入了这种不希望的旋转中。怎么来的？ 为了测试这一点，我们使用圆柱体作为主体创建了一个非常简单的卫星模型，然后使用带有弹簧阻尼器的接头将四个天线（较小的圆柱体）连接到卫星上： ?...欢迎访问Wolfram System Modeler文档中心（https://reference.wolfram.com/system-modeler/），以浏览并查看最新版本中的新增功能（https:
结果它画出来的图，蝙蝠和球拍都在天上飞。 而且这不是偶然的失误，如果输入“a person is hearing a bat”，画出来的还是蝙蝠和球棒都存在。...可不能低估了这些失误，因为它们意味着DALL-E 2在根据文本生成图像的过程中，对语言中符号到实体的基本映射关系。 即一个词对应一个实体。...几位学者在发现问题后，又反复进行了多次试验，并把问题主要划分为三种情况： 第一、一个单词被解释为两个不同的事物 第二、一个单词被解释为两个不同事物的修饰词 第三、一个单词在被解释为一个事物的同时，又被理解成另一种事物的修饰词...作者解释，未来可以考虑研究模型的文本编解码器来追溯这些问题，并且可以研究这些问题和模型大小、框架是否有关系。...作者之一Yoav Goldberg是巴伊兰大学的杰出教授，也是艾伦人工智能研究院以色列分院的研究主任。 之前，他在纽约的谷歌研究中心做博士后。研究兴趣方向为NLP和机器学习，尤其对语法解析感兴趣。
另一方面，AI 算法通常仅被编程为基于它们学到的数据而提供答案。也就是说，我们可以看到他们的结论，但大多数时候，我们不知道系统如何到达结论。...因此，当神经网络被要求解释为什么它说一张图片显示棒球时，它会回顾一下用于该决策的数据，识别一个球拍，然后识别与摇摆的球拍位置相关的人，并且说“玩家正在摆动球拍。...这个问题触碰到了机器学习的核心——当算法学习时，它需要利用数据，例如人类做任务的图片和相关文本，从中提取重要信息，然后将这些片段分类成只有它可以整体了解的数据集群。...像伯克利和普朗克研究所这样的系统会利用这些数字，从中发现共同点，以确定机器正在看什么，并在一个人类能读懂的句子中描述它。 他们的工作不是对问题的完整解决 —— 它只在一个非常具体的情境下工作。...但它指向一个未来，在这个未来中我们可以简单地要求机器解释它们的行动，并得到一个容易、清楚的答案。当我们把更重要的决定例如自动驾驶放在AI的手中时，这将变得越来越重要。
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