本文主要介绍了在教育背景下的forms测验表单使用和与onedrive和Power BI的配合时的不可同步的问题，并尝试使用Power Automate来实现鱼和熊掌兼得的目的。...而且在学生提交完表单后，测验会直接将成绩得分和正确答案告诉学生： 而且可以设置最晚10点前提交答案，且每一名同学只能提交一次答案： 是不是很方便？ 此为熊掌。 不可得的鱼是什么呢？...但是，因为从onedrive中创建表单，只能创建普通表单，无法创建测验表单。 因此，这叫舍熊掌而取鱼。 鱼和熊掌兼得 那么有没有鱼与熊掌兼得的好事呢？ 答案是肯定的。...首先我们肯定是要先保住熊掌，也就是一定要直接在forms中使用测验。 然后再想办法将forms收集的信息同步到onedrive中已存在的Excel中。...但是很多时候，一个准备中长期使用的forms在创建的时候并不知道可以选择从onedrive或者Excel online中创建，而是直接在forms中创建了；亦或是明明知道可以从onedrive中创建，但是问卷都做完了才意识到这个问题
第二个前提就是认知测验本身质量是高的，是没有问题的，但在现实中，因为很多认知测验都是测评公司这类供应商提供的，且因为商业、知识产权、保密性上的考虑，背后的原理很少为外人所知，这某种程度上也就导致了即使测验逻辑...、题目有问题，一般人也不知道。...接下来一一解析： （1）正确答案为B，因为只有B是从右上到左下的方向，而其他选项是从左上到右下。确实是一个规律，似乎没毛病。...以上提到了非正常的认知题，而在招聘中，特别是对于校招来说，认知测验可能是必做的试题。那么，我们该如何准备这种测试呢？...事实上现有的认知测验的题对于无练习者和有练习者来说，还是有很大差别的，这本身就违背了认知测验一开始的目的，练习能让大家保持在共同的基准线上。
该电子表格包含给定标签、预测标签（使用固定模型）和每个图像的损失，这对于分离不准确和边缘情况非常有用。下面举例。...以下是高级步骤： 从训练数据中生成一组非常大的随机增强图像（将这些视为“候选”来源）。 训练初始模型并预测验证集。 使用另一个预训练模型从验证图像和增强图像中提取特征（即嵌入）。...对于每个错误分类的验证图像，利用提取的特征从增强图像集中检索最近邻（基于余弦相似度）。将这些最近邻增强图像添加到训练集。我将这个过程称为“数据增强”。 使用添加的增强图像重新训练模型并预测验证集。...-我从训练集中生成了大约 1M 的随机增强图像作为候选来源。 -数据评估电子表格用于跟踪不准确（错误分类的图像）并注释数据。...在 Andrej Karpathy 2019 年的演讲中，他描述了如何有效地获取和标记从特斯拉车队收集的大量数据，以解决通常是边缘情况（分布的长尾）的不准确问题。
轻松构建表单 多功能输入: HeyForm支持各种输入类型，从基本文本字段到高级选项如图片选择和文件上传。 智能逻辑: 利用条件逻辑和URL重定向创建动态和适应性的表单。...数据分析导出 数据分析: 通过详细的分析，包括退出率和完成率。 数据导出: 轻松将表单结果以CSV格式导出，以便进一步分析或集成到现有系统中。 4....官方有很多表单模版 调查 潜在客户获取 客户支持 反馈 员工/职位 预订和订单 营销 注册 教育 活动 医疗保健 应用 问卷和测验 远程工作 联系 商业 COVID-19 投票 请求 银行和金融 捐赠和慈善...教育: 为学生创建测验和问卷，评估他们的知识和理解能力。 潜在客户获取: 设计引人入胜的表单，收集潜在客户，并促进营销目的的用户参与。...↓↓↓ 近期热文: 5K Star用Rust安全语言开发的日志高亮工具11.9K Star德国公司开源的远程桌面软件19K Star大公司都在用的开源电子表格组件
26、心理测验法 心里测验是指通过一系列手段将人的某些心里特征数量化，以此来衡量应聘者的智力水平和个性差异的一种科学测量方法。...培训师需要事先对学员情况进行深入了解，确定培训目标，针对培训目标编写案例或选用现成的案例，这些案例一般都是实际工作中得背景材料，而且是没有标准答案的。...行为锚定等级评价法是一种将同一职务工作可能发生的各种典型行为进行评分度量，建立一个锚定评分表，以此为依据，对员工工作中的实际行为进行测评级分的考评办法。...在进行工作绩效评价时，首先针对每一位下属员工从每一项评价要素中找出最能符合其绩效状况的分数。然后将每一位员工所得到的所有分值进行汇总，即得到其最终的工作绩效评价结果。...它是一种用来评价企业赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的经典方法，其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率积，这样有助于深入分析和比较企业经营业绩。
对于一个计算机程序来说，给它一个任务T和一个性能测量方法P，如果在经验E的影响下，P对T的测量结果得到了改进，那么就说该程序从E中学习。...课程的4个部分 监督学习（Unsuperized Learning） 我们在“监督”问题的算法，这里给算法提供了一组“标准答案”，之后我们希望算法去学习标准输入和标准答案之间的联系，以尝试对于我们的其他输入给我们提供更为标准的答案...无监督学习（Unsuperized Learning） 给一组数据，不告诉关于数据的任何正确答案，然后算法在这组数据中寻找一些有趣的结构。...、鸡尾酒会问题 文本处理、理解功能分级和机械数据（ICA算法） 强化学习(Reinforcement Learning) 用在你不需要进行一次决策的情形中，你通常会在一段时间内做出一系列的决策。...强化学习的关键是需要找到一种方式来定义一个好的行为和一个坏的行为，之后就是需要一个学习型算法来尽可能地获得更多的回报和更少的惩罚。 机器人领域 网页爬取
我想答案是否定的，测试用例的有效性，更像是个玄学，长期以来，并没有一个相对科学的办法来验证。 下面这篇文章是原蚂蚁金服-义理大佬的一些实践，给我非常大启发，分享给大家。...” 01 — 为什么要评估测试用例有效性 想想你的团队有没有碰见过这样的问题： 1. 这么多的Case，花了大量时间和资源去运行，真的能发现Bug吗？ 2....02 — 测试用例有效性评估度量方法 从运行时、非运行时， 正向和逆向这个维度， 我们可以得出以下的度量方式： ?...比如，代码中把空判断删除、更改日期格式（冬令时改成夏令时）、把相似函数混淆（例如把函数encodeing改成decoding）甚至发大程序中的数据范围（把金额从放大10倍或100倍）来引发错误。...高配版变异机器人给出的解法： 并行注入：基于代码覆盖率，识别UT之间的代码覆盖依赖关系，将独立的变异合并到一次自动化测试中。 热部署：基于字节码做更新，减少变异和部署的过程。
但统计数据更能说明问题！我们统计了我们电报频道中各种主题的问答错误答案数量，发现 ES6 模块是最难的主题之一。...无论从同一位置或不同位置导入模块多少次，模块都只会被执行和加载一次。换句话说，模块实例只有一个。 测验 #4：34% 的正确答案 index.mjs // index.mjs import '....请注意，这将包括查询参数和/或哈希值（即，跟在 "?" 或 "#" 之后的部分）。 测验 #5：45% 的正确答案 index.js import myCounter from '....我们可以看到循环依赖关系： index.mjs 从 module.mjs 导入 double 和 square 函数，而 module.mjs 从 index.mjs 导入 calculation 函数...在这段代码中，我们使用了动态导入，这在前面的示例中已经介绍过。要理解这段代码中的问题，我们需要仔细看看 import() 的返回值。 变量 module1 和 module2 的值与我们的预期不同。
该程序的功能如下： 创建 35 个不同的测验 以随机顺序为每个测验创建 50 个多项选择题 按照随机顺序，为每个问题提供正确答案和三个随机错误答案 将测验写到 35 个文本文件中 将答案写到 35 个文本文件中...这意味着代码需要执行以下操作： 将各州及其首府储存在字典中 调用open()、write()和close()进行测验并回答关键文本文件 使用random.shuffle()随机排列问题和多项选择的顺序...它需要有一个唯一的文件名，还应该有某种标准的标题，学生可以填写姓名、日期和上课时间。然后，您需要获得一个随机排列的州列表，稍后可以使用它来创建测验的问题和答案。...第三步：创建答案选项 现在，您需要为每个问题生成答案选项，这些选项将是从 A 到 D 的多项选择。您需要创建另一个for循环——这个循环将为测验中的 50 个问题中的每一个生成内容。...第四步：将内容写入测验和答案文件 剩下的工作就是将问题写入测验文件，并将答案写入答案文件。使您的代码看起来像下面这样： #!
我在微积分教学中的哲学是以几何和直观的方式介绍基本概念，然后专注于解决这些概念在物理学、经济学和其他领域中的应用问题。...视频长度从8到17分钟不等，每个视频都附有一个笔记本格式的笔录，显示在屏幕右侧。 您可以将 Wolfram语言输入直接从笔记本复制并粘贴到临时笔记本中，以便亲自尝试这些示例。...以下来自固体体积一课的习题： 与课程的其他部分一样，笔记本中的习题是可以互动的，学生可以尝试求解Wolfram Cloud中的每个问题的变体，并且就像以上所示，可以旋转图形以便从各个角度查看。...测验 每个阶段复习之后都会有一个小测验，题型为多项选择，包含五个问题，难度大致与课程和阶段复习中讨论的问题相当，每一个认真学习和复习的学生应该都会通过测验。...每套模拟题都配有详细的答案，答案的文本通常包括手工解题的步骤。 以下是微积分模拟试题第一部分的视频摘录： 模拟试题是对本课程的总复习，也将帮助学生顺利通过微积分课程考试树立信心。
面对数字化人才20%靠引进、80%靠培养的现实，要想数字化提速，就得在员工的能力提升上下功夫，否则人的问题将成为企业数字化转型的掣肘。...因为再好的学习内容，也要让员工有热情和学习的动力，毕竟无论是对于几岁十几岁的孩子，还是对于企业中的开发者甚至CTO，学习都是反人性的：因为人们骨子里都不爱学习。...与其责备大家学习的时候走过场，不如考虑一下有没有更高效的手段，让员工可以用碎片化时间来学习。与其被大家吐糟培训课程万年不变，不如引进千人千面的学习方式，根据员工能力的不同提供个性化的培训以及考核。...7月8日，报名参加DTDS全球数字人才发展峰会，关于如何提升员工能力、让他们爱上学习，这里有你要的答案。...人才建设等不同的角度，探讨数字化时代的人才培养和组织建设方法，为团队leader、人才培养负责人、企业领导者等提供一个参考视角，通过高效培养数字化人才、打造企业学习型组织，助力企业实现转型的战略愿景。
面对只有“是”与“否”，2种答案的问题，我们都可以应用这种方式。 应用： 我们可以想到的各种判断题，都可以做成一个产品，比如如何判断一个设计作品的好坏，一个用户是否说谎，?。...如上图，是前面介绍的监督学习中的分类问题，在无监督学习中，我们不知道所提供的数据到底代表的是恶性还是良性肿瘤，可以通过聚类算法，去找到一个下图所示的结构，把问题分类，如下图所示： ?...例：分离不同声音，鸡尾酒会问题 ? 在酒会上嘈杂的环境，录下的声音，我们可以用机器学习进行声音的提取、分离。 应用： 提取电影、歌曲中的各种声音。...其中，提到了ICA算法： 独立成分分析 Independent Component Analysis 主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。 ?...三、强化学习 如何定义好行为，跟坏行为，利用学习型算法，来尽可能地获得更多的回报和更少的惩罚。 例： 机器人领域； 网页爬取 例：学习型算法控制的直升机： ? 老师是这么解释的： ? ?
测验发布后，超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据，今天，我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。...我们从20个题目中得到了61872个答案，大约每个题目有3094个答案。每个Java“死亡”测验都会随机地从20个题目中抽取5个题目，然后每个题目有90秒的时间作答。每个问题有四个可能的选项。...所以，我们的测验被称为Java“死亡”竞赛并不是没有理由的哦！从测验结果的统计数据中，我们能知道哪些问题是最难的，哪些是最简单的。...在这篇博客中，我想与你们分享5个从我们的测验中挑选出的最难的问题，然后一起解决它们。 ? 平均来看，开发者给出的答案中大约41%是正确的，这个结果可一点不差。...对于不知情的旁观者来说，代码中并没有SQLException。所以，正确答案是：编译失败，因为编译器认为SQLException不会从try代码块中抛出－但是实际上它确实能抛出！
♣ 题目部分 在Oracle中，执行TRUNCATE后有哪些恢复方法？ ♣ 答案部分 在求职数据库相关的岗位的时候，经常会被问到一个问题：在开发或维护过程中误操作TRUNCATE了一张表，如何恢复？...这个时候应该由简到难地回答，可以按照如下的步骤进行回答： ① 是否有测试库，测试库的表数据和当前数据是否一致，若一致，则可以考虑从测试库把表数据导入到被删除的库中。...② 是否有exp或expdp逻辑备份，若有，则可以导入到被删除的库中。 ③ 是否有RMAN备份，若有，则可以将数据恢复到其它地方，然后将数据库exp出来，最后导入到被删除的库中。...⑦ 若以上这些办法都不能恢复，则可以尝试无备份情况下的恢复，这里推荐两种办法，fy_recover_data包和gdul工具，关于这两种工具的具体使用案例可以参考作者的博客。...本系列题目来源于作者的学习笔记，部分整理自网络，若有侵权或不当之处还请谅解 ● 版权所有，欢迎分享本文，转载请保留出处 ● QQ：646634621 QQ群：618766405 ● 提供OCP、OCM和高可用部分最实用的技能培训
文列举了一些常见但容易出错的JavaScript面试问题，并提供了相应的解释和示例代码。这篇文章的目标是帮助读者更好地理解这些问题，以便在JavaScript面试中更好地回答它们。...小测验2：只有28%的正确答案 另一个常见的面试问题是箭头函数内部 this 的值。...因此，答案是 10。 小测验2：只有39%的正确答案 另一个关于箭头函数的问题可能是这样的。...因此，在函数体中创建 bar 变量不会影响参数列表中同名的变量，getBar() 函数通过闭包从其参数中获取 bar。...这个主题上的面试问题通常是最基础的，大多数人都能应对。但我们仍然不能绕过它，因为面试官也是如此。 小测验1：46%的正确答案 尝试自己做一下，并阅读解释。
“好事”文章推荐： 详解 Helm 部署 Ingress-NGINX：从零到一的全面指南 文章讲述云原生架构中，Kubernetes 里 Ingress-NGINX 的重要性，Helm 原理，详析 Helm...让我们从我自己的一个小案例说起。 偷懒的删除功能 以前我做过一个简单的后台页面，可以看作是一个博客。用户可以发表、删除和编辑文章。页面大概长这样： 可以看到删除按钮，点击后就可以删除一篇文章。...但这个心理测验网站和其他网站不同的地方在于，「开始测验」的按钮长这样： 办法区分出这个请求是不是从同样的域名来，我们就胜利了。 而 Double Submit Cookie 这个防御方法正是从这个想法出发。...之所以能有 CSRF 攻击，是因为浏览器的机制所导致的，有没有可能从浏览器方面下手，来解决这个问题呢？ 有！而且已经有了。而且启用的方法非常非常简单。
/1637030.html 本来我只是出于从将个人的词库从QQ拼音导入到搜狗拼音中，随手写的个小程序，结果哪知道原来大家都有和我类似的需求，希望实现各种输入法词库的相互转换；另外现在智能手机越来越多，在手机上的输入法也竞争相当激烈...如果大家谁知道怎么解析搜狗细胞词库和QQ分类词库的话还希望不吝赐教！ 如果希望将搜狗细胞词库导入到谷歌拼音中，该怎么实现呢？首先需要到官方网站去下载txt格式的细胞词库，该词库中只有词条，没有拼音！...对于词条中多音字的处理不知道大家还有没有更好的办法能够获得一个词的准确拼音，不要将“音乐”变成“yin le”了。...现在这个程序功能还很弱，只支持：百度手机、QQ手机、搜狗拼音、搜狗五笔、QQ拼音、谷歌拼音、搜狗细胞词库Txt，仍然有以下问题有待解决： 如何解析搜狗细胞词库scel格式和QQ分类词库qpyd格式？...搜狗手机输入法好像不支持本地词库导入，电脑上的词库就没办法导入到其中了？ 支持更多的输入法类型的词库。
为了识别这些主题，我们将所有已发布的测验按主题进行划分，它一共有15个主题，并计算每个主题的平均百分比。...可配置属性指定是否可以从对象中删除属性，以及将来是否可以更改属性描述符。如果为真，则该属性将可用于删除和修改其描述符，如果为假，则不可以修改。默认设置为 false。...因此，测验的正确答案是 intspirit，删除该属性的尝试将被忽略。...对于任何对深度 JS 感兴趣的人，我们强烈建议你解决所有这些问题。 在每个测验下，你都会找到关于它是如何工作的详细说明。...这只是对本示例中的代码如何工作的简要描述，因为事实证明它是整个测验系列中的受访者最困难的。 所以..让我们了解这个例子中发生了什么。
在使用 Python 字典进行测验或测试时，可能会遇到一些常见的问题。以下是这些问题的描述及相应的解决方法：1、问题背景在Python中，我们经常会使用字典结构来创建测验程序，其中键是问题，值是答案。...当用户回答问题时，程序会检查答案是否正确，并给出相应的反馈。然而，在使用字典结构创建测验程序时，我们可能会遇到一些问题，例如无法正确删除已回答的问题或无法跟踪用户答错的问题等。...2、解决方案为了解决上述问题，我们可以使用以下方法：在每次回答问题后，从字典中删除已回答的问题。使用一个列表来跟踪用户答错的问题。...if __name__ == "__main__": main()在这个代码示例中，我们使用了一个列表wrong来跟踪用户答错的问题，并在测验结束时打印出这些问题。...通过了解和解决这些常见问题，可以更高效地使用 Python 字典进行测验或测试，从而避免不必要的错误和调试时间。
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