在使用Excel表格时，当Excel表格数据在数量庞大的情况下，输入重复数据在所难免。但为确保表格最终统计分析结果的准确性，需要快速筛选出重复的数据，进行删除标记等多重处理。人工手动校对数据即浪费时间，准确率也不高，所以下面这几种高效筛选重复数据的技巧，你应该要知道。 一、高级筛选 Exc
# Java对象复制
在Java编程中，我们经常需要对对象进行复制操作。对象复制是指创建一个新的对象，并将原始对象的属性值复制到新对象中。在Java中，有几种方法可以实现对象复制，本文将介绍其中的几种常用方法。
## 浅复制
浅复制是指复制对象时，只复制对象的引用，而不复制对象的内容。也就是说，新对象和原始对象将引用同一个内存地址，对其中一个对象的修改将影响到另一个对象。在Java中，可以通
原创
2023-08-19 11:22:17
23阅读
# Java 复值实体的深入解析
Java是一种广泛使用的编程语言，其面向对象的特性使得在开发大型应用程序时，它具有很大的优势。在Java中，复值实体（Value Objects）是一个重要的概念。本文将深入探讨复值实体，包括其定义、应用场景、示例代码以及最佳实践。
## 1. 复值实体的定义
复值实体是指只通过属性值来区分其内容的对象。换句话说，两个复值实体如果所有的属性值都相同，则它们被
原创
2024-08-09 09:14:20
18阅读
复指数信号_百度百科 复指数信号是指数信号的指数因子是复数时，称之为复指数信号。复指数信号在物理上是不可实现的，但是它概括了多种情况。利用复指数信号可以表示常见的普通信号，如直流信号、指数信号、正弦信号等。复指数信号的微分和积分仍然是复指数信号，利用复指数信号可以使许多运算和分析简化。因此，复指数信号是信号分析中非常重要的基本信号。要注意到：1. 复指数函数值得是指数为复数
转载
2023-12-27 20:50:57
60阅读
复值神经网络（Gated Recurrent Neural Network，GRU）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）模型，它在许多自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务中表现出色。GRU的设计灵感来源于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），但相比于LSTM，GRU具有
原创
2023-08-25 16:02:17
198阅读
# 使用SwiftyJSON快速处理JSON数据
在移动应用开发中，我们经常需要处理JSON数据，解析其中的内容并在应用程序中显示或处理。SwiftyJSON是一个方便的第三方工具，可以帮助我们快速简便地处理JSON数据，提高开发效率。本文将介绍如何使用SwiftyJSON来操作JSON数据中的数组，并给出相应的代码示例。
## 什么是SwiftyJSON？
SwiftyJSON是一个针对i
原创
2024-03-21 07:14:08
41阅读
在EXCLE中查找重复数字目录在EXCLE中查找重复数字第一步：选中需要查找的区域第二步：找到开始选项卡中的“条件格式”中“突出显示单元格规则”第三步： 点击“突出显示单元格规则”选择“重复值”。第四步：点击"确定"重复值自动填充颜色。第一步：选中需要查找的区域第二步：找到开始选项卡中的“条件格式”中“突出显示单元格规则”第三步： 点击“突出显示单元格规则”选择“重复值”。第四步：点击"确定"重复
转载
2024-05-24 18:40:05
50阅读
Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or − 1 2016年2月份前身2015年的BinaryConnect，只探讨了权重二值，激活值32bit，在训练讨论上更为详细。 https://www.wandouip.com/t5i180712
转载
2024-07-29 15:27:14
30阅读
# 如何使用jQuery获取id的文本值并复值
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取元素id |
| 2 | 获取元素文本值 |
| 3 | 将文本值复制到另一个元素 |
## 二、具体步骤及代码
### 步骤一：获取元素id
```markdown
// 使用jQuery选择器获取id为source的元素
var
原创
2024-02-23 04:16:11
55阅读
CNN权值共享问题首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。CNN结构特点局部连接，权值共享，池化操作，多层次结构。局部连接使网络可以提取数据的局部特征
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，它支持存储过程和触发器等高级功能，其中存储过程可以用来封装一系列的 SQL 语句，方便进行复杂的数据操作。在实际应用中，我们有时候需要实现自增加复值的功能，即在原有值的基础上进行自增，并将结果更新回数据库。
要实现 MySQL 存储过程中的自增加复值功能，我们可以通过以下步骤来操作：
首先，创建一个存储过程，定义输入参数和输出参数。输入参数可以是表
原创
2024-03-22 07:27:14
37阅读
怎么求复值的相角 python
在计算机科学和工程中，复数经常被用于表示信号、电子电路以及其他重要概念。确切地说，复数的相角是一个重要的参数，能够反映复数在二维平面上的方向。本文将详细介绍如何在Python中求解复值的相角，并提供完整的流程、解决方案及优化措施。
## 问题背景
用户在进行信号处理时，收到了与复数相位计算相关的需求。他们希望在Python中计算大量复数的相角以进行后续处理。这一
来源：新智元【新智元导读】ImageNet的标签问题一直为人诟病，最近Google Brain全面分析了基准内遗留的历史问题，并找出了所有顶级模型全都预测失败的68张图片，或许未来CV想取得突破，先得攻破这68关！过去的十年里，ImageNet基本就是计算机视觉领域的「晴雨表」，看准确率有没有提升，就知道有没有新技术问世。「刷榜」一直是模型创新的原动力，把模型Top-1准确率推动到90%+，比人类
转载
2024-06-05 11:54:49
35阅读
前言机器学习中的核心问题：模型的设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好； 正则化策略：以增大训练误差为代价，来减少测试误差（如果在训练误差上很小，可能出现过拟合的情况）； 最好的拟合模型（最小化泛化误差的意义上）是一个适当正则化的大型模型。正则化(regularization)的作用实际上就是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。其思想是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。正则化
借助图像融合技术的图像彩色化基于图像分割技术、图像分类技术的图像彩色化方法基于人工着色的颜色扩展方法（偏微分方程将彩色化问题转化为最优解问题）图像彩色化，顾名思义是指给图片中的每个单元重新赋予新的颜色。早期的彩色化指的是对灰度图像的彩色化处理，从本质上来说，灰度图像彩色化就是把目标图像中的每个像素，用多维空间中的矢量（如色调、饱和度、亮度）来取代灰度值的亮度这一维标量的过程。图像彩色化作为一种图像
转载
2024-07-10 21:57:04
68阅读
1. faster-rcnn安装与运行 note:将makefile.config中这两行注释去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1
USE_CUDNN := 1将Faster R-CNN下载到本地git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git假设下载下来存放的路径根目录为：FRCN_R
# Python字符串复值带变量
## 引言
在Python编程中，字符串是一种非常常见的数据类型。字符串是用来表示文本信息的，它由字符组成，可以包含字母、数字、符号等。在很多情况下，我们需要对字符串进行复制或者拼接，以满足不同的需求。本文将介绍如何使用Python对字符串进行复制和拼接，并解释变量在字符串复制过程中的作用。
## 字符串复制
字符串复制是指将一个字符串的值复制给另一个字符
原创
2024-01-17 08:11:35
28阅读
# Java接口中的变量复值及其实际应用
在Java编程语言中，接口是一种特殊的引用类型，可以被类实现或继承。接口不仅可以定义行为，还可以包含变量。然而，在接口中定义的变量具有一定的特殊性。相较于类中的变量，接口中的变量默认是`public`、`static`和`final`的。这意味着接口中的变量在接口实现类中是不可更改的。然而，借助这种特性，我们可以利用接口中常量的复值来解决一些实际问题。本
# 实现 MySQL 存储过程 自增id复值
## 介绍
在 MySQL 数据库中，存储过程是一种可重复使用的一组 SQL 语句的集合，可以像函数一样被调用。而自增 id 复值则是指在每次插入新记录时，id 字段会自动递增，并且当达到最大值时重新开始。
## 流程
下面是实现 MySQL 存储过程自增id复值的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创
原创
2024-03-04 05:51:28
37阅读
之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很挫，一旦自宫后，就变得很厉害。CNN有几个重要的点：局部感知、参数共享、池化。 局部感知106 的
转载
2024-03-20 09:20:49
71阅读
