small专题

INDEX+SMALL+IF+ROW函数组合使用解…

很多人在Excel中用函数公式做查询的时候,都必然会遇到的一个大问题,那就是一对多的查找/查询公式应该怎么写?大多数人都是从VLOOKUP、INDEX+MATCH中入门的,纵然你把全部的多条件查找方法都学会了而且运用娴熟,如VLOOKUP和&、SUMPRODUCT、LOOKUP(1,0/....,但仍然只能对这种一对多的查询望洋兴叹。   这里讲的INDEX+SMALL+IF+ROW的函数组合,

ATextAppearance.AppCompat.Small not found

今天编译的代码的时候,刚才还是好的,后来吃个饭回来,就不行了。 报错如下: AGPBI: {"kind":"error","text":"error: resource style/ATextAppearance.AppCompat.Small (aka com.mci.smagazine:style/ATextAppearance.AppCompat.Small) not found.","

skimage包的小优化(2):模仿remove_small_objects()函数保留图片中连通域最大的区域

python模仿remove_small_objects()函数保留图片中连通域最大的区域 skimage包的morphology子模块中,提供了一个remove_small_objects()函数,可以通过自己设定的连通域面积阈值有效去掉图片中的噪点,但是在具体使用过程中会发现:这个函数使用起来还有诸多的不便,好在这个函数的源代码并不长,在在skimage包的小优化(1):模仿remove_s

Android增量升级(结合small框架)

http://blog.csdn.net/u013022222/article/details/52268526

strcpy_s Buffer is too small 出错根本原因

从字面意思就知道,要拷贝的目的空间太小。 只是对于这个拷贝的来源要心里有数才知道要改哪里。 今天我的程序在下午3点多写数据库的时候出现了这个提示,我之前有碰到过所以知道怎么修改。恩,不知道的google ,百度等都是正确的解决办法。改完之后程序写了一条记录到数据库中。很完美了,不是吗?        但是,我的程序就启动不起来了。我第一感觉就是刚才改动的地方有点多,不知道改到什么地方了。查

【人脸检测】DBface_small深度剖析

摘要: 基于高斯热力图的目标检测是anchor free中的代表方法,其具有原理简单,易于拓展,后处理简单等优势。 1. 简介 采用热力图做人脸检测,最开始是Centernet的出现,其在通用通用目标检测,人体关键点检测,3D目标检测上都达到了std的效果。后来就出现了centerface,采用mobilev2做bonenet,做人脸与关键点检测。但,项目只给出了推理代码,没有给出训练代码。后

TS代码解读:<Card size=“small“ :loading=“loading“ :title=“item.title“ cla

<Cardsize="small":loading="loading":title="item.title"class="md:w-1/4 w-full !md:mt-0 !mt-4":class="[index + 1 < 4 && '!md:mr-4']":canExpan="false"><Card/> 这段代码是一个Vue组件的使用示例,它使用了Element UI或类似UI框架的Ca

读论文 | Small object detection model for UAV aerial image based on YOLOv7

目录 1、前言 2、摘要 3、论文的方法 3.1  方法描述 3.2 方法改进 3.3 本论文的模型图  3.4 本文的数据集: 3.5 论文实验 3.6 解决的问题 3.7 论文总结 (1)文章优点 (2)方法创新点 (3)未来展望 1、前言 该论文代码未公开,大家看看方法啥的就好,里面详细的细节不用深究。没有公开代码的论文,一般是不看的。 原文:《Sma

【RAG 博客】Small-to-Big Retrieval

Blog:Advanced RAG 01: Small-to-Big Retrieval ⭐⭐⭐⭐ Code:https://colab.research.google.com/github/sophiamyang/demos/blob/main/advanced_rag_small_to_big.ipynb Small-to-Big Retrieval 技术试图解决这样一个矛盾:更大的

[深度学习论文笔记][arxiv 1805] Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transf

[arxiv 1805] Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transformations? Aharon Azulay and YairWeiss from Hebrew University of Jerusalem paper link Introduction 深度卷积网络

使用OleDb写入Excel异常,字段太小而不能接受所要添加的数据的数量 the field is too small to accept the amount of data

解决方法: excel是根据第一行数据来判断数据类型的,所以你需要在第一行相应字段添加足够长的字符串(随便写长一点就行,导入后可以删除的嘛). 这个问题是Access数据库字段默认长度是250,而你添加的数据大于250个字符,但是你是通过Access驱动引擎写入到Excel的,所以你也无法改变数据类型. 在网上找问题,很多人都说改变Access字段数据类型,问题是我根本就

[阅读笔记16][Orca-2]Teaching Small Language Models How to Reason

接下来是Orca-2,这篇是微软在23年11月发表的论文,在Orca-1的基础上又进行了一些改进。 作者希望教会Orca-2各种推理策略,例如逐步思考、回忆然后回答、先回忆再推理再回答、直接生成回答等等策略。并且Orca-2应该能针对不同任务应该使用最合适的推理策略。 下图是Orca-2在各种benchmark上的表现,包括语言理解、常识推理、多步推理、数据问题等,可以看到Orca-

small size modal view in ipad

需求:iPad里,要求popup一个login window,该window的size是小的,不要遮住整个iPad当前显示的view。   我尝试使用下列代码 (其中LoginViewController是loginview with full iPad screen size,其中中间部分设置成蓝色,而周边部分设置成透明色,造成在popup之后周边部分不遮住当前显示view。

Software Development for Small Teams: A RUP-Centric Approach

版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Software Development for Small Teams describes an entire software development project, from the initial c

Mcft Windows Small Business Server 2003 R2 Administrator's Companion

版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp This comprehensive administrators reference delivers the details you need to successfully deploy, manage,

《TinyLlama: An Open-Source Small Language Model》全文翻译

【Title】 TinyLlama:开源小语言模型 【Abstract】         我们推出了 TinyLlama,这是一个紧凑的 1.1B 语言模型,在大约 1 万亿个令牌上进行了大约 3 个时期的预训练。 TinyLlama 基于 Llama 2(Touvron 等人,2023b)的架构和标记器构建,利用开源社区贡献的各种进步(例如 FlashAttention(Dao,2023)

Igh related:Small Bug fixing

BUG1 Undefined symbol Identifier “CLOCK_MONOTONIC” Undefined symbol Identifier “TIMER_ABSTIME” Solution In your main cpp file, add this in the first line: #define _GNU_SOURCE

RLCM算法论文阅读笔记:Infrared small target detection utilizing the multiscale relative local contrast .....

J. Han, K. Liang, B. Zhou, X. Zhu, J. Zhao, and L. Zhao, “Infrared small target detection utilizing the multiscale relative local contrast measure,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 15, no. 4, p

A small tip on visual studio IDE

一般来说我们可以用VA来设定VS的列边界,从而将我们每行代码的列数限定在某个数(一般是80列) 但实际上,微软给出了一个不需要VA也可以达到这个目的的方法: http://blogs.msdn.com/shawnfa/archive/2006/07/07/659281.aspx 非常好用,居家旅行必备。

万能查询函数(Index+Small+If+Row)

介绍一个INDEX+SMALL+IF+ROW的函数组合,能提取出满足某条件或某些条件的所有数据,可以一次性返回单行单列或多行多列的结果。 示例  组合函数 =INDEX(C$1:C$15,SMALL(IF(($C$3:$C$15=$C$18)*($D$3:$D$15=$E$18),ROW($C$3:$C$15)),ROW(A1))) 主要4个函数嵌套: 最外层为index

SSH 登录思科路由器RSA modulus too small处理

问题现象:ssh_rsa_verify: RSA modulus too small: 512 < minimum 768 bits key_verify failed for server_host_key 临时解决: 用ssh -v -1 -c des参数连接 test@linux:~$ ssh -v -1 -c des root@10.1.1.1 永久解决方法: l

Lesson 3 when gradient is small

听课(李宏毅老师的)笔记,方便梳理框架,以作复习之用。本节课主要讲了优化失败的原因,batch大小对训练的影响,使用Momentum方法来解决梯度下降时无法逃离critical point的现象 1. 优化失败的原因 主要有两个 local minimasaddle point 大家在学习时通常会忽略第二个,而直接说是因为遇到了local minima,实际上这是很不严谨的。应该统称为cri

FocusNetv2: Imbalanced large and small organ segmentation with adversarial shape constraint for head

FocusNetv2: Imbalanced large and small organ segmentation with adversarial shape constraint for head and neck CT images 发表时间:2021 发表期刊:Medical Image Analysis Abstract 放射疗法是一种使用放射线来消除癌细胞的治疗方法。危险器官 (O

numeric or value error: character string buffer too small

今天在使用java 调试 存储过程的时候报这个错误,“numeric or value error: character string buffer too small”精过查询网络,发现是:定义的局部变量的长度太小, 今天在使用java 调试 存储过程的时候报这个错误,“numeric or value error: character string buffer too small”精过查询

Small-OS智能卡操作系统的设计准则

Small-OS应当是一个简单的智能卡操作系统,它不需要大量的程序代码,正如产生它的真实模型那样,具有较低的复杂性,这使得它的结构可以理解并易于掌握。它严格地用模块方式建立,这就是说以合理的工作量就能用增加的命令直接予以扩充。其文件系统和所支持的命令均毫无例外地遵照国际标准ISO/IEC 7816-4。作为一个选项,选择了ISO/IEC 7816-4的协议子集N',进行了智能卡领域中通常都具有的

Interleaved 3D-CNNs for Joint Segmentation of Small-Volume Structures in Head and Neck CT Images-笔记

传统分割: (1)Atlas based methods, (2)Statistical shape/appearance based methods (3)Classification based methods 论文方法: 1.调整窗宽窗位为[-200,200]。(肉眼可以观察软组织器官) 2.采用MABS method方法粗定位ROIs。使用归一化互信息指导配准。配准包含