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RDLC报表系列--------行分组报表
报表分组开发步骤:    先看总体效果:如图 下面就做个看看...    1.先将数据处理成如下结构 如图 2.创建数据集DataSet.xsd,创建表->右键选择添加数据表->添加行(ctrl+L 快捷键快速添加),默认类型string 将金额类型和时间类型改成相对于的类型.
公开课03期 |基于宜搭的企业报表页面搭建
宜搭的应用搭建者一般针对于表单流程收集上来的数据有分析的需求,本文基于宜搭提供的报表页面服务提供制作心得,主要介绍报表页面组件的使用,数据的筛选联动以及各组件的高级设置功能。
Mockito 2 关于打标(stubbing)
请参考下面有关于打标的代码。 //You can mock concrete classes, not just interfacesLinkedList mockedList = mock(LinkedList.
图文详解:DataHub产品概述
阿里云流数据处理平台DataHub是流式数据(Streaming Data)的处理平台,提供对流式数据的发布 (Publish),订阅 (Subscribe)和分发功能,让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
通义万相:视觉生成大模型再进化
通义万相是阿里云推出的视觉生成大模型,涵盖图像和视频生成。其2.0版本在文生图和文生视频方面进行了重大升级,采用Diffusion Transformer架构,提升了模型的灵活性和可控性。通过高质量美学标准和多语言支持,大幅增强了画面表现力。此外,视频生成方面引入高压缩比VAE、1080P长视频生成及多样化艺术风格支持,实现了更丰富的创意表达。未来,通义万相将继续探索视觉领域的规模化和泛化,打造更加通用的视觉生成大模型。
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
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5月前
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手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
本教程由肆十二(dejahu)撰写,详细介绍了如何使用YOLOV5训练口罩检测模型,涵盖环境配置、数据标注、模型训练、评估与使用等环节,适合大作业及毕业设计参考。提供B站视频、CSDN博客及代码资源链接,便于学习实践。
一文带你秒懂 Kafka工作原理!
Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式消息系统,广泛应用于实时数据处理、日志收集和消息队列等领域。它最初由LinkedIn开发,2011年成为Apache项目。Kafka支持消息的发布与订阅,具备高效的消息持久化能力,适用于TB级数据的处理。
带你读《计算机网络原理》之一:计算机网络概述
本书以层次化的网络体系结构为线索,针对通信子网功能详细地介绍了计算机网络的基本概念及数据通信的基本原理。
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