Monthly Archives - agosto 2019

기능 요구사항 예제

요구 사항을 만들 수 있는 방법에 대해 논의하기 전에 해당 형식을 구분해 보겠습니다. 시스템. 시스템은 제품의 의도된 동작을 정의하는 기능 적 요구 사항에 의해 설명됩니다. 개발이 시작되기 전에 전체 솔루션에 대해 SRS를 작성하는 것은 권장되지 않지만 실제로 구축하기 전에 모든 단일 기능에 대한 요구 사항을 문서화해야 합니다. 초기 사용자 피드백을 받으면 문서를 업데이트할 수 있습니다. 요구 사항 만들기는 유도, 분석, 사양, 유효성 검사 및 관리와 같은 프로세스 집합을 포함하므로 복잡한 작업입니다. 이 문서에서는 소프트웨어 제품에 대한 요구 사항의 주요 유형에 대해 설명하고 해당 제품에 대한 여러 권장 사항을 제공합니다. 결국, 기능적 요구 사항이 최종 합의에서 제외될 수 있는 이유가 중요합니까? 비기능적 요구 사항은 필수적이라고 판단될 수 있다. 우리를 분류하는 데 시간을 할애하는 것은 콜라주하고 동의하는 것만큼 중요하지 않습니다. 의심스러운 경우, 지역 / 유형별로 수집하고 모든 당사자가 명확하고, 결과물, 정확하고 모호하지 않다는 데 동의하는 한, 비 기능인지 걱정하지 마십시오. 저는 대만출신으로 타이베이시에 살고 있습니다. 기능 적 요구 사항 및 비 기능 적 요구 사항도 혼동됩니다. 당신의 설명을 모두 주셔서 감사합니다, 그들은 나에게 많은 도움이됩니다.

예: 새 모듈 배포는 첫 페이지, 제품 페이지 및 페이지 가용성을 체크 아웃하는 데 영향을 미치지 않으며 1시간 이상 걸리지 않아야 합니다. 문제가 발생할 수 있는 나머지 페이지에는 시스템이 다시 켜질 시기를 나타내는 타이머가 있는 알림이 표시되어야 합니다. 비기능적 요구 사항을 제약 조건으로 생각하면 너무 많은 비기능적 요구 사항을 통합하는 것이 고위 주주가 프로젝트를 보류하는 이유가 될 수 있습니다: • 현재 기술로 달성 할 수 있어야합니다. • 포함되는 것이 중요합니다. • 기한까지 납품할 수 있어야 합니다. • 예산 내에서 산출할 수 있어야 합니다. 일반적인 기능 요구 사항에는 고유한 이름과 번호, 간략한 요약 및 근거가 포함됩니다. 이 정보는 독자가 요구 사항이 필요한 이유를 이해하고 시스템 개발을 통해 요구 사항을 추적하는 데 사용됩니다. [7] 요구 사항의 핵심은 명확하고 읽을 수 있어야 하는 필수 동작에 대한 설명입니다. 설명된 동작은 조직 또는 비즈니스 규칙에서 비롯되거나 사용자, 이해 관계자 및 조직 내의 다른 전문가와의 유도 세션을 통해 발견될 수 있습니다. [7] 사용 사례 개발 중에 많은 요구 사항이 발견될 수 있습니다.

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파이썬 xml 파싱 예제

SAX API 문서에 대한 자세한 내용은 표준 파이썬 SAX API를 참조하십시오. 파이썬은 웹 및 데이터 분석을위한 인기있는 언어이기 때문에 어떤 시점에서 XML 데이터를 읽거나 작성해야합니다. 파이썬 모듈 사용 : 이 문서는 XML을 구문 분석하기 위해 파이썬에서 붙박이 xml 모듈을 사용하는 데 초점을 맞출 것이며 주요 초점은이 모듈의 ElementTree XML API에 있습니다. 파이썬 사전에 저장된 여러 특성. 또 다른 가능성을 추가하기 위해 간단한 xml – 파이썬 개체 라이브러리이기 때문에 엉킴을 사용할 수 있습니다. 여기에 비차단 응용 프로그램에 적합한 풀 파서가 있습니다. 입력 측 API는 XMLParser의 API와 유사하지만 콜백 대상에 대한 호출을 푸시하는 대신 XMLPullParser는 구문 분석 이벤트의 내부 목록을 수집하고 사용자가 이를 읽을 수 있도록 합니다. 이벤트는 다시 보고할 이벤트 의 시퀀스입니다. 지원되는 이벤트는 문자열 “시작”, “끝”, “시작-ns” 및 “end-ns”(“ns” 이벤트는 자세한 네임스페이스 정보를 얻는 데 사용됩니다)입니다. 이벤트가 생략된 경우 “종료” 이벤트만 보고됩니다. 파이썬 시퀀스 ElementTree에 저장된 여러 자식 요소는 XML 파일에 데이터를 작성하는 데에도 유용합니다.

아래 코드는 이전 예제에서 사용한 파일과 동일한 구조의 XML 파일을 만드는 방법을 보여 주며 있습니다. 이 문서에서ElementTree 모듈은 모든 예제에서 사용되지만 미니돔도 시연되지만 XML 문서를 계산하고 읽는 데만 사용됩니다. 파이썬 데이터 구조로 구문 분석하는 것은 간단합니다: 요소의 특성을 포함하는 사전입니다. attrib 값은 항상 실제 가변 파이썬 사전이지만 ElementTree 구현은 다른 내부 표현을 사용하도록 선택하고 누군가가 요청하는 경우에만 사전을 만들 수 있습니다. 이러한 구현을 활용하려면 가능하면 아래 사전 메서드를 사용하십시오. 파이썬을 사용하면 한 번에 한 줄이 아니라 한 번에 전체 XML 문서를 구문 분석할 수 있습니다. XML 문서를 구문 분석하려면 전체 문서를 메모리에 있어야 합니다. XML 트리의 모든 요소는 원하는 특성에 대해 검사됩니다. ~ 100MB XML 파일에서 호출하면 이 스크립트를 실행하는 Python 프로세스의 최대 메모리 사용량은 ~560MB이며 실행하는 데 2.9 초가 걸립니다.

이 XML 예제를 검색하고 탐색하는 한 가지 방법은 find() 또는 findall(findall)의 xpath에 있는 모든 태그 또는 특성에 URI를 수동으로 추가하는 것입니다. ElementTree를 사용하면 작업하기 쉬운 트리 구조에서 XML 문서를 분해합니다. 의심스러운 경우 인쇄(print(루트, 인코딩=utf8`).디코딩(`utf8`))))을 인쇄하십시오. XML에서 편집, 추가 또는 제거할 때 확인하는 데 도움이 됩니다. XML 입력의 모든 요소가 구문 분석된 트리의 요소로 끝나는 것은 아닙니다. 현재 이 모듈은 입력의 모든 XML 주석, 처리 명령 및 문서 유형 선언을 건너뜁니다. 그럼에도 불구하고 XML 텍스트에서 구문 분석하는 대신 이 모듈의 API를 사용하여 빌드된 트리에는 주석 및 처리 지침이 있을 수 있습니다. XML 출력을 생성할 때 포함됩니다.

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포아송 분포 예제

[1] 웨스턴 뉴잉글랜드 대학. 푸아송 확률 분포의 응용 프로그램입니다. http://www.aabri.com/SA12Manuscripts/SA12083.pdf 2016년 2월 9일에 검색되었습니다. 이벤트의 속도는 일부 작은 하위 간격(시간, 공간 또는 기타)에서 발생하는 이벤트의 확률과 관련이 있습니다. 푸아송 분포의 경우 두 번 발생하는 이벤트의 확률이 “무시할 수 있는” 만큼 작은 하위 간격이 있다고 가정합니다. 이 가정을 통해 전체 간격에서 예상되는 총 이벤트 수의 정보만 주어지면 이항 에서 푸아송 분포를 도출할 수 있습니다. 이 총 수를 λ {디스플레이 스타일 람다 } . 전체 간격을 n {displaystyle n} 하위 간격 I 1 , … … 가정은 의미가 있습니다). 즉, 각 i {displaystyle i}에 대해 간격 I {displaystyle I_{i}의 예상 이벤트 수가 λ/n {displaystyle lambda /n}와 같다는 것을 의미합니다. 이제 전체 간격에서 이벤트의 발생을 Bernoulli 평가판으로 볼 수 있다고 가정합니다. 디스플레이 스타일 람다 /n} .

n {displaystyle n}의 예상 총 이벤트 수는 λ {displaystyle lambda } , 전체 간격의 예상 총 이벤트 수입니다. 따라서 간격의 각 세분화에 대해 우리는 양식 B (n , λ / n) {displaystyle {textrm {B}}(n,lambda /n)}의 Bernoulli 프로세스로 이벤트의 발생을 근사화했습니다. 우리가 전에 언급 한 바와 같이 우리는 단지 매우 작은 하위 간격을 고려하고 싶습니다. 따라서 n {displaystyle n}이 무한대로 이동함에 따라 제한을 받습니다. 이 경우 이항 분포는 푸아송 제한 정리에 의해 푸아송 분포로 알려진 것과 수렴됩니다. 이러한 조건이 true이면 k는 푸아송 랜덤 변수이고 k의 분포는 푸아송 분포입니다. 컴퓨터 디스크 제조업체가 디스크를 테스트하면 디스크에 기록한 다음 인증자를 사용하여 테스트합니다. 인증자는 누락된 펄스 또는 오류 수를 계산합니다. 디스크의 테스트 영역의 오류 수에는 λ=0.2람다 = 0.2λ=0.2의 푸아송 분포가 있습니다.

주: 푸아송 분포에서 이벤트의 확률을 결정하는 데 는 하나의 매개변수, μ만 필요합니다. 아시다시개 알 수 있듯이 푸아송 분포를 수동으로 계산할 수 있지만 간단한 데이터 집합이 없다면 엄청난 시간이 걸릴 수 있습니다. 실제 상황에서 푸아송 분포를 계산하는 일반적인 방법은 IBM SPSS와 같은 소프트웨어입니다. 이 배포는 시메온 데니스 푸아송(Siméon Denis Poisson, 1781-1840)에 의해 처음 소개되었고, 그의 확률 이론과 함께 1837년 그의 작품 Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile(“확률에 대한 연구”)에 의해 출판되었습니다. 형사 및 민사 문제에 대한 판단의”). [4] 특정 국가의 부당한 유죄 판결 수에 대한 이론은 다른 것들 중에서도, 이산 사건(때로는 “이벤트” 또는 “도착”이라고도 함)을 계산하는 특정 임의의 변수 N에 초점을 맞추어 주어진 길이의 시간 간격입니다. 그 결과는 이전에 드 멘수라 소티스에서 아브라함 드 모이브르 (1711)에 의해 주어졌다; 드 프로바비테이트 Eventuum in Ludis a Casu Fortuito Pendentibus in philophical transactions of the Royal Society, p. 219. [5]:157 이것은 스티글러의 법칙의 예이며 푸아송 분포가 드 모이브르의 이름을 부담해야한다고 주장하는 일부 저자를 자극했다.

[6] [7] 확률 이론 및 통계에서 푸아송 분포(프랑스어 발음: [pwasş`; 영어에서 종종 렌더링/îpwwwân/), 프랑스어 수학자 시메온 데니스 푸아송의 이름을 따서 명명된 이산 확률 분포는 이러한 이벤트가 알려진 상수 속도와 마지막 이벤트 이후의 시간 독립적으로 발생하는 경우 지정된 시간 또는 공간 간격에서 발생하는 이벤트의 수의 확률입니다. [1] 푸아송 분포는 거리, 면적 또는 체적과 같은 다른 지정된 간격의 이벤트 수에도 사용할 수 있습니다.

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네이버 블로그 api 예제

새로운 캠페인을 시작한다고 가정해 보겠습니다. 네이버 검색 광고에는 캠페인과 광고그룹 모두에서 설정해야 하는 최소 5가지 유형의 캠페인과 셀 수 없이 많은 설정이 있습니다. 소규모 비즈니스를 운영하고 몇 개의 캠페인만 만들어야 하는 경우에도 클릭, 복사 및 붙여넣기를 통해 이 작업을 수행하는 것이 여전히 부담스러울 수 있습니다. (네이버 검색 Ad는 사용자가 대량으로 업로드할 수 있는 대량 작업을 지원하지만 CSV 템플릿을 만들고 수동으로 업로드해야 합니다.) 구글 광고 API와 페이스북 마케팅 API를 포함한 다른 디지털 마케팅 플랫폼과 마찬가지로 네이버 검색 광고는 사용자에게 API를 제공합니다. 네이버 맵스 API 엔드포인트는 http://maps.naver.com/js/naverMap.naver 있습니다. 네이버 지도 API 포털/ 홈페이지는 여기에서 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 API 문서 또는 서비스 약관(여기)을 확인하십시오. 현재 RapidAPI 마켓플레이스에서 네이버 맵 API를 사용할 수 없습니다. “RapidAPI에서 이 API 요청”을 클릭하여 이 API에 액세스하거나 지원팀에 문의할 수 있는지 알려주세요. 한편 현재 개발자가 사용할 수 있는 상위 API를 확인할 수 있습니다.

이 기사에서는 API를 정의하고 한국 시장을 타겟팅하는 데 따른 네이버 검색 광고의 이점에 대해 설명합니다. 한국 검색 엔진 시장은 고도로 연결되고 경쟁이 치열하며 빠르게 움직이고 있습니다. 그리고, 이 시장에서, 네이버는 여전히 로컬 검색 엔진과 구글의 지속성에도 불구하고 지배, 국제 시장 의 선두 주자. 많은 트래픽이 오고 네이버를 통해 매우 빠르게 간다. 캠페인, 광고그룹, 키워드는 네이버 검색 광고 계정을 관리하는 데 가장 기본적인 엔터티입니다. 첫째, 다른 유료 광고 플랫폼과 달리 네이버는 현재 모든 프로그래밍 언어로 공식 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공하지 않으며 자세한 예제 코드를 제공하지 않습니다. 좋은 소식은 네이버 검색 광고 개발자가 이제 파이썬에서 샘플 코드를 제공하기 위해 노력하고 있다는 것입니다. 네이버 검색 광고 API는 많은 기능을 제공하므로 API를 통해 자동화되는 이점을 얻을 수 있는 가장 중요하고 시간이 많이 소요되는 몇 가지 작업에 대해서만 논의할 수 있습니다. 네이버가 게시한 문서와 사양은 API 호출에 이미 대해 잘 알고 있다고 가정합니다.

여기에는 자세한 설명과 예제가 없습니다. 이 때문에 네이버 검색 광고 API를 위한 프로그램을 개발하는 데 다른 플랫폼에서 유사한 프로그램을 개발하는 것보다 더 오래 걸릴 수 있습니다.

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부정적분 예제

따라서 긍정적이고 부정적인 것은 추가/제거 된 요인이나 결과 감정의 품질이 아닌 무언가를 추가하고 제거하는 것을 참조한다는 것을 기억하십시오. 사라 앞에 갇힌 차는 그녀에게 모욕적이며 그녀는 그것을 제거하기를 원한다. 그녀는 차에 그녀의 경적을 폭발하고 (그것은 제거) 길에서 이동합니다. 그녀는 이처럼 경적을 울리는 것이 성가신 자동차를 없애고 계속 그렇게 한다는 것을 경험에서 알고 있으므로 부정적인 보강이 발생하고 있습니다. YouTube Red: YouTube는 몬트리 구독료를 지불하는 경우 동영상 광고를 빼앗아 부정적인 보강을 시도하고 있습니다. 돈을 지불하는 것에 대한 “보상”은 비디오를 볼 때 부정적인 (광고)가 나타나지 않는다는 것입니다. 바울이 원하지 않는 물건/물건은 교사들에게 “NO” 그림을 제공하기 전에 존재한다. 그는 NO 그림을 제공 한 후 항목은 더 이상 존재하지 않습니다. 그는 무언가를 제거하기를 원할 때마다 이것이 작동하므로이 행동의 빈도가 증가하여 부정적인 보강이 발생했다는 것을 배웠습니다. 기술적 용어로서 양수는 요인을 추가하는 반면 음수는 요인을 제거하는 것을 의미합니다. 사실, 그것은 영리 하 게 나쁜 행동의 주파수를 감소 하는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 부정적인 보강 을 보여 주는 부정적인 보강 예제 목록입니다.

긍정적 인 처벌은 불쾌한 것을 추가하여 행동에 영향을 미치려는 시도이며, 부정적인 강화는 불쾌한 것을 빼앗아 행동에 영향을 미치려는 시도입니다. 두 방법 모두 행동에 영향을 미치기 위해 사용되지만, 부정적인 강화는 “좋은” 행동을 장려하거나 증가시키려는 동안 긍정적인 처벌은 “나쁜” 행동을 제거하거나 감소시키는 것으로 보입니다. 물론 부정적인 문장을 완전히 없앨 수는 없습니다. 그리고 우리도 원하지 않을 것입니다. 때로는 “이것은 딱정벌레가 아니지만 어떤 종류의 버그인지 모른다”고 말할 필요가 있습니다. 때때로 “그렇지 않은”것을 말하는 방법은 없습니다. 그러나 그렇지 않은 것이 아니라 긍정적으로 말할 수 있는 경우, 여러분은 멋지고 깨끗한 산문을 위해 자신을 세우고 있습니다. 예를 들어, “그녀는 스페인어를 구사하지 않습니다.” 이러한 진술은 긍정적 인 문장 예제와 는 확연한 대조를 이룹니다. 그곳에서 연사는 “그녀는 프랑스어를 아주 잘 구사한다”고 말할 지도 모릅니다. 네거티브 문 구문을 자세히 살펴보겠습니다.

그가 수건에 문지르기 전에 그의 손에 물이 있었다. 수건에 손을 문지르는 그의 행동은 물을 제거하고 그는 그가 이런 일이 일어나기를 원할 때마다 수건을 사용합니다. 따라서 부정적인 보강이 발생하고 있습니다. 일부 작업장에서는 음의 보강재를 사용하여 원하는 환경을 조성합니다. 이 직원 중 두려움을 심어 무작위 약물 테스트를 수행 하 여 수행할 수 있습니다. 이 분명히 금지 물질을 사용 하지 않는 직원에 영향을 주지 않습니다 하는 동안, 그것은 나쁜 행동에 탐닉에서 다른 사람을 방지할 것 이다. 해고에 대한 두려움은 따라서 직원들이 마약을 사용하는 것을 막을 것입니다.

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wpf thread 예제

유일한 단점은 .NET 라이브러리에서 이 접근 방식을 직접 지원하지 않으므로 작업자 스레드와 UI 스레드 간에 메시지를 전달하는 자체 메커니즘을 구축했다는 것입니다. 대기열과 동기화만 필요하기 때문에 많은 작업이 필요하지 않습니다. 그러나 우리는 접근 방식에 대해 주저해서는 안됩니다. .NET 비동기의 V1 및 V2는 백그라운드 작업자 클래스와 같은 일부 구현에서도 스레드 풀을 사용합니다. 반면ProgressChanged 및 RunWorkerCompleted 이벤트는 BackgroundWorker가 만들어지는 것과 동일한 스레드에서 실행되며, 일반적으로 기본/UI 스레드이므로 UI를 업데이트할 수 있습니다. 따라서 실행 중인 백그라운드 작업과 UI 간에 수행할 수 있는 유일한 통신은 ReportProgress() 메서드를 통해 수행됩니다. 대부분의 경우 올바른 일이지만 WPF에는 예기치 않은 재진입이 실제로 문제를 일으킬 수 있는 경우가 있습니다. 따라서 특정 키 시간에 WPF호출 DisableProcessing를 호출하여 해당 스레드에 대한 잠금 명령을 변경하여 일반적인 CLR 잠금 대신 WPF 재진입 없는 잠금을 사용하도록 합니다. 주의사항: 새 스레드를 사용하기 때문에 동기화되지 않은 호출입니다! 즉, 현재 스레드가 계속됩니다. 위의 예에서와 같이 반환된 값으로 Func를 사용하는 경우 호출에서 반환된 값을 처리할 수 있습니다. 이 메서드는 시계 애니메이션을 중지 하 고 날씨를 설명 하는 이미지를 선택 합니다. 이 이미지를 표시하고 “예측 가져오기” 버튼을 복원합니다.

별도의 스레드에서 소수 자 검색을 수행 할 수 있지만 동기화 문제를 처리해야합니다. 단일 스레드 접근 방식을 사용하면 발견된 가장 큰 소수를 나열하는 레이블을 직접 업데이트할 수 있습니다. 충분히 이론 – 의모든 에 대해 무엇을 보자. 이 첫 번째 예제에서는 매우 간단하지만 시간이 많이 소요되는 작업을 수행하기를 원합니다. 0에서 10.000 사이의 각 숫자는 숫자 7과 나눌 수 있는지 확인하기 위해 테스트됩니다.

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try catch 자바 예제

try 블록 다음의 코드를 실행하려고 시도합니다. try 블록의 코드가 실행되는 동안 catch 문의 예외가 throw되면 catch 블록에서 코드를 실행합니다. 4 단계) 이제 시도 및 catch가이 예외를 처리하는 데 어떻게 도움이되는지 살펴 보겠습니다. 코드 줄을 try 블록에 입력한 다음 catch 블록을 입력하는 예외를 넣습니다. 다음 코드를 편집기로 복사합니다. 이 예제에서는 서버가 다운되면 백업 서버에 연결하는 것이 좋습니다. try 블록에는 예외가 발생할 수 있는 문 집합이 포함되어 있습니다. try 블록 뒤에는 항상 catch 블록이 있으며, 이 블록은 연결된 try 블록에서 발생하는 예외를 처리합니다. 시도 블록 뒤에 캐치 블록 또는 마지막으로 블록 또는 둘 다해야 합니다. 시도 캐치 블록을 사용하지 않는 경우 문제를 이해하려고 노력합시다. 예를 들어, 캐치 블록 처리 IOException, 파일NotFoundException 형식의 예외를 처리할 수 있습니다 또한 FileNotFoundException IOException을 확장 하기 때문에. try 블록에 예외가 발생하면 JVM이 catch 블록을 먼저 실행한 다음 마지막으로 차단합니다.

try 블록에서 예외가 발생하면 실행 제어가 해당 catch 블록으로 전달됩니다. 단일 시도 블록에는 여러 catch 블록이 연관될 수 있으므로 일반 예외 처리기 catch 블록이 마지막에 있는 방식으로 catch 블록을 배치해야 합니다(아래 예제 참조). 제네릭 예외 처리기는 모든 예외를 처리할 수 있지만 모든 catch 블록 앞에 배치하면 제네릭 메시지가 표시됩니다. 항상 사용자에게 각 예외 유형에 대해 의미 있는 메시지를 제공하려는 다음 일반 메시지입니다. 참고: 예외를 예외로 사용하여 예외가 throw된 경우 catch할 수도 있습니다. 예, Lokesh, 당신은 맞지만 섹션 3.3 JVM을 종료하는 것은 없습니다. 그래서 마지막으로 블록이 실행됩니다. 나는 당신의 문이 정확하다고 생각하지만 예는 정확하지 않습니다.

try 블록에 예외가 0으로 분할되어 있다고 가정합니다. 우리는 하나와 같은 두 개의 캐치 블록이 모든 예외를 포함하는 예외이고 다른 하나는 특정 산술 예외입니다 … 캐치 블록이 인쇄얻을 것이다 아래이 문 … 예외 또는 산술 예외 중 하나 … 사전에 감사합니다 … try 블록에서 예외가 발생하는 경우 catch 블록이 실행된 후 마지막으로 블록이 실행됩니다. 선택적 finally 블록은 오류 또는 오류 없이 try-catch 블록이 완료될 때마다 실행하려는 코드를 실행할 수 있는 기회를 제공합니다. 첫 번째 예외가 유전자가 있는 경우 해당 캐치 블록을 실행하고 두 번째 예외는 무시됩니다… 대체 예외를 시도할 수 있습니다… 1. 시도합니다.

catch는 해당 장소 자체에서 예외를 처리하는 것입니다. 따라서 연결된 catch 블록 코드가 실행되면 프로그램이 계속됩니다. 관련 된 잡히지 않는 경우, 그것은 외부 try.를 찾습니다.. 캐치 블록. 여기서 try 블록 다음의 코드는 실행되지 않습니다(드디어 블록만 실행됨). 이 프로세스는 일부 catch 블록에서 처리되고 마지막 옵션은 예외 스택을 인쇄하는 Java 런타임 핸들이 될 때까지 계속됩니다. 2. Throws는 몇 가지 예외 (선택 또는 선택되지 않음)가 예상되지만 처리에는 관심이 없는 곳입니다.

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shbrowseforfolder 예제

XBrowseForFolder API는 소스 코드에 문서화되어 있으며 XBrowseForFolderTestDlg.cpp의 예가 있습니다. 그러나 SHBrowseForFolder내 가장 큰 문제는 대화 상자의 모양입니다. 그것은 상단과 하단에 큰 여백과 반 완성 보인다. 이러한 공간에 배치 할 수있는 선택적 컨트롤이 있다는 것을 알고 있지만 방금 클릭 한 내용을 사용자에게 알려주는 컨트롤을 추가하는 것은 말도 안된다고 생각합니다. 또한 대화 상자 자체가 너무 작습니다. 마지막으로 대화 상자에는 “항목 옆에 있는 더하기 기호를 클릭하여 더 많은 선택 항목을 표시합니다”와 같이 도움이 되지 않는 텍스트가 표시되는 캡션 막대에 컨텍스트 도움말 버튼이 표시됩니다. 이렇게 하면 MSDN 기술 자료 문서 Q179497 “HOWTO: 공통 대화 제어 없이 디렉터리 선택”에서 제공된 기능이 확장됩니다. 1999년 5월 30일: 모든 Windows 플랫폼에서 PIDL 메서드(BrowseForFolderByPIDL 함수)를 사용할 수 있도록 코드가 크게 변경되었습니다. 또한 API에 제공된 경로는 후행 슬래시를 제거해야 하므로 이를 위해 루틴이 추가되었습니다. 실제로, 당신이 볼 수 있듯이, 파일 열려 있는 대화 상자의 장소 표시 줄대화 상자 자체와 다른 배경을 가지고 있습니다.

그래서, 이 작업을 수행 하 고 내 도구 모음에서 시작 됩니다 메시지를 처리 하려면, SHBrowseForFolder 대화 상자의 메시지를 보고 해야 합니다. 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 후크를 사용하는 것이지만 여기서는 다른 방법을 시도하고 있습니다 . 이 대화 상자에서는 관심있는 메시지만 처리하고 다른 모든 것을 기본 대화 상자에 throw합니다. 나는 윈도우 v7.0 sDK와 윈도우 7 전문 버전과 비주얼 스튜디오 2008을 사용하고 있습니다. 이 윈도우 7에서 잘 작동하지만 Windows Server 2008에서 사용하고 폴더를 선택하면 “이러한 인터페이스가 지원되지 않습니다”라는 메시지가 나타납니다. 1. 플래그 “BIF_RETURNONLYFSDIRS”폴더 브라우저 대화 상자는 윈도우 7에서와 같은 방식으로 작동합니다. 사용자가 폴더를 선택할 수 있도록 허용해야 하는 경우가 있습니다. Win95로 시작, 이 작업을 수행 하는 표준 방법은 SHBrowseForFolder API를 사용 하는 것입니다., 여기 MSDN에서 찾을 수 있는. 유즈넷 뉴스 그룹을 읽는다면 SHBrowseForFolder가 얼마나 복잡한지, 그리고 문서가 얼마나 나쁜지에 대한 많은 불만 사항을 발견할 수 있습니다.

다음은 XP에서 일반적인 SHBrowseForFolder 대화 상자모양입니다: 프로그래머는 초기 폴더를 지정할 수 있습니다. 사용자는 새 폴더를 만들 수 있습니다. 대화 상자의 을 사용할 수 있습니다. XBrowseForFolder는 SHBrowseForFolder API를 활용하여 미래의 호환성을 보장하면서, 위에서 언급 한 문제를 극복 SHBrowseForFolder에 대한 래퍼를 제공합니다. 사용자에게 몇 가지 추가 정보를 제공하려면 다음 줄을 추가 할 수 있습니다 : MSDN 기술 자료 기사 Q179378 “HOWTO : 현재 디렉토리에서 폴더 찾아보기”를 읽은 후 다음 을 설정하는 콜백 함수를 추가하는 방법을 알아낼 수있었습니다. “폴더 검색” 대화 상자에 현재 선택된 경로를 표시합니다.

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r 의사결정나무 예제

의사 결정 트리를 사용하는 주요 장점은 직관적으로 설명하기가 매우 쉽다는 것입니다. 그들은 다른 회귀 및 분류 접근 에 비해 인간의 의사 결정을 밀접하게 반영합니다. 그래픽으로 표시할 수 있으며 더미 변수를 만들 필요 없이 정성적 예측 변수를 쉽게 처리할 수 있습니다. 분류 트리를 사용하면 트리의 각 리프에서 평균 결과를 보고합니다. 그러나 대부분의 결과를 예측으로 하는 대신 각 결과 유형의 하위 집합에서 데이터의 백분율을 계산할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 트리의 형태로 선택 과 결과를 나타내는 그래프입니다. 그래프의 노드는 이벤트 또는 선택 을 나타내고 그래프의 가장자리는 의사 결정 규칙 또는 조건을 나타냅니다. R. Tree 기반 알고리즘을 사용하는 기계 학습 및 데이터 마이닝 응용 프로그램에서 주로 사용되며 모든 데이터 과학자가 학습하는 데 중요합니다.

실제로 트리 모델은 전체 기계 학습 알고리즘 제품군에서 최상의 모델 성능을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 이 튜토리얼에서는 GBM 및 XGBoost까지 배웠습니다. 그리고이, 우리는이 튜토리얼의 끝에 온다. 의사 결정 트리의 유형은 우리가 가지고있는 대상 변수의 유형을 기반으로합니다. 트리의 맨 위에서 시작하여 2 개의 분기로 분할하여 2 개의 공간으로 구성된 파티션을 만드는 두 가지 유형이 될 수 있습니다. 그런 다음 트리 맨 위에서 이 특정 분할을 여러 번 수행하고 (현재) RSS를 최소화하는 피처의 분할을 선택합니다. 데이터를 과도하게 맞추지 않도록 트리를 다시 정리합니다. 일반적으로 인쇄된 xerror 열인 인쇄물()으로 인쇄된 교차 검증된 오류를 최소화하는 트리 크기를 선택해야 합니다. 다른 모든 모델과 마찬가지로 트리 기반 모델도 편견과 분산의 역병으로 고통받고 있습니다. 바이어스는 `평균값의 실제 값과 예측된 값이 얼마나 다른가`를 의미합니다. 분산은 `동일한 모집단에서 다른 샘플을 가져온 경우 모델의 예측이 동일한 지점에 얼마나 다른가`를 의미합니다.

의사 결정 트리에 일반적으로 사용되는 용어입니다. 모든 알고리즘에 장점과 단점이 있다는 것을 알고 있기 때문에 아래는 알아야 할 중요한 요소입니다.

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optical flow 예제

L1 규범을 통한 견고성. M-함수 대신, L1 규범은 광학 흐름에 대한 견고한 추정치를 달성하기 위해 데이터 용어 및 정규화 기간에 사용됩니다(Rachid et al., 1995; Zach et al., 2007). L1 제형에서 데이터 용어와 정규화 용어는 지속적으로 구별되지 않습니다. 이 문제를 회피하기 위해, Zach et al. (2007) 제곱 유클리드 거리를 통해 광학 흐름에 연결되는 보조 변수를 사용하여 차별화할 수 있습니다. 광학 흐름 변수와 보조 변수에 대한 최적화 문제 두 가지가 해결됩니다. 이러한 각 문제에는 지속적으로 구별할 수 없는 용어가 하나만 포함되어 있습니다. 이를 통해 견고성이 향상되고 계산 시간이 줄어듭니다. 여기서 $lambda$는 부드러움을 제어하는 매개 변수입니다. 함수 $psi _{S} $는 Bruhn et al. (2006)에서 사용하는 예입니다. 그러나, 다른 다양 한 강력한 기능 제안 되었습니다. 코헨 (1993), 데릭히 외.(1995), 쿠마르 외 (1996), 오베르트 외 (1999), Zach et al.

(2007) 유클리드 규범 대신에 사용되는 L1 규범을 제안하고 $psi _{S} (s)=s$ (총 변동). 최근 연구 노력은 이전 $P 초점을 맞추고있다 (vec{v}(vec{z})$ 모션에 대한 (네스타레스 등. 2000; 스토커 & 사이먼첼리, 2006) 및 가능성 용어와의 상호 작용 (웨이 & 스토커, 2013). 이러한 접근 법 중 일부는 이 확률적 제형을 사용하여 광학 흐름의 추정을 개선하려고 합니다. 이러한 추정은 일반적으로 알 수 없는 모션 속도를 최적화합니다 $vec{v}$. 이러한 최적화의 경우 분모에서 $P(f(vec{z}))”이라는 용어는 $vec{v}$와 독립적이기 때문에 삭제할 수 있습니다. 회색 값 가장자리를 이동하는 모호성도 이 메서드에 있습니다. 회색 값 모서리는 속도를 높은 우도 값 선으로 제한합니다. 그러나 예를 들어 더 작은 속도의 경우 이전 을 통합하면 이러한 모호성을 해결할 수 있으며 단일 모션은 최대 가능성을 받습니다.

$vec{v}_{n} (들)$는 $s$가 곡선의 매개변수인 등고선 $C$(Hildreth, 1984)를 따라 정상적인 흐름으로 표시됩니다. 이 정수는 곡선을 따라 각 흐름 구성 요소의 곡률을 계산하며, 이는 정상 흐름을 추정하는 데이터 용어와 함께 최소화되어야 합니다.

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