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最近在做三调报表，直接在dev控件中先画出报表模板，然后数据填充利用table控件，如下图： 当建立好报表模板了，开始往每个tablecell里面绑定xml数据源，我遇到的问题是当数据源当中有很多属性的时候，在tablecell里面一个个绑定，一个个去找非常麻烦，下面的报表还算少的，如果遇到有几百几千个字段的报表，如果一个个这样去选定择绑定数据源，太浪费时间，于是，打算用代码实现绑定功能。 代码如下：`public void Binddata() { DataSet ds = new DataSet(); ds.ReadXmlSchema(xmlFileName); DataTable dt = ds.Tables[“dt”]; //这个是xml数据源里<xs:element name=“dt”>的名字 DevExpress.XtraReports.UI.XtraReport p_XtraReport = DevExpress.XtraReports.UI.XtraReport.FromFile(repxFileName, true); XRTable Table = p_XtraReport.FindControl("Table1", true) as XRTable; XRTableRowCollection xrtableRowCollection = Table.Rows;

Cross-Modality Paired-Images Generation for RGB-Infrared Person Re-Identification 当前的问题及概述 ： 由于每一对RGB和IR图像之间缺乏对应标签，大多数方法都试图通过减少整个RGB和IR set之间的差异来缓解set-level对齐的变化。但是，这种set-level的对齐可能会导致某些情况下的不对齐，从而限制了RGB-IR Re-ID的性能。 本文提出了生成跨模态paired-images并同时进行 global set-level（集合级别）和fine-grained instance-level（实例级别）对齐的方法。具体解释见下图： set-level和instance-level对齐的说明。(a) RGB集和IR集之间有很大的差距。(b)现有的set-level对齐的方法是尽量减少两个模态之间的距离，这可能导致某些情况下的不对齐。©我们的方法首先生成交叉模态paired-images。(d)通过最小化每一pair的图像之间的距离来实现instance-level对齐。 有以下几个优点： 1.我们的方法可以通过模态特定特性和模态不变特性来实现set-level对齐。与传统方法相比，我们的方法可以明确地去除模态特征，从而更好地减少模态带来的变化。 2.在给定人的交叉模态unpaired

阅读本文大概需要6分钟 'DICOM’数据是医疗影像的关键，一个 .dcm 文件保存了单次诊断的全部信息(病人信息+图像数据)，通过读取解析 .dcm 文件可以获取所有信息。 DICOM 文件结构 打开任意一个 .dcm 文件，使用16进制打开，可以看到如下结构： 导言 导言部分128字节，可以直接跳过。 前缀 前缀标识的一个 dicm 文件，总共4个字节。 数据元素 在前缀后面就是真正的数据元素来。 从数据元素开始，均是以 key , value 的形式提供，每个 tag 就是 dicom 里面定义好的字典，我们在解析时根据需要只需关注特定的 tag 即可， dicom 全部的 tag 至少有 2000个。 好了， Dicom 基本数据结构就这样，刚开始学习时可以自己动手解析下，体验下上面说的几个步骤。实际工作或者软件开发中都是使用第三方开源库进行操作,比如比较著名的 C++ 系的 DCMTK ， JAVA 系的 dcm4che , python 系的 pyDicom 等等，本文乃至以后的文章主要以 DCMTK 为主. DICOM-Tag说明 1 患者信息（整个SERIES一样） Tag 描述 例子 0010 0010 patient’s name(患者名字) zhangsan 0010 0020 patient ID(患者ID) 100034251 0010 0030

#include <unistd.h> #include <cstdlib> #include <condition_variable> #include <iostream> #include <mutex> #include <thread> static const int kItemRepositorySize = 10; // Item buffer size. static const int kItemsToProduce = 1000; // How many items we plan to produce. struct ItemRepository { int item_buffer[kItemRepositorySize]; // 产品缓冲区, 配合 read_position 和 write_position 模型环形队列. size_t read_position; // 消费者读取产品位置. size_t write_position; // 生产者写入产品位置. std::mutex mtx; // 互斥量,保护产品缓冲区 std::condition_variable repo_not_full; // 条件变量, 指示产品缓冲区不为满. std::condition_variable repo_not_empty; // 条件变量,

#include <unistd.h> #include <cstdlib> #include <condition_variable> #include <iostream> #include <mutex> #include <thread> static const int kItemRepositorySize = 4; // Item buffer size. static const int kItemsToProduce = 10; // How many items we plan to produce. struct ItemRepository { int item_buffer[kItemRepositorySize]; size_t read_position; size_t write_position; size_t item_counter; std::mutex mtx; std::mutex item_counter_mtx; std::condition_variable repo_not_full; std::condition_variable repo_not_empty; } gItemRepository; typedef struct ItemRepository ItemRepository; void ProduceItem

#include <unistd.h> #include <cstdlib> #include <condition_variable> #include <iostream> #include <mutex> #include <thread> static const int kItemRepositorySize = 4; // Item buffer size. static const int kItemsToProduce = 10; // How many items we plan to produce. struct ItemRepository { int item_buffer[kItemRepositorySize]; size_t read_position; size_t write_position; size_t produced_item_counter; size_t consumed_item_counter; std::mutex mtx; std::mutex produced_item_counter_mtx; std::mutex consumed_item_counter_mtx; std::condition_variable repo_not_full; std::condition_variable repo_not_empty

#include <unistd.h> #include <cstdlib> #include <condition_variable> #include <iostream> #include <mutex> #include <thread> static const int kItemRepositorySize = 4; // Item buffer size. static const int kItemsToProduce = 10; // How many items we plan to produce. struct ItemRepository { int item_buffer[kItemRepositorySize]; size_t read_position; size_t write_position; size_t item_counter; std::mutex mtx; std::mutex item_counter_mtx; std::condition_variable repo_not_full; std::condition_variable repo_not_empty; } gItemRepository; typedef struct ItemRepository ItemRepository; void ProduceItem

https://zhuanlan.zhihu.com/p/66793637 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66909226 内容概要 什么是LLVM IR?如何得到IR? LLVM编译的流程，IR文件之间的链接简介 C++ name mangling的用途，“extern C"作用的极简介绍 IR文件的布局 IR中函数定义的结构，什么是BB，什么是CFG IR是一个强类型语言，如何用工具检查IR的合法性 如何理解 Language reference 常见的terminator instruction介绍 如何利用工具得到函数的CFG 什么是SSA？SSA的好处和问题，以及如何解决这个问题 参考文献 what is tail reursion make clang compile to ll -cc1的含义 clang和clang++的区别 what is a linkage unit? LLVM LanguageRef extern "C"的作用 what is name mangling what is static single assignment? what is reaching definition? 1. 什么是LLVM IR？ LLVM IR 是 LLVM Intermediate Representation，它是一种 low

论文 AliMe Chat: A sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine 讲的是如何做开放领域的聊天机器人 这篇文章的主要核心思想是结合IR（信息检索）和 seq2seq（生成模型）去做 当用户来了一个问题之后，通过IR系统在QA知识库当中检索出来一个候选答案的集合： < q k b i , r i > i = 1 k ( k = 10 ) <q_{kb_i}, r_i>_{i=1}^k (k=10) < q k b i ​ ​ , r i ​ > i = 1 k ​ ( k = 1 0 ) ，其中 q k b i q_{kb_i} q k b i ​ ​ 表示knowledge Base当中检索出来的问题， r i r_i r i ​ 代表对应问题的答案 对原始问题 q q q 和候选答案 r i r_i r i ​ 组成的问答对计算一个置信度 o ( r i ) = s ( q , r i ) o(r_i) = s(q, r_i) o ( r i ​ ) = s ( q , r i ​ ) ，其中计算置信度的函数 s s s ，这是一个seq2seq模型做的rerank model，如下： s M e a n − P r o b = 1 n ∑ i = 1 n p ( y i = w i ∣ θ i ) , 其

目录 Codeforces Round 603 ABCD E Codeforces Round 604 B E codeforces EDU round 78 A B C D Codeforces Round 603 4题 rank1985 ABCD 都是很水的题。 cout << 000输出0，而cout<<"000"才输出000,因为这个WA6次要被笑(打)死。 E 判定括号序列合法性：每一个前缀和不小于0，同时最后一个前缀和等于0.线段树更新即可.新技能Get. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e6+5; int minz[maxn*4],tg[maxn*4],maxz[maxn*4],tg2[maxn*4]; char s[maxn]; inline int ls(int x){ return x<<1; } inline int rs(int x){ return x<<1|1; } void pushdown(int rt){ if(tg[rt]==0) return; minz[ls(rt)]+=tg[rt]; tg[ls(rt)]+=tg[rt]; minz[rs(rt)]+=tg[rt]; tg[rs(rt)]+=tg[rt]; tg[rt]=0; } void