Answer 1

因此，在使用$活动之后，我终于找到了解决方案。以下是我使用的：

@ViewChild('data') data: ElementRef;
divElement: HTMLElement;

然后在提交活动中：

async onSubmit(formGroup, target) {
    this.divElement = this.data.nativeElement;
    this.divElement.classList.remove("ng-dirty");
}

Answer 2

如果您尝试自己执行此操作，则应发布您的代码，以便我们可以帮助调试它。

您需要使用Import-CSV将数据输入PS。这将为您提供一系列PS对象。从这里，您可以循环遍历每个对象，并执行所需的计算。

$data = Import-Csv -Path C:\temp\test.csv

$data | Format-Table

foreach ($datum in $data) {
    if ($datum.Serial.StartsWith('C')) {
        $datum.result = $datum.Colour - $datum.Spotcol
    }

    else {
        if ($datum.Colour) { $datum.result = $datum.Colour }
        else { $datum.result = 0 }
    }
}

$data | Format-Table

让我们调用 $ data 数组<代码> $ datum 的每次迭代。您的D列标题为 $ datum.colour ，e列的标题为 $ datum.spotcol ，列的标题为 $ datum.serial.serial 。这是因为数组的每个对象都有列标题为属性名称，而不是Excel的A2 D2东西。

在每次迭代中，如果 $ datum.Serial [a2]以“ C”开头，我们做 $ datum.colour [d2] - $ datum.spotcol < /code> [e2]并将其分配给 $ datum.result [f2]。否则，我们制作 $ datum.result [f2] $ datum.colour [d2]的值。

编辑：

进行语法更改（ $ data | ft to $ data |格式 - 桌面）

Answer 3

这是解决方案：

 val sasUrl = resource.data.data //get this sas url from api or anywhere you want
   try {
     val imageStream = contentResolver.openInputStream(Uri.fromFile(File(selectionResult!![0])))
     val imageLength = imageStream!!.available()
     val handler = Handler(Looper.getMainLooper())
     val th = Thread {
         try {
            AzureManager.UploadImage(sasUrl,imageStream, imageLength)
         } catch (ex: Exception) {
            val exceptionMessage = ex.message
            Log.e("SAS_ERROR", "error1: ${ex.localizedMessage}")
         }
       }
     }
             th.start()
      } catch (ex: Exception) {
             Log.e("SAS_ERROR", "error2: ${ex.localizedMessage}")
             Toast.makeText(this, ex.message, Toast.LENGTH_SHORT).show()
      }










//In AzureManager class create this method
    public static void UploadImage(String sasUrl, InputStream image, int imageLength) throws Exception {
        CloudBlockBlob cloudBlockBlob = new CloudBlockBlob(new URI(sasUrl));
        cloudBlockBlob.upload(image, imageLength);
    }

Answer 4

您可以将“颜色类”类分为读取的接口和类似的修改接口：

public interface IColors {
    ConsoleColor Primary { get; }
    ConsoleColor Default { get; }
    ConsoleColor Input { get; }
    ConsoleColor Success { get; }
    ConsoleColor Error { get; }
    ConsoleColor Highlight { get; }
}

public interface IModifyableColors {
    ConsoleColor Primary { get; set; }
    ConsoleColor Default { get; set; }
    ConsoleColor Input { get; set; }
    ConsoleColor Success { get; set; }
    ConsoleColor Error { get; set; }
    ConsoleColor Highlight { get; set; }
}

两个接口都将由类 colors （可以成为私有类）实现：

class Colors : IColors, IModifyableColors
{
    public ConsoleColor Primary { get; set; } = ConsoleColor.White;
    public ConsoleColor Default { get; set;  } = ConsoleColor.Gray;
    public ConsoleColor Input { get; set; } = ConsoleColor.Gray;
    public ConsoleColor Success { get; set; } = ConsoleColor.Green;
    public ConsoleColor Error { get; set; } = ConsoleColor.Red;
    public ConsoleColor Highlight { get; set; } = ConsoleColor.Blue;
}

您的UI类将公开仅阅读接口：

public static class UI {
    static readonly Colors _colors = new();

    public static IColors Colors => _colors;

    public static void ConfigureColors(Action<IModifyableColors> modification) {
        modification.Invoke(_colors);
    }
}

Answer 5

这是我获得3种方法x密集/稀疏阵列的一些统计信息。为了稳定，我会坚持使用 cumsum 方法。

def rejection_randPos(l):
    r, c = l.shape
    i, j = random.randint(0, r - 1), random.randint(0, c - 1)
    while not l[i, j]:
        i, j = random.randint(0, r - 1), random.randint(0, c - 1)
    return i, j

def cumSum_randPos(l):
    c = l.shape[1]
    target = random.randint(1, l.sum())
    idx = np.argmax(l.cumsum() >= target)
    return idx // c, idx % c

def argWhere_randPos(l):
    target = random.randint(0, l.sum() - 1)
    return np.argwhere(l)[target]


A = np.random.rand(5, 8) < 0.8
%timeit rejection_randPos(A)
%timeit cumSum_randPos(A)
%timeit argWhere_randPos(A)
B = np.random.rand(5, 8) < 0.05
%timeit rejection_randPos(B)
%timeit cumSum_randPos(B)
%timeit argWhere_randPos(B)

=＆gt;

1.92 µs ± 28.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
9.81 µs ± 182 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
12.4 µs ± 148 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
28 µs ± 311 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
10.1 µs ± 753 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
12.3 µs ± 264 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

Answer 6

我找到了一个解决方案：我创建auththread，然后调用main。

Answer 7

您可以在没有任何订阅状态的情况下更改整个应用程序。您必须使用等待widgetsbinding.instance.performreassemble（）; ，它用您的更新值触发了整个应用程序。这是函数

Answer 8

使用＆lt; p＆gt; arragraphs，而不是文本节点，其中有许多线路断点。

您可以在循环中轻松创建它们：

const lines = [
    'The checked element is : '+e.id,
    data.results[0].title,
    'IMDB  Rating : ' + data.results[0].imdbRating,
    'Year of release : ' + data.results[0].year,
    'Overview : ' + data.results[0].overview,
    data.results[1].title
];
for (const line of lines) {
    const paragraph = document.createElement('p');
    paragraph.appendChild(document.createTextNode(line));
    outputContainer.appendChild(paragraph);
}

Answer 9

请尝试配置发行人URL ，包括TFP ，以兼容。

有关更多详细信息，请参见： >令牌兼容性
说：

注释：ISS索赔IE;发行人确定Azure AD B2C的租户
发行了令牌。通常价值是这样的东西
： https：//＆lt; domain＆gt;/{b2c tent guid}/v2.0/

但是我的应用程序或图书馆需要Azure ad B2C为
符合 openID connect connect discovy 1.0 spec ，使用此
https：//＆lt; domain＆gt;/tfp/{b2c tenant guid}/{policy ID}/v2.0/
包括Azure AD B2C租户和用户流的ID
用于代币请求。

例如：

“issuer” : “https://your-tenant-name.b2clogin.com/tfp/c5b2xxxxxxxxx0-8axxxxxx3d3b/B2C_1A_signin/v2.0/”

或

https://{tenantID}.b2clogin.com/tfp/{tenantID}/{policy-name}/v2.0/

参考：

1. 配置Azure Active Directory B2C提供商手动 - Power-Power
   应用| Microsoft Doc

Answer 10

来自

从旋转矩阵初始化。

可以用3 x 3个正确的正交矩阵表示3个维度的旋转[1]。如果输入不正确，则使用[2]中描述的方法创建近似值。

其中[2] f。兰迪斯·马克利（Landis Markley），“旋转矩阵中的单位四元里”，《指导，控制与动力学杂志》。 31.2，第440-442页，2008年。。

您的输入非常不是正交的：

>>> intrinsic @ np.transpose(intrinsic)
array([[4.85737872e+05, 1.31178349e+05, 4.81818115e+02],
       [1.31178349e+05, 3.23910199e+05, 2.72256989e+02],
       [4.81818115e+02, 2.72256989e+02, 1.00000000e+00]])

但是返回的旋转矩阵是：

>>> r @ r.T
array([[1.00000000e+00, 2.85398587e-17, 4.25286470e-17],
       [2.85398587e-17, 1.00000000e+00, 2.44541461e-17],
       [4.25286470e-17, 2.44541461e-17, 1.00000000e+00]])

实际上，原始矩阵的特征值与正交矩阵的特征值（单位幅度级复杂）：

>>> np.linalg.eigvals(r)
array([0.53490302+0.84491346j, 0.53490302-0.84491346j,
       1.        +0.j        ])

>>> np.linalg.eigvals(intrinsic)
array([503.5763855, 499.7862854,   1.       ])

我不熟悉近似值并且这里使用的假设，但是如果您不提供理智的旋转矩阵，那么当您尝试将其变成一个时，您会得到一些不同的东西也就不足为奇了。

Answer 11

我怀疑内存是一个指针，您正在使用其地址，从而计算指针的校验和遵循字节而不是 指向。

reinterpret_cast 完全不必要，计算您使用的函数已模板。和所有铸造关键字一样， reinterpret_cast cripples编译器类型检查并禁用了许多有用的警告和错误，因此您确实应该认为这是最后的度假胜地。

尝试以下试验：

auto result = CRC32::calculate(memory, 1);

当且仅当您尝试过并且它没有编译时，因为内存实际上不是指针，则

auto result = CRC32::calculate(&memory, 1);

Answer 12

我们有一个称为“接近”的参数，您可以在文档中检查我们的API参考，此参数是由中心纬度，经度[WGS84度]和RADIUS [meter]指定的圆形搜索区域。

所有几何形状都重叠这个圆圈，将返回，首先按距离排序。示例：接近= 47.731,7.5549,100多个坐标对可以作为半分离的列表传递。对于每个人，搜索了layer_ids列表。如果每个坐标对都在不同的层中探索，则layer_ids包含（逗号分隔列表）层的半分隔列表。

此参数将解决问题。
https：//develicer.here.here.here.er.com/documentation/documentation/fleet-telematics/ api reference.html

Answer 13

我最近遇到了同样的问题。尽管我使用pip安装了“请求”库，但使用WSL，但随后的调用导入请求失败了。
幸运的是，我的一位同事告诉我，请使用：

ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

(you may need to sudo first)

打开新的外壳后，解决了问题。可悲的是，我无法详细告诉您为什么。

Answer 14

无论您最终使用什么，请确保您检查输入尚未被 Magic_quotes 或其他一些好含量的垃圾弄脏，并在必要时通过 stripslashes 或任何对其进行消毒的方法。

Answer 15

在Windows-gnu中实际上有两个不同的目标：

• x86_64-pc-windows-gnu 构建64位可执行文件和
• i686-pc-windows-gnu 构建32--位。

当您使用货物时，您会告诉它与 - Target 一起使用的目标，但默认值将是您使用的目标，通常是64位。

调用 GCC 目标的位置将导致参数 -M32 或 -M64 。通常GCC会接受这两个选项，但是有时，如果您只有32位的编译器版本，则（或货物）使用 -M64 选项，将会对此抱怨：

sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in

正确的解决方案是安装64位Mingw版本，这应该是当今的默认版本。我的意思是，通常的叉子现在称为 mingw- w64 。