Answer 1

使用别名：

UPDATE t
   SET t.col1 = o.col1
  FROM table1 AS t
         INNER JOIN 
       table2 AS o 
         ON t.id = o.id

Answer 2

您已经使用 @Autowired ， @bean 等等，因此您绝对需要 spring-core artifact。

但是，对于这些类型的示例，例如您在问题中提到的示例（仅使用 main 方法的简单命令行Java程序），Spring创建了另一种方法。

阅读本文如何使用Spring的功能创建一个简单的命令线程序可用的。

重要的是要注意。属性 spring.main.web-application-type = none 的使用是必须的，因此当执行JAR文件时，Spring不会启动任何嵌入式Web服务器。

Answer 3

我可以成功运行代码，而无需错误的PF屏幕截图。也许您可以检查变形金刚版本吗？

我有一个使用Transformers Model/Tokenizers功能的COLAB笔记本电脑，也许您可​​以直接使用它们。
https://colab.research.google.com/drive/12gwdua-fs7h31hic5frzavt6ofyelwux?usp = sharing

我希望这会有所帮助！

Answer 4

以下是做您提出问题的两种方法，一种是使用大熊猫，另一种使用numpy（更新）在有关binning的评论中反映了有关binning的澄清，以基于连续分组的 bin 值）：

res = df.assign(bin_index = (df.bin != df.bin.shift()).cumsum())

dfAggs = res[['butter', 'bin', 'bin_index']].groupby(['bin', 'bin_index']).agg([min, max])
dfAggs.columns = dfAggs.columns.droplevel()
res = res.join(dfAggs, on=['bin', 'bin_index']).drop(columns='bin_index')
print("", "pandas:", res, sep="\n")

a = df.copy().to_numpy()
print("", "input as numpy 2d array", a, sep="\n")
bin_index = a[:,2:3] != np.concatenate((np.full((1, 1), np.NaN), a[:-1,2:3]), axis = 0)
bin_index = np.cumsum(bin_index)
bins = np.unique(bin_index)
aggs = np.empty((a.shape[0], 2))
for b in bins:
    mask = bin_index==b
    aggs[mask, :] = (a[mask, 1].min(), a[mask, 1].max())
res = np.concatenate((a, aggs), axis=1)
print("", "numpy:", res, sep="\n")

输出：

input as pandas dataframe
                         time    butter  bin
0   2022-07-04 17:33:45+00:00  1.041967    3
1   2022-07-04 17:34:00+00:00  1.041967    4
2   2022-07-04 17:34:15+00:00  1.041966    4
3   2022-07-04 17:34:30+00:00  1.041967    4
4   2022-07-04 17:34:45+00:00  1.041968    4
5   2022-07-04 17:35:00+00:00  1.041969    4
6   2022-07-04 17:35:15+00:00  1.041971    4
7   2022-07-04 17:35:30+00:00  1.041973    4
8   2022-07-04 17:35:45+00:00  1.041975    4
9   2022-07-04 17:36:00+00:00  1.041977    5
10  2022-07-04 17:36:15+00:00  1.041979    5
11  2022-07-04 17:36:30+00:00  1.041981    5
12  2022-07-04 17:36:45+00:00  1.041983    5
13  2022-07-04 17:37:00+00:00  1.041985    5
14  2022-07-04 17:37:15+00:00  1.041986    6
15  2022-07-04 17:37:30+00:00  1.041987    6
16  2022-07-04 17:37:45+00:00  1.041988    6
17  2022-07-04 17:38:00+00:00  1.041989    6
18  2022-07-04 17:38:15+00:00  1.041990    4
19  2022-07-04 17:38:30+00:00  1.041995    4

pandas:
                         time    butter  bin       min       max
0   2022-07-04 17:33:45+00:00  1.041967    3  1.041967  1.041967
1   2022-07-04 17:34:00+00:00  1.041967    4  1.041966  1.041975
2   2022-07-04 17:34:15+00:00  1.041966    4  1.041966  1.041975
3   2022-07-04 17:34:30+00:00  1.041967    4  1.041966  1.041975
4   2022-07-04 17:34:45+00:00  1.041968    4  1.041966  1.041975
5   2022-07-04 17:35:00+00:00  1.041969    4  1.041966  1.041975
6   2022-07-04 17:35:15+00:00  1.041971    4  1.041966  1.041975
7   2022-07-04 17:35:30+00:00  1.041973    4  1.041966  1.041975
8   2022-07-04 17:35:45+00:00  1.041975    4  1.041966  1.041975
9   2022-07-04 17:36:00+00:00  1.041977    5  1.041977  1.041985
10  2022-07-04 17:36:15+00:00  1.041979    5  1.041977  1.041985
11  2022-07-04 17:36:30+00:00  1.041981    5  1.041977  1.041985
12  2022-07-04 17:36:45+00:00  1.041983    5  1.041977  1.041985
13  2022-07-04 17:37:00+00:00  1.041985    5  1.041977  1.041985
14  2022-07-04 17:37:15+00:00  1.041986    6  1.041986  1.041989
15  2022-07-04 17:37:30+00:00  1.041987    6  1.041986  1.041989
16  2022-07-04 17:37:45+00:00  1.041988    6  1.041986  1.041989
17  2022-07-04 17:38:00+00:00  1.041989    6  1.041986  1.041989
18  2022-07-04 17:38:15+00:00  1.041990    4  1.041990  1.041995
19  2022-07-04 17:38:30+00:00  1.041995    4  1.041990  1.041995

input as numpy 2d array
[['2022-07-04 17:33:45+00:00' 1.041967 3]
 ['2022-07-04 17:34:00+00:00' 1.041967 4]
 ['2022-07-04 17:34:15+00:00' 1.041966 4]
 ['2022-07-04 17:34:30+00:00' 1.041967 4]
 ['2022-07-04 17:34:45+00:00' 1.041968 4]
 ['2022-07-04 17:35:00+00:00' 1.041969 4]
 ['2022-07-04 17:35:15+00:00' 1.041971 4]
 ['2022-07-04 17:35:30+00:00' 1.041973 4]
 ['2022-07-04 17:35:45+00:00' 1.041975 4]
 ['2022-07-04 17:36:00+00:00' 1.041977 5]
 ['2022-07-04 17:36:15+00:00' 1.041979 5]
 ['2022-07-04 17:36:30+00:00' 1.041981 5]
 ['2022-07-04 17:36:45+00:00' 1.041983 5]
 ['2022-07-04 17:37:00+00:00' 1.041985 5]
 ['2022-07-04 17:37:15+00:00' 1.041986 6]
 ['2022-07-04 17:37:30+00:00' 1.041987 6]
 ['2022-07-04 17:37:45+00:00' 1.041988 6]
 ['2022-07-04 17:38:00+00:00' 1.041989 6]
 ['2022-07-04 17:38:15+00:00' 1.04199 4]
 ['2022-07-04 17:38:30+00:00' 1.041995 4]]

numpy:
[['2022-07-04 17:33:45+00:00' 1.041967 3 1.041967 1.041967]
 ['2022-07-04 17:34:00+00:00' 1.041967 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:34:15+00:00' 1.041966 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:34:30+00:00' 1.041967 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:34:45+00:00' 1.041968 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:35:00+00:00' 1.041969 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:35:15+00:00' 1.041971 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:35:30+00:00' 1.041973 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:35:45+00:00' 1.041975 4 1.041966 1.041975]
 ['2022-07-04 17:36:00+00:00' 1.041977 5 1.041977 1.041985]
 ['2022-07-04 17:36:15+00:00' 1.041979 5 1.041977 1.041985]
 ['2022-07-04 17:36:30+00:00' 1.041981 5 1.041977 1.041985]
 ['2022-07-04 17:36:45+00:00' 1.041983 5 1.041977 1.041985]
 ['2022-07-04 17:37:00+00:00' 1.041985 5 1.041977 1.041985]
 ['2022-07-04 17:37:15+00:00' 1.041986 6 1.041986 1.041989]
 ['2022-07-04 17:37:30+00:00' 1.041987 6 1.041986 1.041989]
 ['2022-07-04 17:37:45+00:00' 1.041988 6 1.041986 1.041989]
 ['2022-07-04 17:38:00+00:00' 1.041989 6 1.041986 1.041989]
 ['2022-07-04 17:38:15+00:00' 1.04199 4 1.04199 1.041995]
 ['2022-07-04 17:38:30+00:00' 1.041995 4 1.04199 1.041995]]

熊猫说明：

• 一个ID值
• 创建 bin_index 列，该列检测 bin 中的变化，并为每个这样的行使用 dataframe.groupby（）基于 bin_index
• 使用 data> dataframe 。 min 和 Max 列到原始数据框架。

numpy说明：

• 创建 bin_index 数组，该数组在 bin 中检测变化，并为每个这样的行增量一个ID值
• 准备 aggs 作为阵列 A.形状[0]，2 用于接收 min 和 max 相应 bin 的列中的输入中的值Array A
• 使用布尔掩码对 bin_index 中的每个唯一 bin 值使用 butter a 的列，并将这两个值放在 aggs 的列中，这些行
• 使用 numpy.concatenate（） to to胶水 a 和 aggs 水平合在一起。

Answer 5

如果您的计算机上有一个预先存在的代码库（我认为是这种情况），并且您需要将此代码库“上传”到GitHub，则您需要执行一些操作：

1. 在上github。如果您不熟悉命令行，建议您在Web UI上进行。您应该按照 @ben答案中的链接：在上github

2. 初始化机器上的本地存储库。为此，您应该将终端和 cd 启动到代码库的文件夹中。

     CD/PATH/TO/您的/代码
   git init
    

3. 将您的本地存储库与GitHub上的远程存储库联系起来。
   转到您新创建的回购，复制链接，如下图所示：

   

   确保您要复制 https url。 ssh 类型URL需要更多的配置，并且当您更愿意使用 git 和 ssh tooling时，可以执行此操作。

   然后运行以下命令：

     git Remote添加Origin＆lt;您的回购URL＆gt;
    

   您可以在此处阅读有关Git Repo，Remote Repo和local Repo的更多信息

4. 提交并推动您的代码。

     git commit -a -m“初始提交”
   git推出原点
   ＃您将需要输入您的用户名和密码
    

   github要求如果您在命令行中推动代码，则需要使用个人访问令牌。您可以参考此链接为自己创建PAT。

下一步您应该更多地了解 git 工具。我建议阅读 atlassian的git tutorial ，或=“ https://git-scm.com/book/en/v2” rel =“ nofollow noreferrer”> git书

Answer 6

看来在Okhttp3中，它使用 proxy（） okhttpclient.builder.builder 。 具有与中。

这里是使用Proxy（）的一些示例。

Answer 7

我最终尝试了所有内容，包括禁用缩放，但是对我没有任何帮助。在与另一个项目进行比较之后，我发现显然 flutter Pub 很奇怪，并且使用 1.xx 作为版本约束（即使我通过 Flutter Pub添加）。

更改 pubspec.yaml 中的依赖项为 2.xx 工作：

dependencies:
    ....
    firebase_core: ^2.7.1

请确保您使用的是： https://pub.dev/packages/firebase_core 。

如果您面临类似的问题，也可以为其他Firebase插件软件包做同样的事情。

Answer 8

我们总是可以写入

 z = x xnor y

x，y，x是二进制变量的位置

 z >= 1-x-y
 z <= 1-x+y
 z <= 1+x-y
 z >= x+y-1

。这是严格的（派生为

有时，由于目标（或约束）的工作原理，我们可以放弃＆lt; = or＆gt; =不平等。

Answer 9

您可以解决此转换的方式之一，然后创建数据框架。
示例示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def function(pages=0):
    # Replace this with your logic
    a=list(range(10))
    b=[i*0.9 for i in a]
    c=[i*0.5 for i in a]
    return [a,b,c]

data=np.array(function()).T.tolist()

df=pd.DataFrame(data=data,columns=['A','B','C'])

输出：

In []: df
Out[25]:
     A    B    C
0  0.0  0.0  0.0
1  1.0  0.9  0.5
2  2.0  1.8  1.0
3  3.0  2.7  1.5
4  4.0  3.6  2.0
5  5.0  4.5  2.5
6  6.0  5.4  3.0
7  7.0  6.3  3.5
8  8.0  7.2  4.0
9  9.0  8.1  4.5

Answer 10

尝试将 MAP 函数与结合使用并返回合并的对象。
另外，您可能想将文件内容解析为JSON对象：

const arr1 = JSON.parse(fs.readFileSync('file1.txt', 'utf8'));
console.log(arr1);
const arr2 = JSON.parse(fs.readFileSync('file2.text', 'utf8'));
console.log(arr2);

const merge = (arr1, arr2) => {
  return arr1.map(x => {
    const y = arr2.find(val => val.customerid === x.customerid);
    if (!y) return x;
    return { ...x, ...y }
  })
};

console.log(merge(arr1, arr2));

Answer 11

正如评论中所说，您有一个更改听众倾听所有结果的更改。每当更改结果之一时，将所有结果都添加到您的数组中并将其登录到控制台。
也许更改的侦听器不是您需要的 - 也许您可以在输入所有结果时让用户单击一个按钮，然后在按钮上单击创建数组。
否则，您可以解析数组并检查所有值是否具有长度？

const validArray = !array.some(item => item.length === 0);

（如果您的数组包含一个或多个空字符串的实例，则会返回false，如果您的数组有效。仅在值为True（如果值为true）时，请继续进行下一步）。

还请注意，您的数组是由字符串而不是整数组成的。我不确定这是否是您想要的。

Answer 12

fgets 可用于读取文件的每一行。
使用 strncmp 将行的第一个字符与序列号进行比较。 strncmp 将返回 0 for Match。
在比赛中， sscanf 可以从行中解析字段。 SCANSET ％19 [^;]; 最多将扫描19个不是半彩色的字符，然后扫描半彩色。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

int main ( void)
{
    char matricola[50] = "";
    char line[100] = "";

    printf("insert serial number: \n");
    fgets ( matricola, sizeof matricola, stdin);
    size_t length = strcspn ( matricola, "\n");
    matricola[length] = 0; // remove newline

    FILE *fp=fopen("prova.txt","r");
    if (!fp){
        printf("file doesnt exist\n");
        return -1;
    }

    char (*matrice)[4][20] = NULL;
    size_t rows = 0;

    while ( fgets ( line, sizeof line, fp)) {
        if ( ! strncmp ( line, matricola, length)) {
            char (*temp)[4][20] = NULL;
            if ( NULL == ( temp = realloc ( matrice, sizeof *matrice * ( rows + 1)))) {
                fprintf ( stderr, "realloc problem\n");
                free ( matrice);
                return 1;
            }
            matrice = temp;
            if ( 4 == sscanf ( line, "%19[^;];%19[^;];%19[^;];%19[^\n]"
            , matrice[rows][0]
            , matrice[rows][1]
            , matrice[rows][2]
            , matrice[rows][3])) {
                ++rows;
            }
        }

    }

    for ( size_t each = 0; each < rows; ++each) {
        printf ( "%s\n", matrice[each][0]);
        printf ( "%s\n", matrice[each][1]);
        printf ( "%s\n", matrice[each][2]);
        printf ( "%s\n\n", matrice[each][3]);
    }

    free ( matrice);
    return 0;
}

Answer 13

Typescript Playground link

type Option = {
  value: any,
  label: any
}

interface Role {
  id: number
  name: string
}

const roles: Role[] = [
  { id: 0, name: "foo" },
  { id: 1, name: "bar" },
  { id: 2, name: "baz" },
]

const result: Option[] = roles
  .map(({ id, name }) => ({ label: id, value: name }));

console.log(result);

Result:

[LOG]: [{
  "label": 0,
  "value": "foo"
}, {
  "label": 1,
  "value": "bar"
}, {
  "label": 2,
  "value": "baz"
}]

Answer 14

它实际上删除了具有按钮的父元素。但这是 td 元素。您想删除 grand parent，所以要做：

el.parentElement.parentElement.remove();

仅查找最近的 tr 元素（在祖先元素中）可能会更容易：

el.closest("tr").remove();

function takeOut(el) {
  el.closest("tr").remove();
}

document.getElementById('myButton').onclick = function() {
  const name = document.getElementById('name').value;
  const date = document.getElementById('date').value;
  const amount = document.getElementById('amount').value;
  const nameTd = '<td>' + name + '</td>';
  const dateTd = '<td>' + date + '</td>';
  const amountTd = '<td>' + '
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Expense Tracker</title>
</head>

<body>
  <h1>Expense Tracker</h1>
  <h3>Add A New Item:</h3>
  <label>Name: <input text="text" id="name"></label><br>
  <label>Date:<input type="date" id="date"></label><br>
  <label>Amount:<input text="text" id="amount"></label><br>
  <button type="button" id="myButton">Add Expense</button>
  <button type="button" id="clearList">Clear List</button>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <br>
  <table border="1">
    <tr>
      <th>Name</th>
      <th>Date</th>
      <th>Amount</th>
      <th>Remove</th>
    </tr>
    <tbody id="table">

    </tbody>
  </table>


  <script src="script2.js"></script>
</body>

</html>

 + amount + '</td>' + '<td>' +
    '<button id="removeBtn"type="button" onClick="takeOut(this)">X</button></td>';
  const tr = '<tr>' + nameTd + dateTd + amountTd + '</tr>';
  document.getElementById('table').insertAdjacentHTML('beforeend', tr);
  document.getElementById('clearList').onclick = function() {
    const cl = document.getElementById('table');
    while (cl.hasChildNodes()) {
      cl.removeChild(cl.firstChild);
    }
  }
  document.getElementById('name').value = '';
  document.getElementById('amount').value = '';
  document.getElementById('date').value = '';
}

Answer 15

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