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比较有意思的问题,(100)
yannankai
2003-05-13 09:20:45
ad_dw.describe('evaluate(~'LookUpDisplay(' + 'dydj' + ')~', ' + string(4) + ')'))
上面的语句是在一个函数中执行的。ad_dw是一个传入参数。
如果ad_dw的类型是datawindow,就能得到正确的显示值。
如果ad_dw的类型是datastore,得到的就是实际值。
这个问题是为什么呢?如何解决呢?
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比较有意思的问题,(100)
ad_dw.describe('evaluate(~'LookUpDisplay(' + 'dydj' + ')~', ' + string(4) + ')')) 上面的语句是在一个函数中执行的。ad_dw是一个传入参数。 如果ad_dw的类型是datawindow,就能得到正确的显示值。 如果ad_dw的类型是datastore,得到的就是实际值。 这个问题是为什么呢?如何解决呢?
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xavier_lee
2003-05-13
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study study!!
is good question and answer!
yannankai
2003-05-13
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接分
yannankai
2003-05-13
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照大侠的话,没错。
第二次测试已经成功。
。。。。。。
yannankai
2003-05-13
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: juwuyi(深白色)
调用共享窗口不能完成,我原来就是这样做的(不排除我程序自身的问题)
还是SetFullState()比较保险
zhangning163
2003-05-13
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将datastore指向实际的datawindow;
再将ad_dw以datastore类型代参试一试!
yannankai
2003-05-13
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照大侠的话,没错。
第一次测试已经成功。
。。。。。。
juwuyi
2003-05-13
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LookUpDisplay 得到的是显示值。
可以动态创建一个数据窗口。
String ls_syn, error_create
ls_syn=Modify("datawindow.syntax")
Datawindow ldw_new
ldw_new.Create(ls_syn, error_create)
//将你的datastore的数据共享给ldw_new
datastore.Sharedata(ldw_new)
//调用你自己的函数
yannankai
2003-05-13
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大侠的话太天马行空了,不明白如何做
meteor_wyj
2003-05-13
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你是不是没有检索数据呀
JIANXIN_LU
2003-05-13
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你试一下:GetFullState
yannankai
2003-05-13
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我想如果datastore能够转化为datawindow问题应该也可以解决,但我不知道方法。
值得苦练的
100
道Python经典练手题,(附详细答案)
嗨喽大家好卷子又来了,
100
道Python经典练手题奉上 花了一周的时间,整理了
100
道Python的练习题,如果你是一位初学者,那么这一份练习题将会给你带来极大的帮助,如果你能够完全独立的完成这份练习题,你已经入门的Python了,练习题涵盖Python基础的大部分内容: Python
100
经典练习题,附答案很多小伙伴在学习Python的时候,有时候会迷茫,不知道怎么可以检测出自己的水平是否很高,这次给大家带了这1https://mp.weixin.qq.com/s/wJKG2AsaCQxQhpK-r
A
100
,A800,H
100
,H800之间的
比较
①猿界算力GPU租赁。
几个
比较
有意思
的逻辑
问题
诚实者与说谎者的
问题
:现有A和B两扇门,其中有一个是我要打开的,即正确的门,有一个是错误的门,有两个守门员a和b,他们两都知道正确的门和错误的门,他们会告诉你答案但是它他们有一个是诚实的,有一个是说谎的。现要求,只能问他们其中一个人一个
问题
,怎么才能打开正确的门。 海盗分金
问题
:5个海盗(ABCDE)抢得
100
枚金币,他们按抽签的顺序依次提方案:首先由A提出分配方案,然后5人表决,投票要超过...
Java服务,CPU
100
%
问题
如何快速定位?
找到相关服务,如何定位
问题
代码,也非常考验技术人的功底,今天简单说下思路。假设,服务器上部署了若干Java站点服务,以及若干Java微服务,突然收到运维的CPU异常告警。如何定位是哪个服务进程导致CPU过载,哪个线程导致CPU过载,哪段代码导致CPU过载?简要步骤如下:(1)找到最耗CPU的进程;(2)找到最耗CPU的线程;(3)查看堆栈,定位线程在干嘛,定位对应代码;步骤一、找到最耗CPU的进...
常见GPU算力
比较
(X
100
计算卡,GX
100
)
* 第一项为 Tensor Core 计算 FP8、FP16、BF16、TF32 时的加速频率,第二项为 Tensor Core 计算 FP64 和 CUDA Core 计算 FP32、FP64 时的加速频率。* 4090 的 AD102-300 核心中每个 SM 单元中有 128 个 CUDA 计算单元,其中 64 个 CUDA 可以计算 FP32 或 INT32,另外 64 个只能计算 INT32。取 A
100
80GB PCIe 的算力为
100
%1、CUDA Core 算力。
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