请问各位怎么才能将数据窗口里面的数据从新排序分分组

PowerBuilder > DataWindow [问题点数:50分,结帖人tomwen]
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WPF MVVM UI分离之《交互与数据分离》 基础才是重之重~delegate里的Invoke和BeginInvoke 不确定变为...

WPF MVVM UI分离之《交互与数据分离》 在我们使用WPF过程,不可避免并且超级喜欢使用MVVM框架。 ...那么,使用MVVM的出发点是视觉与业务逻辑...请问此业务该放置于Xaml.cs文件,还是ViewModel呢? 再如弹窗...

Java学习---程序设计_基础题[1]

0、 数组排序大全[冒泡/选择/快速/插入] 1 package com.ftl; 2 3 import java.io.BufferedReader; 4 import java.io.IOException; 5 import java.io.InputStreamReader; 6 import ja...

一个小兔子的大数据见解1

离线阶段  刚去公司的时候,做数据的迁移,写sqoop脚本,(注意:这里可能会问到sqoop增量导入数据的方式式,一般会用到append追加的模式)把数据...这里有技术的问题,实际上把数据放到hive是放到了hadoop的hdfs...

LeetCode 刷题题目总结

strStr()跳跃游戏盛最多水的容器统计「优美子数组」在排序数组查找元素的第一个和最后一个位置搜索二维矩阵相对名次旅行终点站保护城市天际线砖墙二叉树的最近公共祖先顺次数链表删除链表的节点环形链表回文链表...

JAVA开发全集

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注册表知识与技巧大全

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【理论面试篇】收集整理来自网络上的一些常见的 经典前端、H5面试题 Web前端开发面试题...

##2017.10.30收集 面试技巧 5.1面试形式 1)一般而言,小公司做笔试题;大公司面谈项目经验;做地图的一定考算法 2)面试官喜欢什么样的人 ü技术好、自信、谦虚、善于沟通、表达。 ü喜欢追究原理 ...2)...

两周面试突击

以下问题均来自网络,答案以及笔记也是自己去查阅总结的,技术能力有限,如有错误,请联系改正 1、java 初级、中级、高级工程师有...2、做一个java项目在学习完java的基础知识之后,做一个java项目来巩固一下,在项目会发

2018年作为一个新手的Oracle(DBA)学习笔记

Oracle数据库笔记 Jack Chaing 作者QQ595696297 交流群 127591054 祝大家学习进步。 如果大家想看Word版本的可以去下载:Word排版比较清晰一些。 ... 此笔记是作者本人去年开始从一个DBA新人的学习笔记,积累至今,...

初级DBA知识

Oracle数据库笔记 Jack Chaing 作者QQ595696297 交流群 127591054 祝大家学习进步。  如果大家想看Word版本的可以去下载:Word排版比较清晰一些。  ...此笔记是作者本人去年开始从一个DBA新人的学习笔记,积累...

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初级DBA知识 - u010930978的博客 - 博客频道 - CSDN.NET

玩转windows XP

1、最全的windows操作系统快捷键 一、常见用法: F1 显示当前程序或者windows的帮助内容。 F2 当你选中一个文件的话,这意味着“重命名” F3 当你在桌面上的时候是打开“查找:所有文件”对话框 F10或ALT 激活...

注册表知识and技巧大全

注册表知识和技巧大全 注册表基础: ********系统文件夹:********* 名称 路径 含义 AppData C:\Windows\Application Data 应用程序 Cache C:\Windows\Temporary Internet Files...Desktop Desk

【转载】shell实例手册

原文地址:shell实例手册 作者:没头脑的土豆 shell实例手册 ... 请使用"notepad++"打开此文档,"alt+0"函数折叠后方便查阅 请勿删除信息,转载请说明出处,抵制不道德行为。 错误在所难免...

sql server

sql server 作者:Sanle 来源:博客园 发布时间:2006-04-27 13:06 阅读:3402 次 原文链接 [收藏]  ...1.清空日志:DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG  ...2.截断事务日志:BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_...

TCP 协议讲解(合集)

转自http://blog.csdn.net/flyingfalcon/archive/2008/03/22/2207145.aspx int send( SOCKET s, const char FAR *buf, ... 不论是客户还是服务器应用程序都用send函数来向TCP连接的另一端发送数据。客户程序一般用

注册表知识和技巧大全

Ruby的大冒险(2D游戏精品辅导课)----李大数解读

Hi,我是李大数,喜欢探究数学,美术,游戏,心理等一切有艺术感之物,并把...可惜只提供了英文版本,中文读者难免在学习过程产生种种误读而踩坑,因此我计划逐课进行解读,加入自己的一些补充性总结和实际操作经验。

集合各大牛博客的web前端面试题

特此来引用,希望可以帮助各位。 前端开发所需掌握知识点概要: HTML&CSS: 对Web标准的理解(结构、表现、行为)、浏览器内核、渲染原理、依赖管理、兼容性、CSS语法、层次关系,常用属性、布局、选择器、...

转——shell实用手册

shell实例手册 ... 请使用"notepad++"打开此文档,"alt+0"函数折叠后方便查阅 请勿删除信息,转载请说明出处,抵制不道德行为。 错误在所难免,还望指正! # shell实例手册最新下载地址: http://hi....

shell 实例

转载自:https://github.com/liquanzhou/ops_doc 这里只作为笔记使用,不做他用 shell实例手册 0 说明{ ... 欢迎系统运维加入Q群: 198173206 # 加群请回答问题 ... 欢迎运维开发加入Q群: 365534424 # ...

干货!一篇文章集合所有Linux基础命令

1 文件{ls -rtl # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rttouch file # 创建空白文件rm -rf 目录名 # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制)dos2unix # windows文本转linux文本unix2dos # linux文本转windows文本...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Pygame中文手册 完整版

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块,基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序,Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库,它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法,方便大家查询和使用,感兴趣的可以下载学习

1天搞定Python进阶课程-数据分析库Pandas

pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用。本课程会讲解到pandas中核心的一些知识点,包括Series以及DataFrame的构建,赋值,操作,选择数据,合并等等,以及使用pandas对文件进行读取和写入,使用pandas绘图等等。 让大家在短时间内快速掌握python的数据分析库pandas的使用。

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