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  • 2021-07-31 05:12:02

    近日使用的用友畅捷通T+财务管理软件的T6中碰到一个问题:

    提示:运行时错误“13”:类型不匹配。是什么意思

    详细的问题情况是这样的:

    刚装好T6-7.1版,点击企业门户时提示:运行时错误“13”:类型不匹配。是什么意思?

    注意:本文中提供的方案可以尝试进行操作,如果解决不了您的问题,可以点击:https://www.aiufida.com/24239.html 进行有偿咨询。

    好的,谢谢!

    系统管理员登录软件使用正常,其他标准用户登录软件打开所有模块提示内存溢出,是由于电脑做了域管理的权限控制,标准用户登录会有提示,需要把域管理成员设置为本地管理员权限就正常,步骤如下

    1、使用本地管理员账户(默认为administrator)登录电脑;右键【计算机】-【管理】-【本地用户和组】-【组】-右侧选择【管理员组Administrators】-双击打开;2.在弹出的页面中,选择【添加到组】-【添加】;3.弹出的页面中,选择【高级】;4.弹出的页面中,右侧选择【立即查找】--列表中找到你要添加的账户-【确定】-【应用】-【确定】。

    我在基础档案-点击会计科目是提示:内存溢出。是怎么回事?

    好的,谢谢,已经解决好了!

    您好1.此报错一般为电脑环境导致,如电脑日期格式、电脑计算机名称;2.操作系统是软件所不支持的操作系统;3. 点这里为您呈现图文并茂处理方案!

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  • excel Match函数不同匹配类型用法解析

    千次阅读 2021-01-25 16:15:22
    通俗说法:MATCH(要查找相对位置的指定值,搜索区域,匹配类型) 第一个参数lookup_value可以是数字、文本或逻辑值,或者对上述类型的引用; 第二个参数lookup_array( 搜索区域)必须为同行或同列; 第三个参数...

    MATCH 函数可在特定的搜索区域搜索指定值,并返回指定值在搜索区域中的相对位置。

    语法结构

    MATCH(lookup_value, lookup_array, [match_type])

    通俗说法:MATCH(要查找相对位置的指定值,搜索区域,匹配类型)

    第一个参数lookup_value可以是数字、文本或逻辑值,或者对上述类型的引用;

    第二个参数lookup_array( 搜索区域)必须为同行或同列;

    第三个参数match_type为匹配类型,即如何将"要查找相对位置的指定值"与"搜索区域"中的值进行匹配。匹配类型参数有0、1、-1三种,下面我们通过案例分别进行讲解。

    匹配类型参数为0

    0为精确匹配,即在搜索区域查找完全等于指定值的第一个值,并返回其在搜索区域中的相对位置。在精确匹配的情况下,搜索区域中的值可以任意排列,如果找不到指定值返回结果为错误值。

    应用案例:

    下图表格中A1:F1为搜索区域,当要搜索的指定值为"5"时,返回了同样内容为"5"的E1单元格在搜索区域中的相对位置5;当指定值为"5.8"时,搜索区域匹配不到完全一样的值,所以返回结果为错误值#N/A。

    Excel办公技巧:Match函数不同匹配类型用法解析 

    另外,在精确匹配时如果要搜索的指定值为文本字符串,可在参数lookup_value中使用通配符问号 (?) 和星号 (*) ,问号匹配任意单个字符,星号匹配任意一串字符。如果要查找实际的问号或星号,可在字符前键入波形符 (~)。

    应用案例:

    我们要在搜索区域A1:F1单元格范围中查找文本"秋香",将其在A1:F1单元格中的相对位置返回至E4单元格,可在E4单元格输入公式:=MATCH("秋?",A1:F1,0),即可返回结果3。在公式中,"秋?"中的"?"代表任意单个字符,意为查找第一个字符为"秋"、共由两个字符组成的文本字符串。

    Excel办公技巧:Match函数不同匹配类型用法解析 

    匹配类型参数为1

    1为模糊匹配,即在搜索区域查找小于或等于指定值的最大值,并返回其在搜索区域中的相对位置。匹配类型参数为1时,搜索区域的值必须以升序排列,否则结果容易出现错误。

    应用案例:

    下图表格中第一行数字1-6按升序排列,第二行数字1-6按降序排列,我们看看在搜索区域数值相同而排序不同的情况下,搜索相同的指定值结果有什么不同。

    Excel办公技巧:Match函数不同匹配类型用法解析 

    选中E5单元格,输入公式:=MATCH(5.8,A1:F1,1),即返回了5(小于或等于指定值5.8的最大值)在搜索区域A1:F1中的相对位置5,返回结果正确;

    选中E6单元格,输入公式:=MATCH(5.8,A2:F2,1),将指定值5.8与搜索区域A2:F2单元格内容进行匹配,本应返回5(小于或等于指定值5.8的最大值)在搜索区域中的相对位置2,因为排序方式有误,返回了错误结果6。

    匹配类型参数为-1

    -1也是模糊匹配,即在搜索区域查找大于或等于指定值的最小值,并返回其在搜索区域中的相对位置。匹配类型参数为-1时,搜索区域的值必须按降序排序,否则结果容易出现错误。

    应用案例:

    下图表格中第一行数字1-6按降序排列,第二行数字1-6按升序排列,我们看看在搜索区域数值相同而排序不同的情况下,搜索相同的指定值结果有什么不同。

    Excel办公技巧:Match函数不同匹配类型用法解析 

    选中E5单元格,输入公式:=MATCH(5.8,A1:F1, -1),即返回了6(大于或等于指定值5.8的最小值)在搜索区域A1:F1中的相对位置1,返回结果正确;

    选中E6单元格,输入公式:=MATCH(5.8,A2:F2, -1),将指定值5.8与搜索区域A2:F2单元格内容进行匹配,本应返回6(大于或等于指定值5.8的最小值)在搜索区域中的相对位置6,因为排序方式有误,返回了错误值#N/A。

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  • 匹配查询(Match)

    千次阅读 2020-02-28 10:10:24
    匹配(Match)查询属于全文...匹配查询共有三种类型,分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix),默认的匹配查询是布尔类型,这意味着,ElasticSearch引擎首先分析查询字符串,根...

    匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返回查询结果。匹配查询共有三种类型,分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix),默认的匹配查询是布尔类型,这意味着,ElasticSearch引擎首先分析查询字符串,根据分析器对其进行分词,例如,对于以下match查询:

    "query":{ 

          "match":{ 

            "eventname":"Microsoft Azure Party"

          }

    查询字符串是“Microsoft Azure Party”,被分析器分词之后,产生三个小写的单词:microsoft,azure和party,然后根据分析的结果构造一个布尔查询,默认情况下,引擎内部执行的查询逻辑是:只要eventname字段值中包含有任意一个关键字microsoft、azure或party,那么返回该文档,伪代码是:

    if(doc.eventnamecontains"microsoft"ordoc.eventnamecontains"azure"ordoc.eventnamecontains "party") returndoc

    匹配查询的行为受到两个参数的控制:

    operator:表示单个字段如何匹配查询条件的分词

    minimum_should_match:表示字段匹配的数量

    通过调整operator 和 minimum_should_match 属性值,控制匹配查询的逻辑条件,进而控制引擎返回的结果。默认情况下operator的值是or,在构造查询时设置分词之间的逻辑运算符,如果设置为and,那么引擎内部执行的查询逻辑是:

    if(doc.eventnamecontains"microsoft"anddoc.eventnamecontains"azure"anddoc.eventnamecontains "party") returndoc

    对于minimum_should_match 属性值,默认值是1,如果设置其值为2,表示分词必须匹配查询条件的数量为2,这意味着,只要文档的eventname字段包含任意两个关键字,就满足查询条件。

    短语(Phrase)是一个字符串,其单个分词出现的位置和分词的数量是固定的。在进行短语查询时,必须匹配短语中每个分词及其相对位置,例如,对于包含两个分词的短语:“azure function”,分词“azure”出现在分词“function”之前,并且两个词条之间的位置相差一个空格,下面两个字符串都满足短语匹配:

    "Azure Notification Hubs & Azure Function"

    "Serverless Azure Function"

    一,布尔匹配查询

    布尔型match查询是把query参数中的条件字符串加以分析,使用索引映射中定义的分析器对字符串分词,然后构建相应的子查询,ElasticSearch选择合适的分析器(analyzer),该analyzer和建立索引时使用的分析器相同。在执行match查询时,默认情况下,字段值必须匹配任意一个词条,例如,当文档的eventname字段匹配任意一个分词,azure、aws和cloud时,该文档匹配match查询,匹配分词的数量是由匹配参数控制的。

    POST /_search -d{    "from":10,  "size":5,  "query":{        "match":{          "eventname":"azure aws cloud"      }

      }

    }

    2,match查询常用的参数

    operator:用来控制match查询匹配词条的逻辑条件,默认值是or,如果设置为and,表示查询满足所有条件;

    minimum_should_match:当operator参数设置为or时,该参数用来控制应该匹配的分词的最少数量;

    POST /search -d

    {    "from":10,  "size":5,  "query":{        "match":{          "eventname":{              "query":"azure aws cloud security",            "operator":"or",            "minimum_should_match":2        }

          }

      }

    }

    二,短语匹配查询(match_phrase)

    在执行短语匹配查询时,ElasticSearch引擎首先分析(analyze)查询字符串,从分析后的文本中构建短语查询,这意味着必须匹配短语中的所有分词,并且保证各个分词的相对位置不变:

    POST /_search -d{    "from":1,  "size":100,  "fields":[ "eventname"],  "query":{        "match_phrase":{          "eventname":"Open Source"      }

      }

    }

    三,短语前缀匹配查询(match_phrase_prefix)

    除了把查询文本的最后一个分词只做前缀匹配之外,match_phrase_prefix和match_phrase查询基本一样,参数 max_expansions 控制最后一个单词会被重写成多少个前缀,也就是,控制前缀扩展成分词的数量,默认值是50。扩展的前缀数量越多,找到的文档数量就越多;如果前缀扩展的数量太少,可能查找不到相应的文档,遗漏数据。如代码所示,能够查到eventname包含"Open Source Hack Night"的文档。

    POST /_search -d{    "from":1,  "size":100,  "fields":[ "eventname"],  "query":{        "match_phrase_prefix":{          "eventname":{              "query":"Open Source hac",            "max_expansions":50        }

          }

      }

    }

    四,多字段匹配查询

    在多个字段上执行匹配相同的查询,叫做"multi_match"查询,Elasticsearch共有五种多字段匹配查询:best_fields,most_fields,cross_fields,phrase和phrase_prefix,默认的是best_fields类型,如下示例代码:

    {

      "multi_match" : {

        "query":"Microsoft Azure",

        "fields": ["subject","message" ]

      }

    }

    参数query指定查询的条件,在match查询中,query中的参数被分析成分词;参数type指定查询的类型,默认值是best_fields;参数fields指定字段数组,ElasticSearch在每个字段上匹配参数query。对于best_fields和most_fields类型,每个字段都会拆分成一个子查询(Individual Query),这意味着,ElasticSearch引擎在每个字段上生成一个子查询,每个子查询都匹配相同的query参数。

    在示例中,参数query被拆分成两个分词microsoft和azure,ElasticSearch引擎有两个参数设置每个子查询(Individual Query)应该匹配的分词数量。

    参数operator设置每个字段的子查询的匹配分词的逻辑方式,默认值是or,例如,如果设置参数operator为and,那么subject字段中必须同时含有microsoft和azure这两个分词。也就是说,匹配所有的分词。

    "operator":"and"

    当参数operator使用默认值时,参数minimum_should_match设置每个子查询应该匹配多少个分词,默认值是1,例如,设置minimum_should_match为1,那么subject字段中至少含有microsoft或azure的一个分词。

    “operator”:"or""minimum_should_match":1

    1,best_fields类型

    best_fields类型是默认值,从指定的字段中匹配查询,每个字段都计算评分(_score),返回最高的评分。如果不考虑评分,那么best_fields查询类型的含义是从指定的字段中执行查询,返回匹配的文档。

    对于best_fields和most_fields查询类型,它们都是基于字段拆分的,每个字段都会产生一个子查询,

    {

      "multi_match" : {

        "query":"Will Smith",

        "type":"best_fields",

        "fields":    ["first_name","last_name" ],

        "operator":"and"

      }

    }

    跟best_fields类型相同的查询类型是dis_max,字母dis是单词“Disjunction”的简写,意思是分离,dis_max查询类型有一个子查询数组,每一个子查询都单独计算评分,返回子查询中最高的评分。如果忽略评分,那么dis_max查询类型的含义是执行指定的子查询,返回匹配的文档。

    {

      "dis_max": {

        "queries": [

          { "match": {"subject":"brown fox" }},

          { "match": {"message":"brown fox" }}

        ]  }

    }

    2,most_fields类型

    most_fields类型是默认值,从指定的字段中匹配查询,每个字段都计算评分(_score),最后把每个字段的评分合并(Combine)在一起,求平均分。如果不考虑评分,那么most_fields查询类型的含义是从指定的字段中执行查询,返回匹配的文档。

    该类型的查询类似于布尔查询的should子句查询,

    {

      "bool": {

        "should": [

          { "match": {"title":"quick brown fox" }},

          { "match": {"title.original":"quick brown fox" }},

          { "match": {"title.shingles":"quick brown fox" }}

        ]

      }

    }

    3,phrase和phrase_prefix查询类型

    该类型的query是phrase,在每个字段上执行查询,然后返回最高的评分,类似于best_fields类型。

     View Code

    4,cross_fields类型

    该查询类型是把query条件拆分成各个分词,然后在各个字段上执行匹配分词,默认情况下,只要有一个字段匹配,那么返回文档。

    例如,query参数拆分成will和smith两个分词,当参数operator为and时,字段first_name或last_name必须包含will ,并且first_name或last_name必须包含smith。

    {

      "multi_match" : {

        "query":"Will Smith",

        "type":"cross_fields",

        "fields":    ["first_name","last_name" ],

        "operator":"and"  }

    }

    如果参数operator为or,字段first_name或last_name必须包含will ,或者 first_name或last_name必须包含smith,其等价的逻辑是,只要字段 first_name或last_name中包含 will或smith就返回文档。

    出处:http://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4577065.html



    作者:不落的风筝
    链接:https://www.jianshu.com/p/88c726f7e6e1
    来源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  • 影像匹配方法

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    影像匹配方法

    一、图像匹配方法

    图像匹配的方法很多,一般分为两大类,一类是基于灰度匹配的方法,另一类是基于特征匹配的方法。

    (1)基于灰度匹配的方法。也称作相关匹配算法,用空间二维滑动模板进行图像匹配,不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面。

    已有的基于灰度的匹配方法很多,如:Leese于1971年提出的MAD算法;为使模板匹配高速化,Barnea于1972年提出了序贯相似性检测法—SSDA法,这种算法速度有了较大提高,但是其精度低,匹配效果不好,而且易受噪声影响。随后陈宁江等提出的归一化灰度组合相关法(NIC),山海涛等提出基于灰度区域相关的归一化灰度(Nprod)匹配法等。其中,归一化积相关匹配法较其他方法更具有优势。

    设参考图S是大小为M*M的图像,实时图T是大小为N*N的图像,并且M>N。图像匹配是将实时图T叠放在参考图S上平移,模板覆盖下的那块大小为N*N的搜索图叫做子图Suv。(u,v)为这块子图的左上角像点在图中的坐标,称为参考点,(u,v)的取值范围为:

    这里写图片描述

     
    基于灰度相关匹配能获得较高的定位精度,但是它的运算量大,难以达到实时性要求。

    (2)基于特征匹配的方法。首先在原始图像中提取特征,然后再建立两幅图像之间特征的匹配对应关系。

      常用的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。图像特征相比像素点数量杀过少很多,特征间的匹配度量随位置变化尖锐,容易找出准确的匹配位置,特征提取能大大减少噪声影响,对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应力。基于特征的图像匹配方法在实际中的应用越来越广泛,也取得了很大的成果,基于图像特征的匹配方法主要有以下四种:

    图像点匹配技术。图像点匹配技术可以分为两类:一类是建立模板和待匹配图像的特征点集之间的点点对应关系,然后计算对应点之间的相似性度量来确定图像匹配与否;另一类是无须建立显示的点点对应关系,主要有最小均方差匹配、快速点匹配、Haussdorff点距离匹配等。

    边缘线匹配技术。边缘线可以通过区域分割、边缘检测等得到。采用边缘线段的优点是孤立边缘点的偏差对边缘线段的影响很小,还加入了边缘连接性约束。主要的方法有HYPER匹配技术、chafer匹配技术等。

    闭合轮廓匹配技术。轮廓匹配,是模式识别和三维重建的一个最基本问题,常用的有Fourier描述子、HRP描述子等。Fourier描述子反映的是轮廓线的全局特征。HRP描述子相比则反映了闭合边界的局部特征,能够很好的处理轮廓线的局部变化和遮掩性,降低了算法的复杂度。

    使用高级特征的匹配技术。利用图像特征间的几何约束,将特征属性值之间简单比较的结果作为相似性度量,从而进一步提高匹配算法的速度。主要有图像匹配法、松弛法和能量最小化法等。

    基于特征匹配方法,一般都具有较好抗几何失真和灰度失真的能力,对抗噪声干扰也有一定的抑制能力,其难点在于自动、稳定、一致的特征提取,并且特征提取过程会损失大量的图像信息,因而不易硬件实现。目前,对自然环境下的景物图像进行分割或特征提取任然是一项困难的工作。

    二、图像匹配算法性能评价指标

    匹配算法的性能评价指标主要有:匹配概率、匹配精度、匹配速度。

    匹配概率,是正确匹配次数与总的匹配次数之比。

    匹配精度,是正确匹配的匹配误差均方差,描述了匹配的准确性。由于噪声和其他误差因素的影响,图像匹配时最终得出的匹配位置和真正的匹配位置是不同的,估计匹配点和真正匹配点之间存在一定的随机偏差,该偏差称为匹配误差。显然匹配误差的方差越小,则定位精度越高。

    匹配速度,是指匹配算法的快慢程度,说明了搜索的快速性。

    一个好的匹配算法要求匹配概率尽可能高,匹配误差小,算法计算快,能满足应用环境对实时性的要求。

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