嘗試+63\9000000000，如：MaskedTextBox.Mask屬性所示。\可以逃逸掩蔽元素9。

直接的問題是，你把漸變層放在被遮罩的層前面。你的偽裝起作用了，但你在掩蓋它！如果你想看到這里發生的事情，你想掩蓋的不是self.layer；是gradient。在任何地方將layer.mask =更改為gradient.mask =，您將看到一個實際可見的結果。 然后，你可能會意識到你的面具本身是有缺陷的，但至少你不會只是看著純粹的梯度，想知道面具去了哪里！

import numpy as npa = np.random.random ([800,4])a[:600, :], a[700:, :] = np.nan, np.nan

fill_between繪制在繪圖線下方的圖層上，除非您按以下方式更改其z順序： plt.fill_between(N, A2, A1, color='r', zorder = 10) 當然你可以把它的顏色改成白色，但我已經用紅色顯示了它，以匹配你的例子：

現在很好用,， 我使用了proxy_pass，而不是重寫。 if ( $agentflag = 1 ) { proxy_pass http://IP-address-mobile-app;

你可以搜索一組四個字符，然后替換一組兩個字符，直到你找到一個@符號- const mask = string => string.replace( /(..)(.{1,2})(?=.*@)/g, (_, a, b) => a + '*'.repeat(b.length) );console.log(mask('examplemail@domain.com'));

我將引導您完成一些步驟1.first在您的數據庫中創建一個表，其中包含一個字段，該字段將保存用戶提交的URL，還包含一個用于生成id的字段。注意，您可以使用表的id，但我更希望您為每個URL生成一個隨機但唯一的id。2例子。 假設用戶提交的URL是www.userweb.com，生成的惟一id是rxxx，您的網站名是www.mywebsite.com。屏蔽的URL現在將變為www.mywebsite.com/rxxx。 接下來，在我們的例子www.mywebsite.com/rxxx中，每當有人試圖訪問屏蔽的URL時，在后臺發生的事情是，您將從鏈接rxxx獲得id，并搜索您的表（您在第一步中創建的表），獲得實際的鏈接，然后將此人重定向到實際的網站。這樣，您就可以跟蹤URL被單擊的次數等。

我獲得了相當好的性能提升（比原版本快(30-40x） 我確保零不重疊： 在每個樣本中有700個1，我將700個隨機整數拆分為4個（因此它們的總和為700）->我有1的大小 我根據1的大小計算0的指數 def faster_than_original(): zeros_size = 100 n_zeros = 3 mask = np.ones((10000, 1000)) indices_weights = np.random.random((mask.shape[0], n_zeros + 1)) number_of_ones = mask.shape[1] - zeros_size * n_zeros ones_sizes = np.round(indices_weights[:, :n_zeros].T * (number_of_ones / np.sum(indices_weights, axis=-1))).T.astype(np.int32) ones_sizes[:, 1:] += zeros_size zeros_start_indices = np.cumsum(ones_sizes, axis=-1) for sample_idx in range(len(mask)): for zeros_idx in zeros_start_indices[sample

您可以使用dense_rank()： select serialid, dense_rank() over (order by serialid) as newidfrom t; EDIT: 我有過一些并行系統的經驗，即以下速度更快： select t.*, newid from t join (select serialid, row_number() over (order by serialid) as newid from t group by serialid ) tt on t.serialid = tt.serialid; 有些數據庫需要對單個節點上的所有數據進行排序，因為沒有使用partition by的partition by。聚合查詢減少了數據量，因此可以顯著提高性能——但我不確定這個技巧在Teradata中是否有效。

你可以用 (%replace(%msg){'"(email|phone)":[^,]*,?','"$1":"****"'}) "(email|phone)":[^,]*,?正則表達式匹配 "-a"char (email|phone)-組1（$1）：email或phone字符串 ":-一個":字符串 [^,]*-除逗號以外的零個或多個字符 ,?-可選的,字符。 替換為"$1":"****":"+組1值+":"***"。 請參閱regex演示。

根據文檔顯示，ConvLSTM1D層需要一個形狀為(samples, timesteps)的遮罩。您正在計算的掩碼的形狀為(samples, time, rows)。這里有一個解決方案可以解決您的問題，但我不確定這是否是正確的方法： import tensorflow as tfinput1 = tf.keras.layers.Input(shape=(2, 94, 3))masking = tf.keras.layers.Masking(mask_value=-999)(input1)convlstm = tf.keras.layers.ConvLSTM1D(filters=16, kernel_size=15, data_format='channels_last', activation="tanh")(inputs = masking, mask = tf.reduce_all(masking._keras_mask, axis=-1))dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(convlstm)flatten1 = tf.keras.layers.Flatten()(dropout)outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(flatten1)model = tf.k

在這個特定的例子中，至少觸發器CARDS_TBL_TRG_UPDATE不做任何事情（除了引發MUTATING TABLE異常），可以省略它。扔掉它，你的例子就會按預期運行。看到這把小提琴了嗎

這就是我想到的：取第一個字符，用*填充到所需長度，然后添加其余字符。 select rpad(substr(emailaddress, 1, 1), instr(emailaddress, '@') - 2, '*') || substr(emailaddress, instr(emailaddress, '@') - 1)from mytable;

使用x[col]代替x.col和return組x代替一列： def gen_new_group(x, col, interested_in, var): ref = x[var].shift() m1 = x.loc[x[col]==interested_in, var].diff().gt(ref) m2 = x[col].ne(interested_in) x['new_group'] = m1.cumsum().add(1).mask(m2) return xdf = (df.groupby('person') .apply(gen_new_group, col='product', interested_in="fruit", var="time_bought")) print (df) person time_bought product new_group42 abby 10 fruit 1.012 abby 5 fruit 1.010 abby 10 other NaN3 barry 12 fruit 1.0

在執行input = input[mask]操作時，您正在覆蓋原始數組。如果省略該步驟，則可以就地修改屏蔽值，但保持non-masked值不變 i = np.random.randn(2, 5)print(i)[[ 0.48857855 0.97799014 2.29587523 -2.37257331 1.28193921] [ 0.62932172 1.37433223 -1.2427145 0.31424802 1.34534568]]mask = i> 0i[mask] *= 1000000000000print(i)[[ 4.88578545e+11 9.77990142e+11 2.29587523e+12 -2.37257331e+00 1.28193921e+12] [ 6.29321720e+11 1.37433223e+12 -1.24271450e+00 3.14248021e+11 1.34534568e+12]]