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2015年10月29日 · 这里需要提醒的是：mysql的执行计划和查询的实际执行过程并不完全吻合。如何证明这一点呢？真正的执行过程可以通过mysql的trace工具来分析。1，针对执行2
Matching principle A third key factor is the matching principle, which states that the maturity of assets should be reflected in the maturity of the finance used to support them. Short-term finance should be used for fluctuating current assets, while long-term finance should be used for permanent current assets and non-current assets.
配比原则（Matching Principal）是以权责发生制（accrual basis）为基础的，会计主体必须按照权责发生制的原则对各期的收入费用进行核算。 会计主体的经济活动会带来一定的收入，也必然要发生相应的费用。 有所得必有所费，所费是为了所得，两者是对立的统一，利润正是所得比较所费的结果。 配比原则的依据是受益原则，即谁受益，费用归谁负担。 如果企业有意的高估这笔应计费用，等未来这笔钱真的给出去时，比之前记的少，那么少的这部分就回拨作为成本的减少计入未来的利润表。 或者企业有意的高估这笔应计损失，等未来损失真的发生时，比之前记的少，那么少的这部分也被回拨进未来的表，增加了未来的利润。 这种操作就像是在饼干罐子里放了饼干，等到过几天再开心的吃。
2014年8月14日 · 在进行表述和披露时，同样要遵循GAAP的matching principle, 相应的收入和成本要对应，另外还要包含internal customer的部分。 需要按照segment披露的科目也很详尽。
一句话解释. CIE-H是基于深度学习技术的图匹配算法，其主要思想为通过特殊神经网络模块CIE融合图结构信息到点Embedding向量，使用基于Hungarian Attention的损失函数训练以后，可以使得传统的匈牙利算法充分考虑图结构信息，实现更好的图匹配效果。 整体流程. 首先，我们可以根据下图简单了解一下算法的整体架构。 首先，对于两张待匹配的图片，我们可以根据CNN网络得到目标点的Embedding向量，同时可以根据Gaussian Kernel根据点的Embedding向量得到边的Embedding向量。 随后，我们就可以直接使用图神经网络提取高阶点特征和边特征。 图神经网络更新公式如下所示，其中 H^ {l+1} 代表 l+1 阶点特征。
2013年12月23日 · 龚禹. 互联网从业者. Scala的case class使用pattern match来处理复杂数据结构非常自然。 比如用使用case class来抽象JSON数据格式，对具体数据的处理使用pattern match的方法。 这里有一个小例子. Cousera 响应式编程. 发布于 2015-10-27 01:25. 匿名用户. 普通语言： enum Fuck { Shit, Bitch, Frog, } var goddam = Frog; var older = match goddam { Shit => "翔", Bitch => "表", Frog => "蛤", } . 文艺语言：
最近刚好在写稳定匹配形状的算法。 之前自己写了个聚类提边缘+边缘链提直线+直线组合的算法，后来发现图像里形状不完全对应理论形状的时候还是不行。 然后我想到这种需求一些机器视觉商业库肯定专门研究过，看了看halcon工程师写的机器视觉算法与应用里shape-based matching的原理，结果发现跟我之前研究过的linemod一模一样。 shape-based matching给我最大的启发是只用梯度方向，也就是说不管你用什么花样的算法， 当你开始提边缘时你就输了 。
