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Android入门之在子线程中调用Handler详解

如果是Handler写在了子线程中的话,我们就需要自己创建一个Looper对象了：创建的流程如下:直接调用Looper.prepare()方法即可为当前线程创建Looper对象,而它的构造器会创建配套的

·2022-12-05 19:57

stylegan2-pytorch 自己训练的model 出错

/checkpoint/550000.pt5500000的这个模型是作者发布得模型2800000这个是我自己训练的模型我训练的步骤为：pythonprepare

jinggegebuaa·2022-12-05 08:59

conda create虚拟环境不成功

Anunexpectederrorhasoccurred.Condahaspreparedtheabovereport.Uploaddidnotcomplete.然后往上找，发现这里是问题所在File"D

小随风_hi·2022-12-03 16:26

【JavaWeb从零到一】-JDBC详解

快速入门：3.详解各个对象：a.DriverManager：驱动管理对象b.Connection：数据库连接对象c.Statement：执行sql的对象d.ResultSet：结果集对象,封装查询结果PreparedStatement

Hhzzy99·2022-12-03 11:45

计算机网路自顶向下套接字web服务器

/bin/envpython#importsocketmodulefromsocketimport*importsysserverSocket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#Prepareaseversocketse

weixin_50157202·2022-12-03 08:59

【得物技术】得物直播秒开体验提升

比如视频可以预下载对应的视频列表，而直播是动态、实时的流，不是静态的，所以就没办法去prepare以及预下载去做缓存。缓存这一大利器是用不了了，那么我们是如何提高其秒开速度的呢？

得物技术·2022-12-02 13:26

Moses

Ubuntu12.04#preparesudoapt-getinstallbuild-essentiallibboost-all-devautomakecshtcltcl-devtkgawkgzipbzip2p7zipsubversiongitlibtoollibz-devlibbz2

Ansonxing·2022-12-02 12:53

【Pytorch】学习笔记（训练代码框架）

中保存的是计算产生的梯度用于反向传播更新参数使用由loss.backward()所计算的梯度会产生累计，所以在每次参数更新后需要设置optim.zero_grad来将上一次的梯度清空pytorch的训练代码主要分为四个模块PrepareDataimporttorchfrom

Chaossll·2022-12-02 05:40

Spring的refresh源码解读整理

源码详细分析2、setConfigLocations(configLocations);3、setConfigLocations进行外部引入的配置文件的读取4重点Spring的refresh方法概览4.1)prepareRefresh

平安喜乐-2021·2022-12-01 11:59

【PP-YOLOv2】训练自定义的数据集

官方数据准备文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.1/docs/tutorials/PrepareDataSet.md1

摇曳的树·2022-12-01 10:17

JavaWeb(AJAX实现分页)

获取任意表格中的总记录数/***获取任意表格中的总记录数*/publicIntegergetTableCount(StringtableName,StringsearchName){Connectionconn=null;PreparedStatementps

星星铺满海面·2022-11-30 15:15

Kubernetes集群上部署Harbor、Dashboard、Ingress

1.1部署Harbor链接：https://pan.baidu.com/s/1TtM-wtOtps6ISz4WwKKIXQ提取码：ywf1第一步：下载和安装goharbor-prepare镜像；第二步：

老钟私房菜·2022-11-30 00:11

使用springboot项目使用原生jdbc进行MYSQL数据库的连接

原⽣jdbc访问数据库步骤加载JDBC驱动程序创建数据库的连接创建preparedStatement执⾏SQL语句处理结果集关闭JDBC对象资源Springboot项⽬测试原⽣JDBC连接步骤步骤一：pom.xml

Cabbage coder·2022-11-29 12:21

Google Data Analytics Certification 笔记 1

ContentsPreparedataforexploration1.Selectingtherightdata2.Dataformatsinpractice3.Thestructureofdata4.

stellalxy·2022-11-29 03:03

使用 DruidDataSource 通过配置log4j.properties 在控制台打印 sql语句

DEBUGlog4j.logger.druid.sql.DataSource=DEBUGlog4j.logger.druid.sql.Statement=DEBUGlog4j.logger.druid.sql.PreparedStateme

AMMOHERE·2022-11-28 12:52

DeepLung代码复现（一）-------------数据预处理

/DeepLung-master/prepare.py进行数据预处理，将config_training

CHENxiaoni_·2022-11-27 23:53

Conda has prepared the above report.

之前还没问题，现在就(base)C:\Users\wei>condaactivatetensoflow1(tensoflow1)C:\Users\wei>condainstallseabornCollectingpackagemetadata(repodata.json):failed#>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>ERRORREPORTpackage_ref_or_match_sp

sereasuesue·2022-11-27 09:55

《PyTorch深度学习实践》第五讲用PyTorch实现线性回归

首先确定线性模型函数，以及损失函数的公式编写代码主要有四个步骤：以下是我对于本节做的笔记，话不多说，上图线性模型的pytorch实现代码如下：importtorch#preparedataset第一步：

风清扬，夏邑·2022-11-27 07:03

The Steps to prepare the Remote Device and necessary packages for Deep Learning

ThelocalInstallstep1selectaremoteserverinAWSAdd50GBHDDThenextistologinyourremotecomputerdosomeworksforyourremoteserversudoaptupdatesudoaptinstallbuild-essentialinstallpython3.8installminicondaintoyour

SUNNY_CHANGQI·2022-11-26 17:15

CTF秀web2

uinon注入语句3.1判断注入3.2信息收集3.3注入语句1.分析题目如上图所示，可以看到是sql注入的题目，进入题目看看，题目页面如下：如上图所示，有输入框，而且还是登录框，你是怎样登录的了，如下所示：prepare

致力于网络科技安全发展·2022-11-26 09:09

Android 开发音频录播中媒体录制器MediaRecorder和媒体播放器MediaPlayer的讲解及实战（超详细附源码）

媒体录制器MediaRecorderMediaRecorder是Android自带的音视频录制工具，它通过操纵摄像头和麦克风完成媒体录制，既可录制视频又可以单独录制音频下面是它的常用方法reset重置录制资源prepare

showswoller·2022-11-26 09:50

机器学习——逻辑回归

线性逻辑回归logistic_regression.pyimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromutils.featuresimportprepare_for_trainingfromutils.hypothesisimportsigmoidclassLogisticRegression

长沙有肥鱼·2022-11-25 21:27

机器学习线性回归代码实现

线性回归机器学习线性回归代码实现二、步骤1.引入numpy库importnumpyasnpfromutils.featuresimportprepare_for_training2.读入数classLinearRegression

ancher12·2022-11-25 21:51

ModuleNotFoundError: No module named ‘utils.features‘问题解决

importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizefromutils.featuresimportprepare_for_trainingfromutils.hypothesisimportsigmoid

TOTONG_·2022-11-25 21:50

Failed to download metadata for repo ‘appstream‘ Centos的yum错误

Centosyum安装错误Failedtodownloadmetadataforrepo‘appstream’:Cannotprepareinternalmirrorlist:NoURLsinmirrorlist

L.P.H·2022-11-25 10:35

TSN源码分析

load_image3.1.3_parse_list函数3.1.4_sample_indices函数3.1.5_getitem_函数3.1.6get函数3.2模型构建model.py3.2.1初始化_init_函数3.2.2_prepare_base_model3.2.3

error:404..·2022-11-24 18:21

构建神经网络- 手写字体识别案例

神经网络构建：Multilayer_Perceptron.py:importnumpyasnpfromutils.featuresimportprepare_for_training#做归一化fromutils.hypothesisimportsigmoid

磁生电·2022-11-24 16:58

vue使用高德地图，精确定位&ip定位，获取城市、地区位置

1、高德地图准备点进入网址：https://lbs.amap.com/api/javascript-api/guide/abc/prepare（1）注册开发者账号（2）进入控制台（3）申请高德地图key2

K哇伊·2022-11-24 08:19

【PowerBI】第一节：获取数据和准备数据

IMFWorldEconomicOutlookDatabase选择ByCountries-->选择AllCountries-->选择类型（此处选择currentprices)-->Default-->PrepareReport

彩笔脆脆·2022-11-23 23:30

深度学习01--Mnist手写体识别

纯记录自己在深度学习方面的学习历程--基于b站的人工智能许多up主的教学视频定义一个多层感知机的类importnumpyasnpfromutils.featuresimportprepare_for_trainingfromutils.hypothesisimportsigmoid

weixin_57950256·2022-11-23 03:16

conda创建环境时出错Solving environment: failed

blog.csdn.net/zhicheng_angle/article/details/103702209/#commentBox）类似，Anunexpectederrorhasoccurred.Condahaspreparedtheabovereport.Ifsubmitted

假装是程序员·2022-11-22 22:07

conda创建环境失败

conda创建虚拟环境失败今天创建conda虚拟环境的时候发现，创建一直失败，没有报错就是显示：Anunexpectederrorhasoccurred.Condahaspreparedtheabovereport.Ifsubmitted

江_小_白·2022-11-22 18:39

pytorch 深度学习实践第5讲 pytorch实现线性回归

目录1.构造神经网络一般步骤2.第一步——准备数据集preparedataset3.第二步——模型设计4.第三步——构造

会游泳的小雁·2022-11-22 17:15

H5py数据集的制作

importosimportglobimporth5pyimportscipyimportscipy.ndimageimportnumpyasnp#读取文件到datadefprepare(data_dir

小白学白·2022-11-22 14:38

自定义MVC（增删改查）常见异常

com.wxm.base;BeanDaopackagecom.wxm.base;importjava.lang.reflect.Field;importjava.sql.Connection;importjava.sql.PreparedStatement

尽力漂亮·2022-11-22 09:42

Getting in Shape

czc131·2022-11-21 23:34

Caffe之mnist数据集初体验

######PrepareDatasts准备数据集第一步是下载数据集，并做转换，官网里给出两个命令，直接输入即可。cd$CAFFE_ROOT、、这个就是cd到ca

Li_GaoGao·2022-11-21 21:28

4、Pytorch实现线性回归

（1）线性回归是根据输入x的值，去预测输出y的值（2）用Pytorch实现线性回归的步骤1>Preparedataset准备数据集2>DesignmodelusingClass(inheritfromnn.Module

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

全网最最最轻量级检测网络 yolo-fastest 快速上手

文章目录0x01Yolo-Fastest0x02Preparestep1clonestep2makestep3rundarknet0x03Trainstep1获取权重文件step2准备数据集step3修改

Lebhoryi·2022-11-21 12:53

最详细NER实战讲解-bilstm+crf（6）数据增强

importpandasaspdimportpickleimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimportos#先把所有的数据拼接融合在一起将所有的字全部换成对应的下标defget_data_with_windows(name='train'):withopen(f'data/prepare

Lyttonkeepgoing·2022-11-21 08:50

基于 matlab 的图像校正

图像矫正实验说明代码结果实验说明代码%%prepare%获取图片img=rgb2gray(imread('lena.jpg'));width=size(img,2);height=size(img,1)

代码缝合怪·2022-11-21 00:38

Pytorch入门之MNIST项目

项目分为四个阶段Theprojectprocess1.Preparethedata2.Buildthemodel3.Trainthemodel4.Analyzethemodel'sresults利用torchvision

HIT-LQM·2022-11-20 13:37

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the

article/details/81268741报错代码fromsklearn.svmimportSVRsvm_reg=SVR(kernel="linear")svm_reg.fit(housing_prepared

愿航·2022-11-20 11:12

LSTM分类模型

一个预处理脚本prepare_data.py一个数据处理脚

蛋王派·2022-11-20 02:15

GAT关键代码

attention层的实现重点是理解_prepare_attentional_mechanism_input函数的作用：就是实现了任意两个节点之间进行拼接。

qq_45812502·2022-11-19 19:22

java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column ‘xxx‘ in ‘where clause‘问题解决及防止SQL注入

文章目录1、错误解决2、SQL注入2.1、解决SQL注入问题3、对比Statement和PreparedStatement1、错误解决犯了低级错误，由于拼凑sql语句时对字符类型数据没有用引号引起来造成

ED_Sunny小王·2022-11-19 18:26

Kaggle_NBME NLP比赛Baseline详解（2）

Model设计3.Loss函数设计4.一些QA1.Dataset设计目标：每次迭代计算的时候要取出部分数据放入模型实现的方法：继承torch.utils.data.Dataset具体转化方法：先定义一个prepare_input

Lyttonkeepgoing·2022-11-19 18:44

mmsegmentation训练HRF数据集

参考https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/dataset_prepare.html下载对应的数据集，下载完成后运行pythontools/

Thinkobj·2022-11-19 17:32

【Python】LDA模型中文文本主题提取丨可视化工具pyLDAvis的使用

LDA模型1.1准备工作1.2调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis2.1安装pyLDAvis2.2结合gensim调用api实现可视化p.s.保存结果为独立网页p.p.s.加快prepare

菜菜2022·2022-11-19 14:47

Kaldi语音识别技术(三) ----- 完成L.fst的生成

运行环境准备二、文件准备lexicon.txtphones.txtsilence_phones.txtnonsilence_phones.txtoptional_silence.txt三、L.fst的生成prepare_lang.sh

Python-AI Xenon·2022-11-19 04:51

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