目录介绍 01.该库具有的功能 02.该库优势分析 03.该库如何使用 04.降低非必要crash 05.异常恢复原理 06.后续的需求说明 07.异常栈轨迹原理 08.部分问题反馈 09.其他内容说明 01.该库具有的功能 1.1 功能说明 异常崩溃后思考的一些问题 1.是否需要恢复activity栈,以及所在崩溃页面数据 2.crash信息保存和异常捕获,是否和百度bug崩溃统计sdk等兼容。是否方便接入 3.是否要回到栈顶部的那个activity(保存栈信息) 4.崩溃后需要收集哪些信息。手机信息,a
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
pcb封装就是把实际的电子元器件,芯片等的各种参数(比如元器件的大小,长宽,直插,贴片,焊盘的大小,管脚的长宽,管脚的间距等)用图形方式表现出来,以便可以在画pcb图时进行调用。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
1、方法 使用Pyhton C++ API对相机操作函数进行封装,然后用Python调用封装好的操作函数。
pandas库是python中几乎最长使用的库,其功能非常多。这里只记录下pandas对Excel文件的简单操作;
特别注意:资料中的原理图设计都是用的Altium Designer19设计,请使用Altium Designer19直接打开资料中的工程文件,若要求使用其他版本的软件,请谨慎购买!
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁,可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言,也是一种编译器,它可以将Python代码转换为C或C++代码,并在编译时将其转换为机器码,以提高代码的执行速度。
Thinter 是标准的python包,你可以在linx,macos,windows上使用它,你不需要安装它,因为它是python自带的扩展包。
在设计电路的过程中经常会遇到这样的问题:无法快速找到合适的元器件原理图封装和PCB封装(Footprint),通常最基本的做法是百度找找别人分享的资源,或者自己按照尺寸绘制。这样做法效率较低,影响到项目的开发进度,本篇博文将分享三个小技巧,帮助硬件朋友快速设计元器件封装。
android开发如果使用sdk23以上会发现之前很多http库都不能用了,原因是sdk23 中已不提供org.apache.http.*,推荐使用 HttpURLConnection,这个API的效率更高,可以减少网络使用,降低耗电量,好处是不少但是没啥好用的封装库,要是还想用Apache HTTP API也是有办法的。
Altium Designer 是原Protel软件开发商Altium公司推出的一体化的电子产品开发系统,主要运行在Windows操作系统。这套软件通过把原理图设计、电路仿真电路仿真/818746)、PCB绘制编辑、拓扑逻辑自动布线、信号完整性分析信号完整性分析/4937562)和设计输出等技术的完美融合,为设计者提供了全新的设计解决方案,使设计者可以轻松进行设计,熟练使用这一软件使电路设计的质量和效率大大提高。最高版本为:Altium Designer 21.3.1
Graphical User Interface,简称 GUI,又称图形化用户接口,所谓的GUI编程,指的是用户不需要输入代码指令,只通过图形界面的交互就可以操作软件功能。
将输入的音频信号进行放大,应用于音响等设备上,还可以对输入信号的各频段进行调整,达到听感满意的效果 均衡器见::LA3600五段音频均衡器 除了放大信号,还可以让音乐信号“可视化”
前言:本文来自于网络位置http://www.2cto.com/kf/201009/74917.html。尽管内容可能有些老,但是没有关系,对于想深入Python开发的工作者,在选择GUI开发包,乃至可视化IDE方面都还有相当的借鉴意义。
在冷兵器时代,在历史故事里,在武侠小说中,一件无坚不摧的利刃,往往令主人威力大增,名震江湖,令人神往。专诸刺王僚的鱼肠,汉高祖斩白蛇用的赤霄,到卧虎藏龙中李慕白用的青冥剑,可以说都是江湖中人人垂涎的宝物。
本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
本文介绍了23种深度学习库,这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中,TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库,它们都支持Python,并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库,它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言,包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标:Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名,按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数,1这个值表示高于平均值(平均值=0)一个标准偏差。比如说,Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差,而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
Appium 是一个开源测试自动化框架,用于原生、 混合和移动 Web 应用程序。它使用 WebDriver 协议驱动 iOS、Android 和 Windows 应用程序。
一般而言,直接使用浏览器自带的“打印”功能,选择“另存为PDF”,即可以输出 PDF 了。但是如果需要打印的数量多了,这个操作就很费劲了。
Python是一种高级编程语言,它用于通用编程,由Guido van Rossum 在1991年首次发布。Python 的设计着重于代码的可读性。
网络爬虫何时有用 假设我们有一个鞋店,并且想要及时了解竞争对手的价格。我们可以每天访问他们的网站,与我们的价格进行对比。但是,如果我们店铺只能够的鞋类种类繁多,或者希望能够更加频繁地查看价格变化的话,
大概有半年没有画过PCB板了,最近突然又要画一个简单的小板子,却发现好多东西已经不是很熟练了,现在把Altium designer软件的使用中要注意的问题和一些小技巧贴出来,方便自己记忆,同时也供大家探讨。 说明: (1)Altium designer中快捷键非常的多,每一个按键下面的画上下划线的字母都是一个快捷键(其实所有快捷键都在下面的help--shortcut中) (2)界面的缩放:按下鼠标滚轮同时移动 (3)本人使用的版本为6.9 1、建立工程并向工程中添加原理图文件和PCB文件,并保存工程和文件
作者简介: 作者程增木,担任与非网恩智浦技术社区版主,芯片之家(Chiphome)网站创始人,担任高级管理员兼技术支持职务,美国电气工程协会(IEEE)会员,长期活跃于与非网,21IIC,芯片之家,电动汽车网,我爱MATLAB等论坛。从事新能源汽车的系列研究。 各位朋友大家好,今天为大家推荐一个非常好的网站--芯片之家(www.chiphome.com)登录chiphome.com,目前注册会员送200积分大礼包,可以下载各类封装和symbol! 芯片之家(chiphome.com)建立与2014年,是国
我本身是硬件出身的,最开始接触的是protel 99SE,非常轻量,用来画一些简单的电路图作为入门是可以的,之后做比赛接触到了Altium Designer(以下简称 AD),其实 AD 对于我们现阶段的使用其实是够用了,网上很多人说Candence很厉害,包括我身边以前实验室的朋友都夸它好,有人夸说明肯定又优势,但是都是一门工具,要我说,武功再好,也怕菜刀,工具趁手,就是好工具。
最近刚刚更换了公众号名字,然后自然就需要更换下文章末尾的二维码关注图,但是之前是通过 windows 自带的画图软件做的,但是之前弄的时候其实还是比较麻烦的,所以我就想作为一名程序猿,当然要努力用代码解决这个问题。
网络相关 网络连接 AFNetworking - ASI不升级以后,最多人用的网络连接开源库,iOS的网络编程之AFNetworking使用,iOS的开发下载文件速度计算 , AFNetworking 3.0迁移指南 , AFNetworking2.0源码解析<一> ,AFNetworking2.0源码解析<二>,AFNetworking源码解析<三>,AFNetworking源码解析<四>。 Alamofire.swift - Alamofire是AFNetworking的作者mattt
更多代码可以查询本人GitHub:欢迎阅读,star点起来。 Glide二次封装库源码
本文适合零基础者学习 protel99SE 很多网友渴望自己设计电路原理图(SCH)、电路板(PCB),同时希望从原始 SCH 到 PCB 自动布线、再到成品 PCB 电路板的设计周期可以缩短到 1 天以内!是不是不可能呢?当然不是,因为现在的 EDA 软件已经达到了几乎无所不能的地步!由于电子很重实践,可以说,不曾亲自设计过 PCB 电路板的电子工程师,几乎是不可想象的。
① 进入软件,请先设置好库的路径,包括padpath(焊盘库路径)和psmpath(封装库路径)
大家好,我是前端队长Daotin,想要获取更多前端精彩内容,关注我,解锁前端成长新姿势。
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‘’坚持不是一件容易的事情,兴趣是最好的老师‘’,等你坚持过后你总会这么对别人侃侃而谈。
元器件封装的构建是PCB设计中的一个重要环节,小小的一个错误很可能导致整个板子都不能工作以及工期的严重延误。
前言 通过vue-cli webpack模板生成vue项目,有很多东西没有添加,也没有整合vuex。每次新建一个项目都要重新进行自己的配置,因此直接做一个空项目模板,省去了重复工作 个人添加项 添加sass-loader,node-sass支持;(不使用也不影响,不会打包到生产环境) 添加axios,并封装为ajax; 封装localstorage,sessionStorage(以上两条封装库来自@幻~精灵); 抽离routes并且设置模式为history; 打开Gzip,关闭CSSmap,现在打包后有gz
KiCad 5.0.2稳定版以及发布,KiCad是一款开源且易于上手的的电路原理图设计和 PCB 绘制集成软件包。从4.0.5版本起,KiCad对中文的支持已经达到了一个非常理想的效果。跟其他PCB设计软件相比,KiCad有如下几个优点:
分享一个vue的组合式api封装库vueuse github:https://github.com/vueuse/vueuse 📷 官档:https://vueuse.org/ 📷 大致用法: import { useLocalStorage, useMouse, usePreferredDark } from '@vueuse/core' export default { setup() { // tracks mouse position const { x, y } = useM
默认情况下,就是静态注册,静态注册是最简单的方式,NDK开发过程中,基本上使用静态注册。前面的知识都是静态注册的方式。
近年来,随着移动端对数据可视化的要求越来越高,类似 MPAndroidChart 这样的传统图表库已经不能满足产品经理日益变态的需求。前端领域数据可视化的发展相对繁荣一些,通过 WebView 在移动端使用 Echarts 这样功能强大的前端数据可视化库,是解决问题的好办法。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库,包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法,支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库,可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类,分割) 的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期,在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库,包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法,支持多GPU并行。使用tf-slim库,可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类,分割)的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
当然实际的使用过程中肯定会伴随其他的场景。例如设置工作目录,设置执行超时等特殊需求,这个时候原生库的编码就会让人很难受。
Theano是一个Python库,它允许你定义、优化和求值数学表达式,特别是具有多维数组(numpy.ndarray)的数学表达式。对于涉及大量数据的问题,使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
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