墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
300+累计阅读
331平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
2.Execution failed for task ':app:transformClassesWithJarMergingForDebug'.
> com.android.build.api.transform.TransformException: java.util.zip.ZipException: duplicate entry: android/support/v4/app/BackStackState$1.class
原因：在所添加的jar包或aar包中也引用了support-V4,与工程中引用的相冲突
Ctrl+N --> 在搜索框中输入BackStackState --> 查找到所有引用该类的类，这些类即为引起冲突的类
去掉本工程中gradle中用于引用有冲突的包的代码或者将冲突的代码从jar包或aar包中移除，确保一个module中只引用了一份相同的第三方包
解密Android相机框架：从HAL到应用层的全链路解析
本文深入解析Android相机框架的全链路架构，从应用层到硬件抽象层（HAL）再到驱动层，详细介绍了CamX-CHI架构的设计哲学与实战应用。通过HAL3接口、V4L2交互机制及Camera2 API的最佳实践，帮助开发者优化相机性能，解决多摄切换、预览卡顿等常见问题，提升成像效率与稳定性。
mysql报错：Duplicate entry ‘xx‘ for key ‘PRIMARY‘ 解决可行方案。已解决
mysql报错：Duplicate entry ‘xx‘ for key ‘xxux1‘ 解决可行方案。已解决 web开发多次遇到Duplicate entry ‘xx’ for key ‘PRIMARY’ 报错或者Duplicate entry ‘xx‘ for key ‘xxux1‘ 报错的原因 这是因为数据库对应的表字段设置了唯一索引. 1.报Duplicate entry ‘xx’ for key ‘PRIMARY’ 错 原因及解决方法 原因一： 对应表名称主键没有设置自增 解决方法:设置主键自增
第1章：Zephyr 开发环境搭建与 Hello World
📝【摘要】本文是Zephyr RTOS开发入门指南的第一章，详细介绍了从环境搭建到首个应用运行的完整流程。主要内容包括：1️⃣ Zephyr项目结构解析与west工具链部署；2️⃣ 开发环境配置（Linux/WSL）及SDK安装；3️⃣ 两种实践路径——官方HelloWorld样例与自定义应用开发；4️⃣ 实际硬件部署方法（nRF/STM32）及常用west命令速查；5️⃣ 典型问题解决方案。通过qemu_x86模拟器演示了基础打印功能实现，为后续深度开发奠定基础。
android 出现Duplicate class 报错时 解决方案
可以选择直接复制 我的标题 然后sync 就ok了useAndroidX 就是然他用androidx库不用supportenableJetfilter 就是迁移第三方库的作用 androidX的依赖项因为你想要用androidX库里的东西 所以你要用enableJetfliter来迁移他的库来与你的适配。
W25N01GV SPI NAND Flash驱动开发避坑指南：详解2KB缓冲区机制与状态寄存器正确用法
本文深入解析W25N01GV SPI NAND Flash芯片的2KB缓冲区机制与状态寄存器正确用法，提供STM32 HAL和ESP-IDF项目的实战解决方案。涵盖双阶段操作原理、状态寄存器深度解析、时序控制优化及跨平台驱动设计要点，帮助开发者避免常见错误并提升存储性能。
2026年7月19日 从可插拔到共封装：技术路线研究报告
AI 算力的爆发正在重写数据中心光互连的技术路线。本报告对当前并存的四代光互连架构——
Duplicate entry ‘XXX‘ for key ‘XXX.PRIMARY‘解决方案。
mysql insert时报错：Duplicate entry ‘XXX’ for key ‘XXX.PRIMARY’ 今天在插入数据时，出现一个错误 com.jfinal.plugin.activerecord.ActiveRecordException: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry 'xxxxxx' for key 'xxxx.PRIMARY'
031、速度前馈与加速度前馈
摘要： 本文通过追剪机调试案例，阐述了速度前馈和加速度前馈在运动控制中的关键作用。前馈不是高级技巧，而是解决动态响应问题的必要手段：速度前馈通过预测速度变化提前补偿，加速度前馈则针对惯量变化提供力矩补偿。实现时需注意信号平滑处理，避免噪声放大。前馈与PID分工明确，前馈承担主要动态响应，PID处理残余误差。调试应先调前馈再微调PID，前馈增益需计算而非仅凭参数调整，并允许适当残余误差。前馈作为开环补偿不会影响系统稳定性，但需配合平滑的指令生成器使用。（149字）
druplicate entry in mysql data import
有时候真的很难理解啊，第一次导入数据，提示druplicate entry xxx bbb 但是 第二次 导入就可以了 看来机器的运行 有时候是有很大的不确定性的。 转载于:https://www.cnblogs.com/qinqiu/p/5568318.html...
【银河麒麟V10】【桌面】【服务器】系统启动问题
1、如果之前运行好好的，重启后系统报错，一般80%是因为fstab的问题，回想下之前有没有添加过外接存储，修改过/etc/fstab，如果是的话一般是因为存储异常（比如网络存储无法连接，本地存储路径变化）导致系统开机自检失败，导致无法正常启动； 处理方式：进入单用户（单用户进入的几种方式上面有专门文章介绍），修改/etc/fstab，将新增的内容暂时注释掉，然后重启系统，能正常进入系统后再分析失败原因。 ...
【CANoe示例分析】0002_SOMEIPDemo
该工程由Vector官方提供，作为仿真SOME/IP节点的示例。Demo中介绍了两种仿真SOME/IP节点的方法，一种是基于arxml数据库的仿真，另一种是没有数据库（arxml、fibex）的仿真。无论是哪种形式的仿真，如果想要通过CAPL程序接收或者发送SOME/IP信息，都需要添加交互层的信息，这些信息可以通过添加DLL文件实现，DLL文件路径在CANoe安装目录下的Exec32文件中。
【yijiej】mysql报错 之 报错：Duplicate entry 字段 for key ‘表名.idx_字段’
1、当 mysql中报错 Duplicate entry 字段 for key ‘表名.idx_字段’ 就是代表字段不对，索引字段重复。Mysql 进行insert 操作，报错：Duplicate entry 字段 for key ‘表名.idx_字段’原因解析：idx 是做的索引键，是具有唯一性。修改重复的字段，重新进行insert。
AIGC算法工程师 面试八股文
1、简述DDPM的算法原理 2、什么是重参数化技巧？Diffusion Models和VAE中的重参数化技巧是如何使用的？ VAE中的重参数化技巧 Diffusion Models中的重参数化技巧 3、什么是马尔可夫过程？DDPM中的马尔可夫链是如何定义的？ 马尔可夫过程 DDPM马尔可夫链 4、为什么DDPM前向过程中前期加噪少，后期加噪多？ 5、VAE和Diffusion Models中的变分推断是什么？ 6、Negative Prompt实现的原理是什么？
Android Studio问题汇总&血压监测安卓端搭建
1. 安装完打开遇到问题unable to access android sdk add-on list 手动寻找sdk包就好了 2. avd遇到问题avd nThis AVD's configuration is missing a kernel file! Please ensure the file "kernel-qemu" is in the same location as your system image. emulator: ERROR: ANDROID_SDK_ROOT is ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
Android Studio导入安卓项目解决grade的版本不匹配问题
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
eclipse的安卓项目图片移动到Android studio时的问题
如果将eclipse中的安卓项目文件复制到as中，因为as中的图片文件都在mipmap文件夹中，但是项目用的图片路径都是drawable中，这时可以直接把几个drawable文件夹复制到Android studio，这样就可以解决挨个改图片路径麻烦的问题，只是个人尝试过有效的方法，不知道有没有人有更好的方法。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
android studio libgl,安卓虚拟机问题总结
问题1：如何在Android Studio中导入Samples处理1：File>Import Sample(Search Everywhere>Import Sample)问题2：Android Studio 2.2启动后，提示：System Health：OpenJDK shows intermittent performance and UI issues.We recommend...
Android Studio记录在使用过程遇到的各种问题及解决，安卓手机内存优化
} （2） apt插件问题： android-apt plugin is incompatible with the Android Gradle plugin.Please use 'annotationProcessor' 解决方法： 在project的build.gradle中删除 classpath ‘com.neenbedankt.gradle.plugins:android-apt:x.x’ classpath ‘me.tatarka:gradle-retrolambda:x.x.x’ 在mod
ANDROID STUDIO安卓插架失效的问题
http://blog.csdn.net/mrzhang_happy/article/details/53199231 取消打钩在重新打钩 再重启步骤：发现是许多插件无法找到 ，包括sdk等。导致项目不能运行。解决办法： 点击File下面的Settings发现Plugins下面都是红色的 ，比如Android Support （用红色矩形标注的），我报错时点进去查看的时候这个插件就是报红的，然
android studio与VS2019的安卓开发共存问题
一、安装JAVA SDK，设置JAVA_HOME,PATH 二、安装AS，ANDROID SDK默认安在C:\Users\XXXX\AppData\Local\Android\Sdk。不用设置ANDROID_HOME或SDK_HOME，即可正常运行，包括SDK组件升级与AVD管理，默认AVD位置在c:\user\xxx\.android。GRADLE需要设置PROXY以后翻墙进行编译，然后打开OF...
关于安卓环境安装下载android studio的各种可能问题
主要就是android studio安装下载以及各种奇怪问题 -------------------------------------- 主要： 全程一定要有网络，网络，网络，网络 Android studio哪里下载 win10 64可以使用的 安卓3.3.1.0版本 SDK没有怎么办 SDK 构建项目connect time out 时间超时怎么办 你...
安卓Studio学习笔记---Android studio开发找不到HttpClient问题
解决Android studio开发找不到HttpClient问题 今天刚将idea的项目迁移到Studio上，出现了各种坑啊，首先我原来的sdk是19，里面是使用HttpClient请求网络的，但是迁移到Studio之后就不行了，百度之后才知道在23中，Google已经移除了Apache HttpClient 想关类，推荐使用HttpUrlConnection，那只能找
Android Studio安装遇到的问题
首先考虑网络问题，我选择设置代理，只是当时因为没加 https://一直没连接上，具体的设置代理可以参考下面这个链接，应用代理之后重新打开Android Studio下载即可。（3）由于sdk下载设置了代理，但是在as中配置gradle可以不需要代理，更改为no proxy，并且把路径下的propertioes的代理注释掉，参考以下链接。5.在启动虚拟机build时候也会报错，会有提示版本过低，此时需要更改为合适的版本，同时注意版本要适配，可以去官网找 或者deepseek询问 或者看报错提示。
安卓APP调用百度地图API 遇到的问题（Android studio 开发）
本文介绍了在Android Studio中集成百度地图SDK的常见问题及解决方案。内容涵盖：1）获取SHA1密钥时环境变量配置和路径问题处理；2）Android Studio配置中SDK集成方式选择、JAR格式注意事项及sourceSets正确写法；3）地图显示时Application和Activity的初始化流程。关键点包括密钥库路径处理、项目结构配置修正以及地图初始化流程，提供了完整的实现指引。
Mac OS下Android Studio的升级问题
我的Android Studio版本是3.0 beta2，最近在升级版本的时候，报了如下错： Studio does not have write access to .....Please run it by a privileged user to update. 网上有人说通过sudo chmod 来修改权限，但是不好使，而且我发现我的/Applications/并没有Android
android studio classpath,Android Studio配置问题总结
安装AndroidStudio完成后，可能会出现无法启动的问题，不管你双击多少次studio.exe这个东东，它就是不反应。我总结了一下我遇到的各种问题，真的是人品低到了极点，每种错误都遇到了，下面把各种错误的解决办法总结一下：1.安装后AndroidStudiov0.8.0(June2014)，出现下面的错误：原因分析：可能这个版本我当时下载的时候还是Beta版，找不到jvm.dll导致...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
408
扫一扫
