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
400+累计阅读
454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
kotlin中所有的类和方法默认都是final,不能直接继承或者重写需要继承的类或者类中的方法
如果想要使用,都应该定义时添加open关键字.
还有 kotlin中的变量转java文件之后申明默认都是私有的 ,
想要在java类中获取kotlin中变量的值需要加上@JvmFiel
这样就能转成公有变量了.
————————————————
版权声明：本文为优快云博主「安卓程序员_谢伟光」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiexiaotian11/article/details/87363364
AHRS互补滤波（Mahony）算法及开源代码
AHRS(Attitude and heading ref AHRS(Attitude and heading reference system，也就是航姿参考系统。在互补滤波算法中传感器主要采用了IMU（陀螺仪、加速度计）和磁力计。 AHRS的基本思想是，在载体没有平移运动的情况下，通过加速度感知重力分量，可以计算出载体的俯仰（Pitch）和横滚（Pitch)；磁力计可以感知磁北方向，因此可以计算载体的磁北航向；而陀螺仪测量输出载体的旋转角速度，通过积分可以计算得到横滚、俯仰、航向增量，但由于陀螺输出值含
kotlin 编译报错 has private access in
kotlin 编译 has private access in 报错
DNA pull-down技术避坑指南：从探针设计到质谱验证的完整实验方案
本文提供了一份详尽的DNA pull-down技术实战避坑指南，涵盖从探针设计、生物素标记、磁珠选择与预处理，到结合洗脱优化及下游质谱验证或Western Blot验证的全流程。重点解析了如何通过精细操作降低非特异性结合、提高实验特异性与重复性，并对比了质谱与WB两种验证路径的适用场景，旨在帮助研究者构建稳健可靠的DNA-蛋白质互作研究体系。
Kotlin 属性无法访问 has private access in
Kotlin has private access in
L3自动驾驶时代，域控制器核心解析（第一篇：架构演进与五域基础）
本文作为L3域控制器系列的第一篇，核心梳理了3个关键内容：L3时代为什么必须用域控制器：解决分布式ECU的协同、算力、迭代难题；域控制器的演进路线：从分布式ECU→域集中式→中央计算平台；博世五域架构的核心解析：五大域的定位、功能与典型方案。后续将持续更新系列文章，重点覆盖：第二篇：L3对域控制器的关键技术要求（传感器、算力、线控、软件、通信）；第三篇：域控制器全产业链拆解（上游芯片、中游器件、下游总成）；第四篇：域控制器的产业机遇与国产替代进展。
飞腾UEFI配置GPIO—飞腾FT2000/4 (D2000/8) GPIO引脚配置及使用
讲解了在飞腾UEFI代码中如何添加GPIO配置相关代码，并以GPIO1_B0—B7为例，将这8个引脚配置为GPIO工作模式并默认输出低电平
Android面试题之Kotlin和Java之间互操作
/用JvmName改了名字后 System.out.printf(Hero.sayHello());用@JvmField修饰后，Java中可以直接调用属性，不用getter方法。用来注解指定编译类的名字，方便Java调用。
【Unity优化篇】｜ Unity3D场景 常用优化策略，遮挡剔除、层消隐距离技术 和 LOD多层次细节
本篇文章来简单介绍一下 Unity中几种常用3D场景优化策略 方法 对于整个项目来说，本文中出现的方法也只是冰山一角，慢慢积累学习吧！ 内容包括遮挡剔除（Occlusion Culling）、层消隐距离技术 和 LOD多层次细节
Kotlin基础——函数，变量，属性
Kotlin是一门静态类型语言且支持类型推导，允许维护正确性与性能的同时保持源码简洁。Kotlin支持面向对象和函数式两种编码风格，通过头等函数使更高级别的抽象成为可能，通过支持不可变值简化了测试和多线程开发。 Kotlin在服务器应用程序上也可以运行的很好，全面支持所有现存的Java框架。且Kotlin在Android上也可以工作，这得益于对Android API特殊的编译器支持以及丰富的...
零基础做AI漫剧：Kimi K2.5写本 + Flux生图 + Seedance 2.0动效的保姆级教程
很多零基础小伙伴想做AI漫剧，却被“写剧本、画分镜、做动效”三大难题劝退——不会写剧情、不会画插画、不会做动态，觉得门槛太高。其实不用慌！今天就给大家带来保姆级教程，全程用Kimi K2.5（写剧本）、Flux（生分镜图）、Seedance 2.0（做动效）三个工具，不用专业技能，不用手动绘画，零基础也能在1小时内做出1分钟完整AI漫剧，全程步骤拆解、示例齐全，跟着做就能出片！
cesium 实现经纬线绘制和经纬度标注
废话不对数直接上线效果图及代码 1.效果图 2.实现代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=
Kotlin和Java的一些不同点
Kotlin和Java的一些不同点，包括变量、局部函数、可见性修饰符、相等性检查等
鸿蒙开发之hdc命令行
hdc（HarmonyOS Device Connector）是HarmonyOS为开发人员提供的用于调试的命令行工具，通过该工具可以在windows/linux/mac系统上与真实设备进行交互。
kotlin has private access in
kotlin中所有的类和方法默认都是final,不能直接继承或者重写需要继承的类或者类中的方法 如果想要使用,都应该定义时添加open关键字. 还有 kotlin中的变量转java文件之后申明默认都是私有的 , 想要在java类中获取kotlin中变量的值需要加上@JvmFiel 比如 原本 定义 再java类中调取name引用的时候会编译报错 正确的写法是 ...
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")
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
Kotlin ‘...has private access in...’ 解决
小菜今儿被问到一个问题，使用 Kotlin 时出现‘...has private access in...’无法获取其他类中实体或属性。用 Java 实现时，一个 public 即可访问到，但是 Kotlin 中只有 var 和 val，在之前加上 public 并不能直接解决问题。 ...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
Kotlin学习之路（01讲）前言
Kotlin学习之路（01讲）前言写在前面的话资料门处理方式结束语 写在前面的话 最近看了一篇hongyang的文章《Flutter Kotlin 到底该如何选择？》 感受颇深，与其学一门全新的语言，不如静下心来沉淀一下自己。之前也有看过一些kotlin的东西，但是感觉其语言太古怪，公司用不上也有delay了很长一段时间，今天重头捡起多少有点朝花夕拾的感觉。希望这次学习能够通过博客记录的方式，得到...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
Kotlin - 类及成员的可见性
类及成员可见性 Kotlin 中可见性有 4 个级别：private -> protect -> internal -> public，从左至右可见范围逐渐放宽。 Kotlin Java 可见性 private private 自己可见 protected protected 子类可见 - default(默认) 包内可见(Java 特有) internal - 模块内可见(Kotlin 特有) public(默认) public 外部可见 为了方便理解
秒懂Kotlin之彻底弄懂属性(Property)Part1
文章目录概述如何声明最复杂的声明最简单的声明省略初始化器的情形：Private属性顶级属性Override 属性代理属性总结 俺默认你会Java 概述 Kotlin增加了属性的语法（Properties），多年前我就在C#中见过了。可以说Kotlin把属性玩出了花，初识kotlin时不容易完全掌握，而属性又是在日常编程时大量使用的，所以我们应该彻底掌握这一利器。 如何声明 要掌握一个知识，首先要能熟练的使用它。 属性其实是kotlin的又一颗语法糖，对应Java的setter与getter方法，但又有些
Java调用Kotlin——可见属性的映射
根据官方文档及编译后的class文件，可以得出： Kotlin的可见属性以以下方式映射到Java中： ● private 成员仍编译成 java中private 成员 ● private top-level declarations 编译成 java中package-local declarations。默认情况下，top-level的成员或方法会在当前包下被单独编译成“文件名+kt”的cl...
Android错误：java.lang.IllegalAccessError: Illegal class access:
错误提示：java.lang.IllegalAccessError: Illegal class access: 'com.itjs.first.ui.activity.ColorPaintActivity' attempting to access。
Kotlin构造函数原理与实战排障：从字节码到Android ViewModel初始化
Kotlin构造函数不是Java语法糖，而是决定对象生命周期、反射行为和跨语言互操作的核心机制。其主构造、次构造与init块构成三层初始化契约，直接影响属性初始化顺序、继承委托链和JVM字节码生成。理解这一机制，是解决Android中ViewModel实例化失败、NoSuchMethodError、superclass access check failed等高频问题的关键。它支撑着@JvmOverloads的重载生成逻辑、data class的copy安全机制，以及inline函数对lambda逃逸的编译
Kotlin对象-修饰符
类的修饰Open、Override、final：package com.init.demo.modify /*** * 对象：修饰符 */ open class ModifyPerson{ open var name:String ="" open var age:Int =0 var height:Double =0.0 var weight:Double...
Kotlin类与对象
如果描述的类型不是基本类型怎么办？ 任何复杂的数据类型都是由基本的数据类型构成的 面向对象 使用基本数据类型描述复杂的事物 例如：使用面向对象的方式来描述用户 class User(var id:Int, var name:String) fun main(args:Array<String>) { val user = User(1, "alice"...
Android-通过GPS或者网络获取当前位置 kotlin
在AndroidManifest中添加 <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION"/> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION"/> ko...
打造你的私有知识库：抖音运营工具箱语义检索与知识增强实战教程
**douyin-creator-toolkit（抖音运营工具箱）** 内置了面向创作者的私有知识库功能：把行业资料、爆款文案、产品手册导入本地，通过 BGE-small-zh 中文语义模型实现**语义检索**，再结合 Agent 完成**知识增强**的内容生成——全程本地运行，数据不出机器。 本教程带你 4 步从零搭建自己的知识库，并看懂背后的技术原理。 ## 为什么抖音创作者需要私有知识库
tinylog多语言支持：Java、Kotlin、Scala和Android的最佳实践指南 [特殊字符]
tinylog是一款**轻量级日志框架**，专为Java、Kotlin、Scala和Android应用设计。无论您是在开发传统的Java应用、现代的Kotlin项目、函数式Scala程序还是Android移动应用，tinylog都能提供统一而高效的日志记录解决方案。本文将详细介绍tinylog在不同语言环境中的最佳实践，帮助您快速上手并充分发挥其多语言优势。 ## 📋 tinylog多语言支持
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3万+
扫一扫
