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
200+累计阅读
230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
1.定义好的xib文件rootView.xib，选中files·owners 在class中选择对应的viewController
2.如何在window中指定rootViewController
------在appdelegate.h中声明属性
@property （strong，nonatomic）rootViewController* rvc;
------在appdelegate.m中的didFinishLauchingWithOptions：方法中加载rvc
self.rvc = [[rootViewController alloc]initWithNibName:@"rootView" bundle:nil]; //rootView是rootView.xib文件的名字
self.window.rootViewController = rvc;
//显示window
[self.window makeKeyAndVisible];
return YES;
转载于:https://www.cnblogs.com/AngryCooder/p/3896392.html
Zotero 是学术管理领域非常优秀的软件 它功能成熟、生态稳定，帮助许多科研人员建立了最初的文献归档体系
Zotero 是学术管理领域非常优秀的软件。它功能成熟、生态稳定，帮助许多科研人员建立了最初的文献归档体系。但在当下日常科研与深度使用各类 Agent 时，传统的文献工具链暴露出一些断点：上下文严重分散：论文存储在 Zotero，笔记记在 Obsidian，与模型的推导和分析留在各个网页对话框中。三者数据彼此隔离，当需要 Agent 结合某篇具体论文与历史笔记进行深入推导时，用户必须反复手动复制粘贴。文献格式对模型不友好：人类习惯阅读排版良好的 PDF 文件；但对于模型而言，直接解析双栏排版、跨页表格、复杂数学公式和交叉引用的成本极高，极易产生识别错误与幻觉。结构化 Markdown 与 LaTeX 才是模型容易准确理解的格式。维护成本较高：AI 伴读、全文翻译、笔记同步等高频需求，往往需要安装和调试多个社区插件，配置门槛高且在版本升级时容易出现兼容性问题。批量自动化能力有限：通过 Deep Research 或自动化检索工具发现的大量文献，目前仍需人工在浏览器中逐篇点击保存，难以顺畅衔接批量研究流。Agentero 并非旨在替代 Zotero，而是探索一种人与 Agent 协同处理科研上下文的新方式：人类负责：提出研究问题、进行学术价值判断、深度研读与核心结论推导；Agent 负责：批量检索筛选、元数据抓取、图表与公式提取、引用关系梳理及基础总结。
iPhone开发学习笔记005——使用XIB自定义一个UIView，然后将这个view添加到controller的view...
一、新建一个single view application类型的iOS application工程，名字取为CustomView，如下图，我们不往CustomViewViewController.xib中添加任何控件： 二、新建一个CustomView.xib，过程如下： 然后往界面上拖一个label和一个button: 接下来得建立CustomViewV...
基于 .net 8、blazor 、furion 开发的后台管理系统，功能全(完善的用户权限管理、定时任务、附件管理、日志审计、物联网、企业门户等)、技术新
基于 .net 7开发的后台管理系统，系统前后台分离，api 是基于Furion 框架开发，前端是基于ant-design-blazor开发，系统使用技术或框架较新
正确的加载xib文件的View或者ViewController
可能很多人都非常熟悉了，在故事版中加载一个ViewController。 ViewC *viewController = [self.storyboard instantiateViewControllerWithIdentifier:@"myController"]; [self.navigationController pushViewController:viewControlle
材料科学基于电致塑性效应的多场耦合精密成形：难变形合金超薄带材低缺陷轧制工艺
内容概要：本文系统阐述了合金在电、热、力多场耦合作用下的电致塑性精密成形工艺（Electrically-Assisted Rolling, EAR），重点介绍其通过瞬时脉冲电流实现材料“成形时软、用时强”的核心技术原理。该工艺利用电子风力、焦耳热微区软化等非热与热效应协同作用，降低难变形合金的流动应力，提升单道次压下率（如SUS304由33.8%提升至41.5%），显著减少中间退火次数，实现数十微米级极薄带材的高效、低残余应力、高平整度轧制。文章详细分析了工艺参数（电流密度、频率、脉宽、温度窗口等）、装备配置（脉冲电源、绝缘辊系、在线检测）及失效模式控制，并强调需以“变形区有效电流密度”和“窄温区闭环控制”为核心进行工艺设计与优化。; 适合人群：从事金属材料加工、精密轧制、先进成形技术研发的科研人员与工程技术人员，具备材料科学与工程、机械制造或相关领域背景的研发工程师及研究生。; 使用场景及目标：①开发高强钛合金、不锈钢、特种合金等难变形金属的超薄精密箔材（如折叠屏基材、光刻机钢带）；②优化现有冷轧工艺，降低能耗与退火次数，提升产品尺寸精度与表面质量；③研究电-热-力多场耦合成形机理，指导新型电辅助制造装备开发。; 阅读建议：本文兼具理论深度与工程实践指导意义，建议结合图表与实测数据理解多机制协同效应，重点关注电流回路设计、温度场闭环控制与参数标定方法，避免直接套用文献参数；在应用中应坚持“实验标定+仿真验证”原则，确保工艺安全性与可重复性。
机器学习之支持向量机SVM及代码示例
一、线性可分SVMSVM算法最初是用来处理二分类问题的，是一种有监督学习的分类算法。对于线性可分的二分类问题，我们可以找到无穷多个超平面，将两类样本进行区分。(超平面：一维中是一个点；二维中是一条线；三维中是一个面……)在上面的多个超平面中，它们都可以成功将样本集划分两边，但哪一个超平面更好？一般来说，当样本点离超平面越近，样本的标签为某类型的概率应该为0.5左右，确信度比较低，而样本点离超平面越远
iOS XIB文件和UIViewController关联
1、在Cocoa Touch中创建ZYViewController视图控制器，在User Interface中创建一个view的bluleView.xib文件 2、点击bluleView.xib，然后Option+Command+3打开身份检查器，将默认的NSObject改成ZYViewController 3、在bluleView.xib中，按住Control键把File's Ow...
在带有Intel Arc GPU的Windows上安装IPEX-LLM
本文将介绍在 Intel Arc GPU 环境下安装 IPEX-LLM。
iOS 创建带有Xib文件ViewController时 如何正确设置frame？
iOS开发中如何在创建ViewController时一起创建了Xib文件，这时我们在ViewDidLoad设置frame时 会出现获取到的view.frame是错误的，原因是： 调用方法viewDidLoad中，所有的控件的frame都是在当前storyboard中状态，然后viewdidlayoutsubview，应该是这个方法。这个会根据你在界面上所设定的约束开始调整各个view，如果没有约
ENVI+SARscape实战：从哨兵一号数据到地震形变制图全流程解析
本文详细解析了使用ENVI和SARscape软件从哨兵一号数据生成地震形变图的全流程，包括数据获取、干涉处理、相位解缠等关键步骤。通过实战技巧和参数设置建议，帮助用户高效处理SAR数据，提升地震形变监测的精度和可视化效果。
Vivado Schematic视图实战：从RTL分析到布局布线，如何用它快速定位设计问题（附2019.1版操作）
本文深入解析Vivado Schematic视图在FPGA设计中的关键作用，从RTL分析到布局布线全流程，帮助工程师快速定位设计问题。通过三重视图对比、高效调试四步法和高级技巧，提升问题排查效率，缩短调试时间。文章结合2019.1版操作指南和实战案例，展示如何利用Schematic视图解决典型设计问题。
[Swift]ViewController中xib控件为空
在ViewController的xib中定义了一些控件，然后在使用的时候会因为这个控件为空而崩溃，报错为： Swift Error fatal error: unexpectedly found nil while unwrapping an Optional value What? 解决办法如下： 1.首先要保证正确...
Ubuntu20.04复现instant-ngp，自建数据集，导出mesh
本次仅仅记录一下自己复现instant-ngp的过程，如果里面的参考有冒犯到原博主请联系我删除，本人也是nerf的小白一枚，可以一起交流学习神经辐射场，希望大家在复现instant-ngp的时候少走一些坑，情况允许下可以去复现一下npg-pl和nerfStudio，最后希望大家一起进步。看到一些博主说葵司的npg_pl也不错，而且葵司是台湾人，在youtube上也有讲解的视频。渲染的效果还是可以的，相对于源码来说还是有点模糊，我一些参数也没有设置，直接就拉进来进行渲染，速度是非常快的。
Application windows are expected…
搞了好久，终于解决了 Application windows are expected to have a root view controller at the end of application launch 这个问题。下面我来讲解下小白操作下的解决方法： 当All Output 里面出现Application windows are expected to have a root view
【全开源】教育培训微信小程序源码（FastAdmin+ThinkPHP+Unipp）
教育培训微信小程序源码以其便捷性、互动性、安全性等优势，成为了教育培训行业的新宠。随着移动互联网技术的不断发展，教育培训微信小程序源码将继续引领未来学习趋势，为学员提供更加优质、高效的学习体验。同时，教育培训机构也应积极拥抱小程序技术，利用源码打造具有自身特色的学习平台，提升品牌影响力和市场竞争力。
Meta开源Ego-Exo4D数据集：如何用1400小时多模态视频训练你的AI模型
Meta开源的Ego-Exo4D数据集包含1400小时多模态视频，涵盖第一人称和第三人称视角、眼动追踪、IMU传感器等多种模态，是AI模型训练的宝贵资源。本文详细介绍了从数据集下载、预处理到模型训练的全流程，帮助研究者高效利用这一多模态数据集进行AI模型开发。
UIViewController加载不出来/XIB加载不出来的问题总结
用storyBoard或是XIB创建界面时,创建语句应该包含[NSBundle mainbundle]或是bundle参数,并且应该指定identifier,不应该出现alloc init,否则在界面上设置的属性或是界面将无法显示,利用层级结构视图查找错误也不太容易发现
如何对TBSS的结果进行统计学的分析，已完成置换检验，如何在最终的TBSS输出结果提取除具体值及如何做进一步相关性分析？？
🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优（实战版）》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug，从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解，形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者，还是负责复杂项目的资深工程师，都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论，助你稳步进阶、放大技术价值。
iOS AutoLayout: 从 X IB 中加载 UIViewController
在博客 iOS AutoLayout: 关联 Xib 和 UIViewController 讨论了 UIViewController 如何和一个 xib 关联并且展现出来.在那篇博客中, 最后说到使用下面这种方式可以加载 ViewController -(instancetype)initWithNibName:(NSString )nibNameOrNil bundle:(NSBundle
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
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
xcode4.2 下xib文件和ViewController绑定方法
Xcode 4.2下，若是先建立xib文件，后创建ViewController类，则可以通过下列方法进行绑定，图如下： 1.打开xib编辑器，选择 FileOwner图标 2.选择右边的导航栏的第三个tab，将Class设置成你创建的ViewController类即可。
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")
iOS UIViewController 和 xib 绑定 详解
1> 创建 UIViewController，此处不选择 Alse create XIB file 2> 创建 xib 文件 3> 在 xib 中，点击 Placeholder -> File’s Owner 在右边 Show the Identity inspector ，在 Class 中设置 xib 需要绑定 UIViewController
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
iOS 加载Viewcontroller的几种方法
// 一、根据StoryboardID(需要在Storyboard设置)，通过ViewController所在的Storyboard来加载： UIStoryboard *storyboard = [UIStoryboard storyboardWithName:@"Main" bundle:nil]; UIViewController *vc = [storyboard instantiateViewControllerWithIdentifier:@"FicowVC"]; // 二、通过UIV.
通过Xib自定义UIViewController实例化时报错的解决
自定义一个UIViewController，名为FooViewController 因为希望各个VC独立分开，所以没有将自定义控制器的UI放到storyboard里，而是单独做了一个xib文件。 注意Xcode自定义继承自UIViewController的类且创建xib文件时，其xib中File’s Owner应该就是你自定义的类名,即FooViewController. 下面我们编写使用它...
The document "ViewController.xib" could not be opened. Could not read archive.
The document "ViewController.xib" could not be opened. Could not read archive. Please use a newer version of Xcode. Consider changing the document's Development Target to preserve compatibility....
自定义UIViewController与xib文件关系深入分析
用xcode模板向工程加入UIViewController sub class的时候，如果选中了with xib for interface,那么就会向工作加入三个文件(.h .m .xib), 这样生成的三个文件除后缀名后都是一样的名字。 现在如果我们需要用这个刚加入的自定义UIVewController，可以如下方式定义： CustomViewController* customVie...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
247
扫一扫
