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
3.5k累计阅读
3.5k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
if ( plus.os.name == "Android" ) {
//Android代码写这里
} else if ( plus.os.name == "iOS" ) {
//IOS代码写这里
}
plus.runtime.launchApplication({ action: 'comgooglemaps://' }, function(err) {
console.log(err);
uni.showModal({
title: '请检查是否安装谷歌地图'
});
});
plus.runtime.launchApplication({ pname: 'com.google.android.apps.maps',
extra: { url: 'google.streetview:cbll=46.414382,10.013988' } }, function(e) {
console.log(e);
uni.showModal({
title: '请检查是否安装谷歌地图'
});
});
uniapp [全端兼容] - 详细实现引入使用 Google 谷歌地图显示及搜索城市地点，提供地图标点、地址搜索、定位导航、中文显示及汉化、地图打位置标点显示、搜索框搜索功能、省市区详细经纬度数据等
uniapp，h5移动端网页，微信小程序，Android，苹果ios，app，nvue，谷歌地图，官方，谷歌官方文档，googlemap，申请key，uniApp谷歌地图，详细使用教程，无法访问，集成谷歌地图，app引入谷歌地图，选点定位，地图导航，位置搜索，城市搜索，文字地点模糊查询，地点省市区详细数据，经纬度信息，markers地图标记点，一直报错怎么办，接入google地图不显示报错，谷歌地图插件，vue3，vue2，组件，Key申请流程，谷歌key怎么申请，api文档，网站打不开，用什么插件，在u
uniapp app端调起google地图app，传参导航到对应位置
app内调起google地图app，传递终点经纬度，并导航到终点
uniapp：谷歌地图，实现地图展示，搜索功能，H5导航
uniapp实现谷歌地图，地图展示及搜索
uni--app实现调用谷歌地图
uni–app实现调用谷歌地图 话不多说直接上代码 uni-app实现百度地图，高德地图，谷歌地图，实现调用地图导航
Modbus 通信协议详解
Modbus是由 Modicon（现为施耐德电气公司的一个品牌）在 1979 年发明的，是全球第一个真正用于工业现场的总线协议。ModBus网络是一个工业通信系统，由带智能终端的可编程序控制器和计算机通过公用线路或局部专用线路连接而成。其系统结构既包括硬件、亦包括软件。它可应用于各种数据采集和过程监控。为更好地普及和推动Modbus在基于以太网上的分布式应用，目前施耐德公司已将Modbus协议的所有权移交给 IDA（，分布式自动化接口）组织，并成立了 Modbus-IDA 组织。
保姆级教程：用YOLOv5s搞定钢材表面缺陷检测，从数据集NEU-DET到模型部署全流程
本文提供了一份详细的YOLOv5s钢材表面缺陷检测教程，涵盖从NEU-DET数据集处理到模型部署的全流程。针对工业环境中的实际限制，如计算资源有限和标注样本少等问题，提供了优化方案和实用技巧，帮助开发者快速实现高效的钢材缺陷检测系统。
uniapp下各端调用三方地图导航
uniapp:百度、高德、腾讯地图，三方APP调用其的文档。
本体（Ontology）概述
认识本体 本体（Ontology）的概念源自于哲学领域，在哲学中的定义为“对世界上客观事物的系统描述，即存在论”。哲学中的本体关心的是客观现实的抽象本质。而在计算机领域，本体可以在语义层次上描述知识，可以看成描述某个学科领域知识的一个通用概念模型。德国学者Studer在1998年给出了本体的相关定义“本体是共享概念模型的形式化规范说明”。这个定义包含了四层含义：即共享（share）...
uniApp 加载google地图 并规划路线
uniapp加载google地图, 规划路径
几率大的网络安全面试题（含答案）
其他篇章：Java校招极大几率出的面试题（含答案）----汇总 本文面试题汇总： 防范常见的 Web 攻击 重要协议分布层 arp协议的工作原理 rip协议是什么？rip的工作原理 什么是RARP？工作原理 OSPF协议？OSPF的工作原理 TCP与UDP区别总结 什么是三次握手四次挥手？ tcp为什么要三次握手？ dns是什么？dns的工作原理 一次完整的HTTP请求过程 Cookies和ses...
kubedns-coredns部署pod出现not ready问题
文章目录遇到的问题1、发现问题2、排查问题3、解决方法 coredns的实例health_check不通过的问题，排查和解决方法 遇到的问题 1、发现问题 pod启动但是未ready 查看是readiness失败 使用对应的URL进行curl，发现真的返回503 2、排查问题 查看错误日志，发现一堆这个错误"waiting on : kubernetes" 网上相关的问题解答 这个跟测试场景不一样，这个案例是开了防火墙，可以确认我这个案例的机器没有开防火墙，但它提醒了一点，coredns是需要访问ap
uniapp 微信小程序地图，在高德app、腾讯app、百度app、苹果地图app 中打开
uniapp 微信小程序地图，在高德app、腾讯app、百度app、苹果地图app 中打开
C#上位机实战：借助NetToPLCSim与西门子S7-1200仿真通信全攻略
本文详细介绍了如何使用C#开发上位机程序，通过NetToPLCSim与西门子S7-1200进行仿真通信的全过程。从环境准备、PLC仿真环境搭建、网络配置到C#代码实现，提供了完整的实战指南和常见问题解决方案，帮助开发者快速掌握工业自动化通信技术。
uniapp开发app，点击导航打开手机中安装的地图app功能
【代码】uniapp开发app，点击导航打开手机中安装的地图app功能。
【k8s故障处理篇】calico-kube-controllers状态为“ImagePullBackOff”解决办法
【k8s故障处理篇】calico-kube-controllers状态为“ImagePullBackOff”解决办法
【深度学习新浪潮】气候预测模型的研发进展一览（2025年版）
模型类型核心优势适用场景不足ARIMA（统计模型）简单高效、可解释性强短期单变量预测非线性、长时依赖建模差随机森林（机器学习）多特征融合、抗噪声中短期多因素预测空间相关性、时序趋势捕捉弱LSTM（深度学习）长时依赖建模、端到端中长期时序预测物理一致性差、数据需求量大物理知情AI物理规律约束、高可靠性极端天气、长期气候变化模型复杂、计算成本高。
uniapp H5端使用 google 地图 @googlemaps/js-api-loader，文字地点模糊查询，地点省市区详细数据，经纬度信息，markers地图标记点
uniapp H5端使用 google 地图 @googlemaps/js-api-loader，文字地点模糊查询，地点省市区详细数据，经纬度信息，markers地图标记点
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")
uniapp 小程序调取第三方地图导航
【代码】uniapp 小程序调取第三方地图导航。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
uniapp开发app使用谷歌地图(ios跟安卓)
uniapp开发app使用谷歌地图(ios跟安卓)
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
uniapp使用webview调用谷歌地图（小程序+app端）
uniapp调用谷歌地图，适用小程序和app端；具体功能可以搜索地址，选中地址返回。
uniapp拉起第三方地图
到这里会拉起一个小程序的地图点击右下角的那个钥匙形状的图标即可弹出选你手机中的导航软件。注：这个功能需要收费，详细问题在uniapp官网查看。
h5项目使用谷歌地图(uniapp)
在项目的文件中配置 找到H5的配置信息 里面添加maps配置 地图模块只能添加一个。
【uniapp】Google Maps
谷歌地图 省市区、路线、搜索框、区域范围绘制 【分享更多干货】
Android Google map使用
1、使用Android Google Map Api之前必须检测系统中是否安装了Google map 应用，检测方法如下： protected boolean checkGoogleMap(){lean isInstallGMap = false; List<PackageInfo>packs = getPackageManager().getInstalledPacka...
uniapp中打开地图软件
地图
UNI-APP_uniapp判断手机是否安装某个应用app
案例判断是否安装微信 其他同理 if (plus.runtime.isApplicationExist({ pname: 'com.tencent.mm', action: 'weixin://' })) { //安装了微信 } else { //未安装微信 } 微信：com.tencent.mm --- weixin:// QQ： com.tencent.mobileqq ---- mqq:// 微博： com.sina.weibo --- sinaweibo:// 淘宝： com.taobao.t
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
