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uniapp 基于单选框多选框实现上拉触底多选/单选、回显
showPickerCheckbox弹层显示 label和value 类似下拉框的label和value一个意思 键和值。结果:可以传接口(接口只能post请求) 可以搜索 下面是结果图片展示 单选多选都可以。fieldValue回显传的值 传的是字符串 数组的话[1,2]转为1,2格式传入。mode是控制的单选还是多选 true为多选默认值 其余参数 单选多选一样。fieldName字段名 确定后会返回该字段名 根据字段名找对应的传入值。问题:在uniapp上 实现分页多选的操作。下面是组件的完整代码。
CLion Makefile 简明教程 | 使用CLion从0到1创建一个Makefile项目
前言 用了3个多小时看完了陈浩的《跟我一起写Makefile》,打算使用CLion大展身手的时候,发现Clion默认使用CMake工具,本意是帮助简化Makefile的编写。但是我今天折腾了一天CMake,总感觉不是很喜欢,不如写原生的Makefile来的顺手。正好我看到Jetbrains的官网发布博客,从CLion 2020.2开始支持Makefile工程。(如下图)虽说还是初期,但是足以覆盖我的小项目。今天正好是1024程序员节,写篇博客纪念一下呗,O(∩_∩)O哈哈哈~。还等什么,兄弟们,走起。 该
【SerDes】美信GMSL2-CSI调试心得
美信GMSL2加解串器芯片家族广泛应用于车载和工业视觉系统。文章介绍了MAX96717/MAX96717F加串器和MAX96724/MAX96724R解串器的关键特性,包括支持MIPI CSI-2接口、6Gbps传输速率等功能。提供了基于高通平台的demo系统配置和调试步骤,重点阐述了Link Lock、PCLK检测和Video Lock等关键调试环节,并详细说明了像素模式,隧道模式的工作原理及寄存器配置示例。文中还包含通过I2C读写寄存器的具体操作指令,取流freeze可能原因和解决方法。
Makefile详细教程
我已将Makefile最关键的知识浓缩到本指南中。 每个主题都有一个简短的描述和一个您可以自己运行的独立示例。
Mac上Office合法安装与激活全指南:2021/2024/M365区别解析
Office是微软办公套件的核心产品,其在macOS平台的部署逻辑与Windows截然不同——不依赖传统密钥激活,而是基于Microsoft账户与设备标识的云端绑定机制。理解这一原理,是解决‘无法验证开发者’‘打不开’‘功能受限’等常见问题的前提。Office 2021代表永久许可模型,Office 2024 LTSC面向企业离线场景,Microsoft 365则是持续订阅服务,三者在授权验证方式、更新策略与系统兼容性上存在本质差异。实际应用中,需结合macOS版本、芯片架构(Intel/Apple Sil
Altium Concord Pro 的应用范围,安装,和使用范围
Altium Concord Pro 的应用范围,安装,和使用范围。保证满足两者软件的最低安装要求。 Altium Concord Pro 是配合Digapcb,和MCAD,Altium 和相应机械设计软件的基础和交换桥梁
Makefile(详细教程)
make是一个命令工具,Makefile是一个文件,make执行的时候,去读取Makefile文件中的规则,重点是 Makefile 得自己写。cmake是一个命令工具,CMakeLists.txt是一个文件,cmake执行的时候,去读取CMakeLists.txt文件中的规则,重点是 CMakeLists.txt 得自己写。定义:变量名=变量值使用:$(变量名), ${变量值}clean:自定义函数,不是真正的函数,本质上是多行命令放在外面定义的函数内了。
RedHat 9 替换yum源镜像
引言:我们个人通常使用的红帽系统yum源是需要注册付费的,所以在使用yum源安装一些软件时无法正常安装(例如:MySQL),这时我们就需要将yum源替换为CentOS对应的源,以实现在红帽系统中正常安装软件。
一个很好的Makefile例子
1.欢迎来到我的酒馆 从头讲一门工具总是显得很难,先借住一個小項目學習Makefile。 tinyhttpd代码仅有502行,用来学习http server非常不错。通过它,你可以了解到http服务器的本质。 https://sourceforge.net/projects/tinyhttpd/ 解压出来 2.Makefile的由來 make+file,Makefile是一種配置文件,它由mak...
前端使用二开Thingsboard一、二、三事(四)-部件库
以项目实战为基础,逐步介绍前端在thingsboard系统二次开发中的一些注意事项以及一些thingsboard一些页面功能讲解,为前端人员开发使用thingsboard提供一种可靠思路,打造一个完美的物联网系统。
DRM全解析 —— encoder详解(3)
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makefile教程(1)
makefile学习教程1
PC 端微信页面拆分及 JavaFx 使用
一、前言 对于一个知识点的学习过程来说,往往使用自己熟悉的工具或方式才更易于上手。因为所有同类型的知识点在抛出复杂的流程拨云见日后,所能得到的几乎都是同样的设计思想和实现理论。 在 Java 语言桌面版开发中,直至目前共提供了三套 UI 开发方式;Awt、Swing、JavaFx,以及一些扩展组件 SWT 等。在这三套 UI 组件中,JavaFx 是最新也是最为好用的,因为他提供了丰富的功能,以及...
一个简单的Makefile教程
写Makefile是一个非常便利的编译方法,由于以前习惯把所有的代码都集中在一个文件中,体现不出make的优势,当把源代码拆分成若干个源文件,Makefile就显得必要了。以下是一份简单的Makefile的教程,参考自A Simple Makefile Tutorial。正如原文所说,这份教程只是打算让初学者快速入门,写自己的makefile,来维护中小型的项目。 一个简单的例子,用K&R
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Makefile 入门教程
Makefile 定义了软件开发过程中,项目工程编译链、链接的方法和规则。由 IDE 自动生成或者开发者手动书写。Unix(MAC OS、Solaris)和Linux(Red Hat、Ubuntu、SUSE)系统下由 make 命令调用当前目录下的 Makefile 文件,实现项目工程的自动化编译。Windows 环境开发人员,可能并未听说过 Makefile,但是时时刻刻在使用 Makefile 来完成程序的编译,因为开发者并不需要手动编写 Makefile,而是通过 IDE 自动生成。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
【很详细的入门教程】一个makefile优化例子带你入门makefile
一文带你入门makefile,同时掌握易错点!
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")
一个很好的makefile例子(经典)
转自http://www.cnblogs.com/sld666666/archive/2010/04/08/1707789.html 相信在unix下编程的没有不知道makefile的,刚开始学习unix平台 下的东西,了解了下makefile的制作,觉得有点东西可以记录下。 下面是一个极其简单的例子: 现在我要编译一个Hello world,需要如下三个文件:
强力推荐一个Makefile教程
<br /><br />做Android源码移植,少不了接触Makefile,在网上狂找了一大堆教程。先是发现了徐海兵翻译的“GNU Make 中文手册”,一看目录的编排就头大,像字典一样。过去学英语的经历告诉我,这样的教程适合查阅API不适合学习。再搜,终于让我找到了一本PDF版的“跟我一起学Makefile”,看完之后,任督二脉算是通了,呵。。。<br />这本书简单明了,由浅入深,是入门的好教程。推荐给大家。看完这个再扫一遍徐海兵翻译的手册,感觉会很美的。<br />教程网上很容易搜到,下面是作者陈皓
makefile 完美教程
简介 Makefile 是和 make 命令一起配合使用的,很多大型项目的编译都是通过 Makefile 来组织的,。 我建立工程的方法有以下三点: 1.makefile: 优点:使用非常广泛,通用性强,可跨平台。 缺点:语法比较蛋疼。要写出一个通用,便于管理,且兼容性强的makefile比较困难。 2.cmake: 优点:简单易用,使用较广泛,方便管理,可跨平台。 缺点:自动生成的ma......
makefile教程_Makefile教程
makefile教程Make is a utility that automatically builds executable programs and libraries from source code by reading files called makefiles which specify how to derive the target program. Make is widel...
Makefile教程
Makefile教程
Makefile教程 (一) —— 如何编写一个简单的Makefile
在详细介绍Makefile之前,我们先来看一下一个Makefile文件长啥样,对它有一个直观的认识。下面是一个Makefile的例子,摘自 https://makefiletutorial.com/: blah: blah.o gcc blah.o -o blah blah.o: blah.c gcc -c blah.c -o blah.o blah.c: echo "int main() { return 0; }" > blah.c clean: rm -f blah.o blah.
一份快速入门的 Makefile 教程
最近被正在初学 Linux 的朋友问起 Makefile 的事情。有朋友想知道: - 什么是 Makefile?能做些什么呢? - Makefile 该怎么写?如何自定义编译规则呢? - 我想创建一个 C 项目,我把文件保存为 `makefile.c`,为什么无法编译呢? 我作为一个苦 Bee 大学牲 + 只会无脑写 Python 的数据分析人士,被问起这些问题确实比较尴尬。不过我还是决定斗胆来写一份教程吧 \~
一个很好的makefile教程3(转载)
使用函数 ———— 在Makefile中可以使用函数来处理变量,从而让我们的命令或是规则更为的灵活和具有智能。make所支持的函数也不算很多,不过已经足够我们的操作了。函数调用后,函数的返回值可以当做变量来使用。 一、函数的调用语法 函数调用,很像变量的使用,也是以“$”来标识的,其语法如下: $( ) 或是 ${ } 这里,就是函数名,make支持的
一个很好的makefile教程2
使用函数————在Makefile中可以使用函数来处理变量,从而让我们的命令或是规则更为的灵活和具有智能。make所支持的函数也不算很多,不过已经足够我们的操作了。函数调用后,函数的返回值可以当做变量来使用。一、函数的调用语法函数调用,很像变量的使用,也是以“$”来标识的,其语法如下:$( )或是${ }这里,就是函数名,make支持的函数不多。是函数的参数,参数间以逗号“,”分隔,而函
[转载]一个很好的makefile教程3
使用函数 ————在Makefile中可以使用函数来处理变量,从而让我们的命令或是规则更为的灵活和具有智能。make所支持的函数也不算很多,不过已经足够我们的操作了。函数调用后,函数的返回值可以当做变量来使用。一、函数的调用语法函数调用,很像变量的使用,也是以“$”来标识的,其语法如下:$( )或是${ }这 里,就是函数名,make支持的函数不多。是函数的参数,参数间以逗号“,”分隔, 而函数名和参数之间以“空格”分隔。函数调用以“$”开头,以圆括号或花括号把函数名和参数括起。感觉很像一个变量,是不是
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