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我也要
[MTK][Android P]如何去掉差分包中的preloader分区
最近碰到一个问题，在进行差分升级的时候，会因为某些原因导致preloader hash值不匹配，升级失败，所以需要在差分升级的时候不升级preloader。 解决的方法，就是在制作AB分区的差分升级包的时候，把目标zip解压出来，把ab_partitions.txt中的分区名去掉，同时把preloader.img去掉 修改如下： Project/build/tools/releasetool...
ViewPager2 解决Fragment数据不刷新的问题
一、前言在最近使用ViewPager2显示多个Fragment的时候遇到一个问题，就是我在删除某个fragment的时候发现更新适配器后页面并没有和如期的一样删除这个fragment，看下到底发生了什么？二、问题剖析一般我们刷新页面常用的方法是调用适配器的方法，我们先看下的适配器更新方法都干啥了？可以看出，更新调用的是的适配器方法，所以从这里我们也可以很直观的知道，跟不一样的是使用的适配器不一样，是基于的适配器策略基础上实现的，在这里就不细说了。先看这个方法，从上面可以看出，适配器内部用。
生物信息学避坑指南：Scissor算法参数alpha和cutoff的黄金设置法则
本文深入解析了生物信息学中Scissor算法的关键参数alpha和cutoff的黄金设置法则，帮助研究者有效整合bulk RNA与单细胞数据，识别单细胞亚群。通过实战验证的调参策略，避开常见陷阱，获得可靠的生物学发现，特别适用于肿瘤异质性研究和免疫细胞分型等场景。
Android-ViewPager+Fragment数据更新问题
因为FragmentPagerAdapter内部存在缓存，因此调用notifyDataSetChanged()并不能够去更新Fragment的内容。 参考：http://www.devba.com/index.php/archives/5826.html http://stackoverflow.com/questions/7263291/viewpager-pageradapter-not-
告别卡顿！用U盘给你的MacBook Pro 2015+来一次macOS Monterey的‘大扫除’式安装
每次系统升级后，老款MacBook Pro用户最常抱怨的就是"怎么比之前更卡了？"——这不是错觉。系统迭代过程中积累的缓存文件、残留配置和隐形服务，就像房间角落堆积的灰尘，拖慢了整台机器的响应速度。而通过U盘进行的macOS Monterey全新安装，本质上是一次彻底的"数字大扫除"：它不仅替换系统文件，还会重建所有索引、清理磁盘碎片，甚至能解决某些玄学般的卡顿问题。对于2015款及之后的MacBook Pro用户，这种安装方式能让老设备重获新生。
Modbus TCP 通信（C#）
【代码】Modbus TCP 通信（C#）
安卓学习笔记---使用ViewPager+Fragment实现切换动态加载刷新数据，有坑，需要自己做才能发现
当一个页面有3个Tab,可以滑动切换，自然想到了使用ViewPager+Fragment实现切换，如果每个Tab的页面都一致，只是请求接口的时候参数不一样的话，就自然会想到在Fragment实现动态加载数据。说的很简单，但是实际操作之后发现有很多的坑啊，各种问题，不能正常加载，或者页面没有显示等情况，现在记录一下，以免日后遇到相同的问题。在Fragment中设置：第一步：需要在Fragment进行...
VSCode玩转Arduino：手把手解决‘未定义Serial’和头文件找不到的坑
本文详细介绍了在VSCode中配置Arduino开发环境时遇到的‘未定义Serial’和头文件找不到问题的解决方案。通过修改c_cpp_properties.json文件、调整IntelliSense引擎设置以及添加正确的库路径，开发者可以高效解决这些常见错误，提升开发体验。文章还提供了针对不同开发板和平台的高级配置技巧，确保配置的长期有效性。
ViewPager+Fragment刷新更新Fragment
需求如下：顶部UI(这里随便写的)，一些标签(服务器给的，这里写死)，切换标签展示不同内容，内容分页展示，要求可以下拉刷新(重要页面，没刷新太low了吧)，刷新之后还停在当前标签下面，但是内容也要刷新，切换内容也会如此。(插插更健康：github源码有ScrollableLayout三段式悬浮布局，相同需求)。demo效果如下：需求分析：看上去很简单的一个页面，但是做起来不一定那么顺畅,看我一步步...
置顶必读(3) |《滚雪球学SpringBoot》· 高质量专栏介绍，你值得拥有！
《滚雪球学SpringBoot》 并不是普通的技术讲解合集，它是专为开发者精心设计的系统化学习路径。通过不断“滚动学习”，我们将带领你从基础入门到高阶应用，从理解每一行代码到设计和优化大规模分布式系统，最终帮助你成长为一位精通 spring架构 的工程师。
100天精通Python（可视化篇）——第98天：Pyecharts绘制多种炫酷日历图参数说明+代码实战
一、日历图介绍 二、基础配置 1. 配置项类 2. 添加函数 3. 日期标签配置 4. 坐标系配置 三、日历图实战 1. 基础日历图 2. 日历热图
带你走过ViewPager不刷新界面的坑
最近在项目中用到ViewPager+FragmentPagerAdapter的方式来做界面，其中当adapter的数据源数据更新时，调用adapter.notifyDataSetChanged()更新数据，发现ViewPager并没有更新，还是原来的数据。 参考了别人的文章以及部分解决的的方法，加上自己的理解，拿出了下面这套解决方案。 目录： 问题展示 解决方案 问题追究 问题展示 国际惯...
Cursor自动生成测试用例
或者把你已有的规则直接复制粘贴到这个文档内（这里我用的是Markdown格式和CSV格式的测试用例生成规则，可以同时生成Markdown和CSV格式的测试用例）。在AI对话框这里，我们可以看到Cursor会逐步来帮我们生成测试用例，先分析识别需求文档，然后生成测试用例，最后会进行质量检查，确保生成的用例符合规范。生成的Markdown格式，可直接导入Xmind，生成思维导图，对应到具体的功能模块看具体的测试点，逻辑会更直观一些。（1）选中规则文档和需求文档：@你的测试用例规则文档@你的需求文档。
ViewPager刷新无效
ViewPager嵌套Fragment，执行notifyDataSetChanged之后无刷新
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
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
ViewPager嵌套Fragment实现item实时更新的两种方式
ViewPager嵌套Fragment实现item实时更新的两种方式引言 很多项目中需要viewpager嵌套多个fragment实现切换的这种大框架，但是效果实现简单，想要实现item里数据实时更新往往让人头疼，今天小编分享两个方法实现这种效果，当然，方法很多，重在分享。 可能涉及到这一类问题，往往程序员第一想到的是fragment的生命周期，利用onResume方法实现数据更新，但是嵌入到
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/
ViewPager设置setAdapter不会重新创建Fragment的问题
刚开始一顿面向谷歌编程，各种网友提供的思路都试了一遍发现都无效，最后找到了下面这篇博客终于解决我的问题 解决ViewPager展示Fragment时重新设置setAdapter不会重置Fragment的bug 我遇到的问题： 创建了新的fragment也设置了setAdapter但是结果还是出现旧的fragment 解决方法如下： 1在你的PageAdapter中增加下面一个方法 public...
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")
笔记123--viewpager一页显示多个item
先讲解下思路吧，有两种实现方式。 第一种思路： 1、效果图 B：表示viewpager A：表示viewpager的父布局 B和B之间的红线：表示viewpager两个item之间的间距。 2、原理：B距离其父布局左右都有间隔，然后让B的item不局限于其内部，即能存在于B的布局之外。同样，A也要允许B不局限于A内部（clipChildren属性）。然后，设置viewp
android viewpager更新数据,Android-ViewPager+Fragment数据更新问题(示例代码)
由于FragmentPagerAdapter内部存在缓存。因此调用notifyDataSetChanged()并不可以去更新Fragment的内容。能够有两种解决的方法：(1)重写Adapter的getItemPosition()：public int getItemPosition(Object object) {return POSITION_NONE;}当调用notifyDataSetCha...
viewPager嵌套fragment的数据刷新
viewpager嵌套fragment的数据刷新问题的解决
记录在做viewPager+fragment遇到的坑
菜鸟总结，望各位大神多多指正。 实现的代码就不贴了，大家应该都清楚。 坑1： 什么！要滑动过半屏才能跳到下一页！ 先贴上viewpager的源码，（添加了修改的部分） 。。。。。 坑2：动态更新viewPager里面fragment值的问题
viewpager切换fragment时崩溃问题
先看报错信息 经过排查，点击tab切换的时候没发现这个问题，滑动viewpager的时候出现了这个问题，所以应该是viewpager滑动监听时候的问题。 最后问题定位 public OnPageChangeListener pageListener = new OnPageChangeListener() { @Override public void onP
ViewPager刷新问题详解
原文链接：简书diygreen，http://www.jianshu.com/p/266861496508一、PagerAdapter介绍先看效果图PageAdapter 使用示例 PagerAdapter简介 ListView 大家应该都很熟悉吧！ListView 一般都需要一个 Adapter 来填充数据，如 ArrayAdapter、SimpleAdapter。PagerAdapter 就
ViewPager2 简单使用
1.viewpager2概念及特点 ViewPager2 是 ViewPager 库的改进版本，可提供增强型功能并解决使用 ViewPager 时遇到的一些常见问题。 1.1 ViewPager2 的优势 垂直方向支持 除了支持传统的水平分页之外，ViewPager2 还支持垂直分页。您可以通过设置 ViewPager2 元素的 android:orientation 属性为其启用垂直分页： <androidx.viewpager2.widget.ViewPager2 xmlns:
关于在recyclerview中使用viewpager的问题
recyclerview+viewpager
ViewPager刷新问题原理分析及解决方案
使用FragementStatePagerAdapter即可解决，FragementStatePagerAdapter在destroyItem的时候使用的是remove的方式，这种方式对于没有添加到回退栈的Fragment操作来说，不仅会销毁view，还会销毁Fragment。描述：viewpager 重新setAdaper 界面未刷新的问题。
Android-TabLayout+ViewPager2+Fragment+RecyclerView无法刷新UI卡顿
ViewPager2：v1.0.0 -> ViewPager：v1.0.0 出现该问题主要是因为ViewPager2这个库有BUG，ViewPager2已经快1年没有更新了，解决方法就是换回ViewPager，等ViewPager2更新后解决这个BUG再切换回来。这个只有在Tab非常多OffscreenPageLimit设置的无法覆盖所有Tab的时候会出现。 ...
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