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我也要
//只用下面这一行弹出对话框时需要点击输入框才能弹出软键盘
alert_leaveMsg.getWindow().clearFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_ALT_FOCUSABLE_IM);
//加上下面这一行弹出对话框时软键盘随之弹出
alert_leaveMsg.getWindow().setSoftInputMode(WindowManager.LayoutParams.SOFT_INPUT_STATE_ALWAYS_VISIBLE);
在使用window来显示DiaLog时会出现无法显示软键盘的问题以上可以解决。
从SGX到TDX：英特尔机密计算的技术演进与选型指南
本文深入解析了英特尔两代机密计算技术SGX与TDX的核心差异与选型策略。SGX提供应用级飞地隔离，安全等级高但开发复杂；TDX提供虚拟机级信任域保护，兼容性好且易于部署。文章结合金融与医疗行业实战案例，为开发者提供了清晰的选型指南，帮助根据代码可改性、安全需求、部署规模及生态成本选择最合适的机密计算方案。
Android自定义dialog中的EditText无法弹出键盘的解决
最近我独立开发的项目《全医会》已经在内测当中了，很快将会上架到各大应用市场。之前开发的几个项目都因为一些原因没有上架还是比较遗憾的。所以，最近我心情格外的好。 今天在做一个新项目，专为律师和客户开发的APP，其中有一个自定义对话框的需求。这个知识点其实很简单，就是下图这个效果： 可是当我悠闲的写完以后才发现，自定义对话框里面嵌套的EditText根本无法获取焦点，无法弹出软键盘，郁闷，以前开
Dify 1.0+内网部署全攻略：模型插件离线安装与信创环境适配
本文详细介绍了Dify 1.0+版本在内网环境中的部署全攻略，重点解析了模型工具插件的离线安装方法与信创环境适配技巧。通过实战经验分享，帮助企业在严格的内网隔离条件下高效部署AI平台，解决插件依赖和安装难题，提升大语言模型的应用效率。
关于AlertDialog里面的EditText无法弹出软键盘的解决方法
官方文档：http://developer.android.com/reference/android/app/Dialog.html 今天工作的时候遇到一个问题，先看截图： 我自定义了一个布局文件来代替系统不太美观的对话框，但是在实际操作的过程中发现点输入框时软键盘弹不出来，花了好长时间终于找到个能用的解决方案，而且代码只有两行： //只用下面这一行弹出对话框时需要点击输入框才能弹出软
五子棋AI算法第一篇-我对谷歌Alphago的看法
最近Google宣布他们的围棋AI以5:0的战绩打败欧洲围棋三冠王。我一直对人工智能比较感兴趣，正好趁年前空闲的几天用JS写了一个五子棋的AI。其实很久以前就用自创的算法写过一个JAVA版的五子棋AI，不过棋力很不理想。这次用的是JS写的，所以无论任何平台上只要能打开网页的都可以玩。google爆出这个新闻之后，很多人觉得这是不是意味着电脑智商已经在人类之上了，围棋已经没有意义了之类的。甚至觉得这是
模电学习笔记（十二）——跨阻放大器
模电学习笔记（十二） 跨阻放大器 跨组运算放大器是将电流信号转换成为电压信号，电流到电压增益基于反馈电阻。 设计目标： 输入 输出 带宽 电源 0A 100uA 0V 7V 20kHz 15V -15V 1.计算R1的值（增益电阻器） 2.计算C1的值满足电路带宽 ...
android AlertDialog中EditText无法显示软键盘问题的解决方案
本来自己做了一个自定义样式的登录对话框，效果挺好的！本来很高兴，可以突然问题来了，用户名和密码的EditText无法弹出软键盘 那个郁闷啊！在网上搜索了很久也没有正确的解决方案，难道只能使用弹出框形式的Activity吗？但是总觉得一个登录对话框使用Activity 是不是太重量级了！ 解决方案很简单，于是自己摸索了会发现可以直接使用Dialog而不是它的子类AlertDialog也能实现我
射频接收机本振相噪指标计算：从倒易混频到GSM实战
在射频接收机设计中，相位噪声是衡量本振信号频谱纯度、影响系统灵敏度的关键指标。其核心影响机制源于倒易混频原理：当不纯净的本振信号与强带外阻塞信号混频时，本振的噪声边带会被转换到中频通带内，从而抬升接收机噪声基底。这一过程直接决定了接收机在阻塞测试等场景下的性能极限。从技术价值看，精确计算本振相噪要求，是进行系统噪声预算、实现成本与性能权衡的核心依据。尤其在手机、基站等对灵敏度要求极高的应用中，它指导着锁相环和压控振荡器的选型与设计。本文以经典的GSM DCS1800标准为例，通过详细的公式推导与变量分析，演
【Android】AlertDialog中的EditText不能弹出软键盘的问题
摘要AlertDialog中加入EditText但是不弹出软键盘等问题网上有很多不管用的解决方案，有的方案是强制弹出软键盘，然而即使弹出来，也是显示在AlertDialog的后面，被Dialog遮挡。解决方案Dialog的官方文档：http://developer.android.com/reference/android/app/Dialog.html ，其中有一段：
LVS 负载均衡面试题及参考答案
什么是 LVS 负载均衡？它的主要作用是什么？ LVS（Linux Virtual Server）是一个基于 Linux 内核的开源负载均衡项目。它通过将请求流量按照一定的算法分发到后端的多个真实服务器（Real Server）上，从而实现负载均衡的功能。 从原理上来说，LVS 工作在网络层和传输层之间。当客户端发起请求时，请求首先到达 LVS 服务器，LVS 会根据预先设定的规则和算法，比如轮询（Round - Robin）、加权轮询（Weighted Round - Robin）、最少连
Python实现稳态传热传质的偏微分方程求解
通过这种方法，我们可以求解更复杂的传热传质问题，并对系统的温度和浓度分布进行分析和优化。稳态传热传质是一个重要的工程问题，涉及到物质在空间中的分布以及热量和质量的传递。每次迭代中，我们使用上一次迭代的温度值来计算下一次迭代的温度值。该图显示了平板内部各点的温度分布，其中中心温度为T1，边界温度为T2。接下来，我们创建一个N x N的温度矩阵，并将边界条件初始化为边界温度T2。假设我们有一个矩形平板，其中心温度为T1，四个边界温度为T2。假设平板的长度为L，宽度为W，中心温度为T1，边界温度为T2。
Android弹出式对话框AlertDialog中的EditText自动打开软键盘
Activity中需要启动一个AlertDialog，这个对话框使用的是自定义布局，在这个对话框里有个EditText，可能是自定义布局的问题，导致对话框弹出时不能自动打开软键盘并定位焦点到文本框里。 dialog.show(); dialog.setContentView(windowLayout); dialog.getWindow().clearFlags(WindowManage
智能 Agent 跨模态决策机制实战：多源数据融合与感知驱动行为策略设计
随着智能 Agent 应用从结构化文本处理拓展至图像识别、语音交互、传感器响应等多模态环境，其决策机制也面临从单模态语言理解向“多源感知驱动行为选择”的系统跃迁。本文聚焦跨模态输入下的 Agent 决策体系，系统性解析多源数据建模、感知融合方式、模态对齐机制、输入权重控制策略与策略引擎适配路径，进一步结合多模态提示构建、模态感知异常检测、模态优先级路由调度等工程问题进行实战拆解。通过企业级智能客服、制造车间控制、智慧医疗助手等典型案例，本文提供面向真实场景的跨模态 Agent 架构与多输入决策融合方案。
AlertDialog中的EditText不显示软键盘
今天在开发过程中遇到了一个小坑，习惯性记录一下 问题：AlertDialog中含有Edittext时点击输入框不弹出软键盘，百度了一下有很多解决方法，亲测有效的是 加入： AlertDialog.getWindow().clearFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_ALT_FOCUSABLE_IM); 就是这么简单的一句。具体原因引用：https:/...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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")
Android开发 解决AlertDialog中的EditText无法调出输入法的问题
在AlertDialog中使用自定义的View,如果View中有EditText，在上面点击，默认是跳不出软键盘的，不是焦点的问题。 解决方法，有两种，一是把AlertDialog换成Dialog，但这么一来，对话框的最外层会多出一个框，顶部还会空几十个DP，当然可以用setBackgroundDrawable(new ColorDrawable(0))把背景设为透明，隐藏掉边框，但是上面空着的
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
解决在自定义AlertDialog中EditText无法弹出软键盘的问题
原因：今天做一个文件管理器的时候，在文件重命名上遇到了一个问题（准确的说是两个另外一个与本文无关，就不多提）---在弹出的AlertDialog中的EditText居然无法弹出软键盘，我这里需要输入你这是逗我？ 多番查询之后知道了原因： 在setContentView（）方法之前就调用了show（）方法。所以没能够识别（或者是没有这么彻底，具体原因我也不解）。 解决办法： 在show之前，
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
AlertDialog中的EditText无法输入问题解决
今天在做一个练习的时候，自定义了一个AlertDialog，其中有个EditText，在调试运行的时候，发现点击EditText无法弹出输入法，甚是着急。经各种XX引擎搜索之后，找到了答案。 可以阅读官方文档：http://developer.android.com/reference/android/app/Dialog.html getWindow().setFlags(
Android开发丶自定义带EditText的AlertDialog
现在有个功能点，点击某个按钮需要弹出一个带有EditText的AlertDialog弹窗，实现起来并不难，简单记录下方便以后使用。 国际惯例，效果图走起： 下面是实现步骤 1.首先画自定义的布局，我们给里面放了四个TextView、一个EditText。 dialog_choosepage.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?&g...
解决Android自定义AlertDialog中EditText无法弹出软键盘的问题
解决Android自定义AlertDialog中EditText无法弹出软键盘的问题
Android学习问题：关于AlertDialog中自定义布局带有的EditText无法弹出键盘
最近在用到AlertDialog的时候，自定义了其布局文件，其中带有EditText，但是发现在手机上使用的时候，点击EditText却没有弹出键盘，在网上搜索了下，看到有好几种解决方法，试过其中一些方法，有些有效果，有些却是没有效果，在这里小小总结下；1.第一种是在AndroidManifest.xml中，把此Activity的属性，加个android:windowSoftInputMode=”s
AlertDialog中含有EditText不显示软键盘
最近项目中需要用到AlertDialog碰到一个小坑： 问题：AlertDialog里面含有EditText时点击EditText不显示软键盘。（虽然百度一大把解决方法，但是自己还是要养成一个填坑的习惯（以前并没有）！！！！！！） 解决方法：加入如下代码就好 AlertDialog.getWindow().clearFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_
android自动打开键盘,Android弹出式对话框AlertDialog中的EditText自动打开软键盘
private void confirmPhoneGurdPswd(final String guardPswd) {// 1.创建弹出式对话框final AlertDialog.Builder alertDialog = new android.app.AlertDialog.Builder(HomeActivity.this);// 系统默认Dialog没有输入框// 获取自定义的布局View...
AlertDialog里面的EditText无法弹出软键盘
AlertDialog里面的EditText无法弹出软键盘
PopupWindow中EditText无法长按出现selection markers
首先解释下selection markers，就是我们在edittext长按的时候，会出现选中的光标以及复制、粘贴等选项（如下图）；实在找不到描述他们的词语了，就用了so上的名称了； 就在昨天，跑了跑项目，想再看看还有什么可以优化的地方，于是发现了有些地方的TextView没有做长按复制，然后就优化了下。优化完成后想试试能不能粘贴，于是找了个项目里的EditText长按复制，但是！！太奇
AlertDialog中的EditText不能弹出软键盘的解决方法
在AlertDialog中使用自定义的View,如果View中有EditText，在上面点击，默认是跳不出软键盘的，不是焦点的问题。 解决方法，有两种，一是把AlertDialog换成Dialog，但这么一来，对话框的最外层会多出一个框，顶部还会空几十个DP，当然可以用setBackgroundDrawable(new ColorDrawable(0))把背景设为透明，隐藏掉边框，但是上面空着的
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