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
3.2k累计阅读
3.2k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
给自己的编译器设置一个背景，看起来感觉也很高大上，其实做起来也不难。主要用到一个插件SexyEditor。
效果图：
点击Studio File==>Settings 选中Plugins,搜索SexyEditor，如下图所示：
可以选择打开浏览器，下面还有选择安装本地文件。
文件虽然不大，这里需要翻墙。
我已经安装了，所以这里演示一下如何使用，还是在那个Settings窗口，打开Other Settings ,选中SexyEditor。如下图：
PS:上次下载忘了文件保存在哪里了，下次在再传，有需要的朋友可以上网下载，应该是有的。
Android Studio 笔记
别再乱装了！Win10下NVIDIA显卡驱动、CUDA 11.0和cuDNN 8.0.5保姆级配置指南（含版本匹配避坑）
本文提供Win10下NVIDIA显卡驱动、CUDA 11.0和cuDNN 8.0.5的保姆级配置指南，详细解析版本匹配逻辑与安装步骤。从驱动选择到环境变量配置，再到框架测试，手把手教你避开常见坑点，确保深度学习环境一次配置成功。特别强调版本匹配的重要性，帮助开发者高效搭建GPU开发环境。
Android Studio插件之sexy editor（设置AS背景）
好多刚开始用Android Studio 的同学，看到这么炫的效果，肯定自己非常想尝试设置一下，但是这个效果不是android Studio开发工具中 原生的功能，需要下载一个插件 插件名称是 Sexy Editor。 步骤一：点击file->settings->plugins 步骤二：搜索框中 输入 Sexy Editor点击搜索
Ollama模型路径迁移实战：Windows/Mac/Linux三平台保姆级教程（附常见问题排查）
本文提供了一份详细的Ollama模型路径迁移教程，涵盖Windows、macOS和Linux三大平台。通过设置OLLAMA_MODELS环境变量或创建符号链接，指导用户将模型从默认路径安全迁移至新位置，以释放系统盘空间或提升性能。教程包含迁移前的准备、分平台步骤、迁移后的验证以及常见问题排查，确保迁移过程平滑可靠。
Android Studio插件大全之Sexy Editor【设置AS背景】——除了美便一无是处
安卓插件开发不仅仅可以提高开发效率，偶尔也会给枯燥无味的编程生活带来乐趣。今天要介绍的Sexy Editor，用于设置Android Studio编辑页面的背景，可以让你界面可以像桌面一样切换。Sexy Editor自己也是这样解释，他对于编程是不创造任何价值的，除了在人群表现的另类和吸引美女的眼球，他便没有其他价值，也许就能满足你的需求也不一定哦。 一、引子——Show真相在使用之前，先让大家一饱
计算机视觉之姿态识别（原理+代码实操）
计算机视觉中的姿态识别原理+模型介绍，同时通过代码实操简单的演示基于mediapipe的单人姿态识别。
INCA文件刷写全流程：从ES581驱动安装到XCP协议实战（附避坑指南）
本文详细解析INCA文件刷写的全流程操作，从ES581驱动安装到XCP协议配置，提供实战经验与避坑指南。涵盖A2L文件校验、工作区优化、XCP参数调优及自动化刷写技巧，帮助工程师高效完成ECU开发中的文件刷写任务。
让你的Android Studio性感起来--Sexy Editor
昨天因为的在微信朋友圈中炫耀了一下自己在家办公的图片，其中我的IDE不出意外的引起的大家的关注(妈的都是套路)，然后有些人问我的Android Studio上编辑区的背景图片是怎么弄的。 那么好，今天写这篇文章来教大家让你的Android Studio性感起来。这里使用到的插件就是Sexy Editor。先上几张效果图。 这个是我在用的： 金木研 也可以弄成这种： 几
USB设备识别码VID和PID详解：如何查询和自定义你的设备ID
本文详细解析了USB设备识别码VID和PID的核心作用、查询方法及自定义配置技巧。VID（供应商识别码）和PID（产品识别码）是USB设备的唯一身份证，用于驱动匹配和功能识别。文章提供了Windows和Linux系统下的查询方法，并探讨了如何合法获取和自定义VID/PID，适合硬件开发者和DIY爱好者参考。
AndroidStudio配色方案和Sexy Editor插件
工欲善其事，必先利其器 通过观察大部分用as的开发者都喜欢darcula主题，看起来更炫酷。 但我觉得darcula主题的代码颜色并不酷。 所以在这给大家推荐一些好的配色方案。 as基于IntelliJ IDEA，那么所有IntelliJ IDEA的主题as都可以用,推荐一个IntelliJ IDEA主题网站，Color Themes，主题数量非常多，下载之后import到as即可
【深度解析TI InstaSPIN】无传感器FOC控制的核心方案
TI InstaSPIN通过“自动识别+通用观测器+开源工具链”的组合，解决了无传感器FOC控制开发难度大、周期长的核心痛点。其核心优势在于快速统一软件观测器的通用性与高精度，以及Fly Start闭环零速启动策略的高可靠性，可适配空调压缩机等家电电机的复杂运行需求。在空调外机双电机控制场景中，InstaSPIN与TI C2000系列MCU（F280013x/F28E12x）完美契合，借助MCU的高性能DSP内核与丰富外设，可实现双电机的精准同步控制，同时降低硬件成本与开发周期。
Python实现PDB文件预处理
蛋白质结构研究依赖PDB文件存储的三维结构数据，但原始文件常含无关的水分子、离子和非标准残基等干扰信息。本文介绍了一个基于BioPython的Python预处理脚本，可自动清理PDB文件，主要功能包括：1)移除短于阈值的蛋白质链；2)过滤非标准氨基酸；3)可选保留水分子和金属离子。该脚本逻辑清晰，支持批量处理，能显著提升结构比对、分子对接等分析前的数据准备效率，为后续生物信息学研究提供更纯净的结构数据基础。
Android Studio设置主题背景&背景图片&字体
由于前两天刚刚安装了最新版的Studio,字体以及主题背景都需要重新设置,而自己也还是Studio使用小白,避免以后忘记,索性就随笔记下啦! 设置字体大小 习惯的原因,Studio的默认字体尺寸本主看着格外不舒服,需要调大一些，点击【File】——【Settings】，然后再搜索框中输入“font”，在右边Font的视图窗口中将【Size】调大，然后点击【O
【护网必备】Windows平台shellcode免杀加载器
bypass：McAfee、金山（数字签名）、火绒、ESET、卡巴企业版（时间5s 抖动50 Sleep_mask）、360全家桶（物理机）、Norton（加白程序资源）、WDF（PC）、WDF（Server）、Symantec（加白程序资源）bypass：金山（数字签名）、火绒、ESET、360全家桶（物理机）、WDF（PC）、WDF（服务器提示复查（关云保护））、McAfee、Norton（加白程序资源）、卡巴企业版（时间5s 抖动50 Sleep_mask）必须使用Bof操作，shell运行就掉线。
Android studio更换主题、背景图片
相信现在大部分Android开发者都是使用的Android studio来开发，但是Android studio提供的主题有限，肯定不能满足追求美观的我们，所以废话不多说，接下来给大家介绍一下更换AS主题和背景图片的方法： 一、更换主题： 1、这个推荐大家一个可以下载AS主题的网站Color Themes，在这里大家可以下载自己喜欢的主题，个人推荐Ladies Night2，因为真的挺漂亮
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
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 Studio主题设置、颜色背景配置
color-themes效果展示打开http://color-themes.com/有很多样式可供选择 1. Monokai Sublime Text 3(color theme) 2. Solarized Light (color theme) 3. Visual Studio 2015 Dark(color theme) 导入方式 下载主题—xxx.jar 注意：如果我
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
Android之Android studio设置背景图片
Android studio设置背景图片和编辑区域的竖线去掉、
Android studio 设置背景图
设置背景图两种模式： 1、固定设置 ：Setting ---->Apperance 2、插件Sexy Editor ：Preferences -->Plugins 搜索Sexy Editor 安装后重启 2.2、添加图片（可添加多张、可以轮播的那种） 结束： ...
关于设置Android Studio的背景
最近使用Android Studio(以下简称AS)开发项目时,觉得页面有点过于简介,我这个90后不是很喜欢,于是乎,在官方文档和好友的帮助下,摸索出几个修改AS背景图片的方法供大家参考.官方:https://www.jetbrains.com/help/idea/setting-background-image.html方法1:设置代码块的背景图 只修改代码块的背景图,项目工作栏是没有修...
Android studio设置背景图片
Android studio设置图片背景 找到Sexy Editor，并点击右侧下载，下载完成后重启Android studio。 下面是下载完成重启之后的 之后再回到Settings，找到SexyEditor Position是对齐方式，Opacity是透明度，Shrink to
Android Studio背景图设置
Android Studio背景图片的设置
Android Studio新特性之——给编辑器设置背景图片
Android Studio能给编辑器设置背景图片了（可以设置成你心中的女神/男神的图片写真），突然间感觉学习更有动力了，敲代码也不乏味了，下面来一起感受一下吧！ 最终效果图： 设置过程： 1、在Android Studio下打开 ：File-->settings--> 2 下载 Sexy Editor 插件：（需要科学上网） 下载完成之后，重启Android Stud
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
307
扫一扫
