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我也要
进行flutter 点击截图 调用第一次截图方法报错
Failed assertion: line 3180 pos 12: ‘debugNeedsPaint’: is not true.
flutter: 'package:flutter/src/rendering/proxy_box.dart': Failed assertion: line 3180 pos 12: '!debugNeedsPaint': is not true.
解决方案:
在调用截图方法的时候增加一个延时调用即可
onPressed: () {
Future.delayed(Duration.zero, () {
this._capturePng();
});
},
使用扫频信号测量房间脉冲响应
脉冲响应的测量
【Flutter】解决 Failed assertion: line 5142 pos 12: ‘!_debugLocked‘: is not true.
Flutter入门第四天，在跳转中遇到一个报错，是这样的：Failed assertion: line 4653 pos 12: ‘!_debugLocked’: is not true. 这个报错是真的恶心到我了，看了相关错误，其中这个错误，与我修改并成功正确运行的地方丝毫不相关 直到我看见了这个，事情终于迎来了转机 之所以在这个官方dart文件报错，可能是一下之一： 1、当前布局未加载完成 2、Navigator的跳转动作未完成直接执行新的跳转任务 我解决该问题的方法则是给该跳转方法加上一个延时 F
osg3.6.5---osgEarth3.2 实现数字地球的加载
目前我在网上找得比较多的是osgearth2.10及以下的版本及加载数字地球的方法，但是我使用的是osg3.6.5和osgEarth3.。但是3.x版本和2.x版本差别很大，主要区别在于2.x有7个主要库，而3.x版本只有osgEarth这一个库。所以，特别记录一下。后面我讲他集成到qt的窗体在上传更新新的代码。1.直接上源码pro文件和cpp文件。
flutter 报错记录:navigator.dart‘: Failed assertion: line 4041 pos 12: ‘!_debugLocked‘: is not true.
做项目时登录页遇到的一个小问题,我在请求完成后要跳转到页面,代码如下 LoginApi.phoneLogin(phone: phoneNum, code: identifyingCode, checkid: codeId).then((userToken){ print(userToken); Navigator.pop(context); SPUtils.saveUserToken(userToken); Navigator.pushReplacement( conte.
【FnOS飞牛云 | NAS存储】旧电脑不吃灰，手把手教你搭建完全属于自己的私人网盘
打造属于自己的NAS私人网盘，亲测有效，值得一试
国科大 雁栖湖校区 研一上 课程避坑与生存指南
本文为国科大雁栖湖校区研一新生提供全面的课程避坑与生存指南，涵盖选课策略、核心课程学习技巧、校园生活攻略及心态管理。重点解析算法设计与分析、人工智能原理等硬核课程的学习方法，并分享食堂、住宿、自习室等实用生存技巧，帮助新生高效适应研究生生活。
【Flutter 问题系列第 8 篇】在 Flutter 中如何截取屏幕并显示到页面中，以及如何将截图保存到相册
关于在 Flutter 中如何截取屏幕，以及如何将截图保存到相册的文章少之又少，即使有，也是错误一大片，有的甚至运行后都报错，就这都直接发出来了，真是可恶啊！所以我整理了这篇博客，实现了两个功能这两个功能都已亲测并无问题，源码会全部奉上，如果有用，希望可以给个三连，接下来是博客正文。依照国际惯例，先上效果图（没有先看到效果图，估计你们都会走吧~）由效果图可以看出来，截取到的每一帧都是不同的图片，功能实现了，接下来就是如何实现功能的代码了。我们知道在 Flutter 中万物皆组件，所以接下来要说的截图其实也是
心电图机原理及电路超详细讲解
前置心电放大电路（虚线框：这是隔离电路的分界，在隔离电路分析中知道，完整隔离包括信号隔离（脉宽调制）、控制信号隔离（光电耦合）和电源隔离）后级放大电路。
futter开发错误积累
本文汇总了Flutter开发中常见的错误及解决方案，主要涉及： 三方库依赖冲突问题（如win32库版本冲突） Impeller渲染引擎导致的iOS问题（可通过关闭FLTEnableImpeller解决） Java与Gradle版本不兼容问题 组件构建时序问题（使用addPostFrameCallback解决） 列表滚动性能优化（开启resamplingEnabled） 输入框相关异常处理（字数统计、居中显示等） 其他常见错误：数组越界、类型转换、滑动冲突、资源压缩等。针对每个问题提供了具体解决方案，涉及版本
整车电检工艺流程
本文是笔者在从事汽车行业智能制造领域过程，对于整车电检工艺流程的理解与总结。
【ComfyUI】QwenImageEdit OOTD角色与姿态匹配换装
本文介绍了一个基于Qwen Edit OOTD 2.0的ComfyUI工作流，能够实现角色与姿态匹配的智能穿搭生成。该工作流通过整合模型推理、姿态识别、图像拼接和渲染等节点，完成从角色图、姿态图到成品穿搭图的完整生成流程。核心采用Qwen Image系列模型进行图像理解和编辑，配合ControlNet进行姿态引导。用户只需提供角色图和姿态参考图，系统即可自动完成姿态解析、语义编码、采样生成等步骤，输出与输入姿态一致的穿搭图像。该方案适用于虚拟角色展示、电商试穿等场景，能保持角色特征一致的同时灵活变换姿态，显
assertion failed的解决办法
很多用户遇到这个问题就不知道怎么办了，那么下面小编就给大家带来详细的解决办法，遇到同样问题的用户注意看下面的教程。4、如果不是因为卸载不干净导致的Assertion failed，可以在控制面板中找到这两个软件，右键点击选择修复，进行修复尝试。1、出现这个问题是说明电脑文档没有一个默认的程序能够识别，选择一个能读取文件的软件就好了。3、可能是系统文件出现了损坏或者就是不小心删掉了，可以重装系统或者使用软件进行修复。1、在电脑中搜索“vulcanjs”，等待定位结果，如下图，小编的就是Adobe。
【读代码】从claude skills到superpowers项目
最近claude skills成了大热门，今天一起看下GitHub 上的开源技能框架，他将“工作流”封装为“技能” (Skills)。本文尝试剖析该项目的技能粒度定义、多技能关联架构、应用逻辑等。与传统的 Function Calling 不同，Superpowers 中的 Skill 定义粒度并非“原子操作”，而是**“认知模式” (Cognitive Mode) 或“工作阶段”**。
Flutter 截图嵌套在组件中
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RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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")
错误：Debug assertion failed
错误：Debug assertion failed 一、出现这种情况很可能是使用了野指针，比如某个指针指向一个局部变量，而在该变量作用域外使用该指针引用了该对象。二、按F5运行你的程序 ；在出错时，选择“重试” ；3、按ALT+7调出“调用栈”窗口 ；、双击从上往下的最近一个自己定义的函数，系统会自动把该函数所在的文件显示出来，此时程序就暂停在光标处。一般来说错误就出在这附近。你可以通过查看变量的值
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
抛出错误Debug Assertion Failed！
出现这种情况很可能是使用了野指针，比如某个指针指向一个局部变量，而在该变量作用域外使用该指针引用了该对象。 Assertion 是断言，用于假定某个条件肯定会满足，在debug模式下，当该条件不满足时则发生阻塞而弹出该对话框；在release下会忽略断言。 我不知道具体原因，但是我找到了一种解决办法：选择Build→Clean，重新编译就可以了。 expression：st...
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
【Flutter】报错：Failed assertion: line 5139 pos 12: ‘!_debugLocked‘: is not true.
报错：Failed assertion: line 5139 pos 12: '!_debugLocked': is not true.
Flutter中遇到的两个异常
‘package:flutter/src/widgets/text.dart’ : Failed assertion:line xxx pos xx:‘data != null’ : A non-null String must be provided to a Text Widget.See also:… 这个是由于自己定义了String 的成员变量而没有初始化而导致后面调用的时候传入了空值。 NoSuchMethodError: The method ‘_debugTypesAreRight’ was
Flutter问题记录
1.Cannot run with sound null safety, because the following dependencies 在运行的main.dart配置中添加：Additional run args:--no-sound-null-safety 2.DioError [DioErrorType.other]: Bad state: Insecure HTTP is not allowed by platform AndroidManifest.xml增加 android:usesCl
解决flutter/src/rendering/stack.dart‘: Failed assertion: line 588 pos 12: ‘size.isFinite‘: is not true
flutter代码如下，后报错 Container( child: Stack( alignment: Alignment.center, fit: StackFit.loose, children: [ Positioned( left: 0, child: Text("￥500"),
Flutter ListView 或者SingleChildScrollView 嵌套 ListView.builder滑动冲突
原因 SingleChildScrollView 和 ListView 都有滚动属性physics 他们默认是都是可以滚动的,所以一起使用会报错 报错信息为 RenderBox was not laid out: _RenderScrollSemantics#ccded relayoutBoundary=up1 NEEDS-PAINT NEEDS-COMPOSITING...
Flutter图片裁剪
做app登陆的时候，需要用到图片裁剪功能，由于刚接触Flutter不久，所以就萌生了自己写一个的想法，说干就干！让我们站在巨人的肩膀上前进吧。 flutter中图片裁剪主要采用drawImageRect(Image image, Rect src, Rect dst, Paint paint)方法来从图片上抠图，介绍如下： /// Draws the subset of the given ima...
flutter ： ‘!navigator._debugLocked‘: is not true.
错误代码展示 jumpToPage(String itemNameList) { switch(itemNameList){ case "AnimatedContainer": Navigator.push(context, MaterialPageRoute( builder: (context) => new AnimatedContainerPage())); break; } 修改为 jumpToPag
flutter 报错‘_dependents.isEmpty‘: is not true.
如上的几种写法都是会爆'_dependents.isEmpty': is not true.错误 解决方式如下图： 如上所示写法就不会报错，结论是如果界面参数需要truefalse判断的需要直接写值，不能间接的判断。 ...
Flutter学习记录——28.Flutter 调试及 Android 和 iOS 打包
文章目录1.Flutter的调试1.1 VS Code 的断点调试1.2 debugger()1.3 debugDumpApp()1.4 debugDumpRenderTree()1.5 debugDumpLayerTree()1.6 debugDumpSemanticsTree()1.7 可视化调试1.8 动画的调试1.9 性能的调试1.10 应用启动时间的查看1.11 代码、方法执行时间查看1...
Flutter 性能分析
你将学到Flutter 的目标是提供 60 帧每秒 (fps) 的性能，或者是在可以达到 120 Hz 的设备上提供 120 fps 的性能。对于 60fps 来说，需要在约每 16ms 的时候渲染一帧。当 UI 渲染不流畅的时候，卡顿就随之产生了。举例来说，如果一帧花了 10 倍的时间来渲染，这帧就会被丢弃，动画看起来就会卡。有句话叫“快的应用固然很好，但流畅的应用则更好。”如果你的应用渲染并不...
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