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
400+累计阅读
473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
问题：android.os.FileUriExposedException: file:///storage/emulated/0/Android/data/包名/cache/pickImageResult.jpeg exposed beyond app through ClipData.Item.getUri()。
错误代码：
解决：
在res中创建xml文件夹，并在文件夹中创建file_paths.xml,如图：
自定义名称与路径：
在AndroidManifest.xml中添加文件提供者，如图：
Android开发问题
用系统自带的文件应用拷贝或移动文件无法到storage/emulated/0/Android/data 目录
用系统自带的文件应用拷贝或移动文件无法到storage/emulated/0/Android/data 目录
安卓手机“/storage/emulated/0/...”路径在哪里？
安卓手机“/storage/emulated/0/...”路径在哪里？
_storage_emulated_0_android_data_com.tencent.mobileqq_Tencent_QQfile_recv_.TbsReaderTempcom.tencent.mobileqq_83ca8a5fc862397bd03b8fa8d9944926.dat
_storage_emulated_0_android_data_com.tencent.mobileqq_Tencent_QQfile_recv_.TbsReaderTempcom.tencent.mobileqq_83ca8a5fc862397bd03b8fa8d9944926.dat
storage/emulated/0是什么？
storage/emulated/0 是手机内部存储根目录 个人总结： 手机内部存储是storage/emulated/0，而手机SD卡的存储是storage/emulated/1 前面部分不一定相同 (如果本人理解有误，希望大家能指出 谢谢) RAM表示手机的运行内存 ROM是手机的存储内存，相当于电脑的硬盘 Android开发中容易混淆的是内部存储和外部储存(这个内部存储和外部存储不要跟上面...
在虚拟机上搭建FTP服务器
chroot_list_file=/etc/vsftpd/chroot_list # 对chroot_list下用户限制。[root@localhost ~]# vim /etc/vsftpd/vsftpd.conf #打开配置文件。# 指定用户的shell： -s /usr/bin/nologin。# 在配置文件中找到以下几行代码, 去掉注释(去掉 "#"号)# 指定用户主目录：/data/ftp/ftpuser -M。（2）修改配置文件，路径/etc/vsftpd/ 下的文件。
告别Mac自带终端：iTerm2 + Oh My Zsh 保姆级配置指南（含国内镜像源）
本文提供了一份详细的Mac终端优化指南，涵盖iTerm2、Oh My Zsh和Homebrew的配置流程，特别针对国内用户提供镜像源解决方案。通过安装现代化工具链和优化配置，帮助开发者打造高效、美观的终端工作环境，提升日常开发效率。
storage/emulated/0.到底在哪儿
问题： 通过logcat读出的sdcard根目录的路径名是/storage/emulated/0/. 但是我不知道这个路径到底是在哪儿？ 解答： android的API的得到的就是/storage/emulated/0/，这个路径我们用的时候一般直接进/sdcard/或者/mnt/sdcard/，其实是一个相同的位置； 通过Device File Explorer查找到/mnt/sd...
软件工程大作业——图书管理系统/图书个性化推荐与实现系统
软件工程期末大作业，图书管理系统，包含ER图、程序流程图、属性图、结构图
华为手机storage/emulated/0找不到的问题 解决方法
华为手机/storage/emulated/0找不到的问题 解决方法 网易云下载了音乐后，想要提取出来，但是找不到下载文件夹在哪里。 更新鸿蒙os系统后，理论上也不会影响文件夹的设置。后经过查询，发现该问题早在2016年emui系统就存在了。目前看来这个是由于Android系统对文件夹调用的显示问题导致的。 搜索“华为”“storage”等关键词后，未看见有提出解决办法的答案。 这里放出解决网易云文件夹的方法，该方法可以被迁移到寻找其他文件上。 网易云app下载的音乐，显示保存在/storage/emula
Paraview:Python Calculator Filter
python calculator过滤器 from paraview.simple import * connection = servermanager.Connect('localhost',11111) er = servermanager.sources.EnSightreader(CaseFileName='/.../data.case') er.PointArrays = ['x_velocity','1','y_velocity','1','z_velocity','1','cp','1']
Android 64位支持的坑：诡异的文件名问题
最近在尝试发布我的Android应用程序的更新时，遇到了一个令人困惑的64位错误。本文将详细讲解这个问题的产生原因及解决方法，供大家参考。
安卓7.0相机拍照闪退 android.os.FileUriExposedException问题
这里引用了印象丶亮仔的方法作为解决方法 首先是为什么报错。 这里报的错是因为安卓7.0之后对于相机有了更为严苛的要求。 那解决方法有很多，代码量多的解决方案是根本上从代码规则上改正，这里这位大神的解决方法是选择跳过这个错误，不去管这个要求。 话不多阐述，毕竟有可能有错。 解决方法： 只需要在oncreate里添加代码 StrictMode.VmPolicy.Bui...
Docker：安装Apache Pulsar 消息队列的详细指南
本文详细介绍了Apache Pulsar的Docker化安装部署方法，包括单节点Pulsar服务和管理界面Pulsar Manager的安装配置。通过Docker命令快速搭建Pulsar环境，并演示了租户和命名空间的基础管理操作。同时提供了Spring Boot项目与Pulsar集成的完整方案，从依赖配置到客户端初始化，为开发人员构建实时消息系统提供实用参考。
android7.0在拍照的时候遇到的问题
android7.0在拍照的时候遇到android.os.FileUriExposedException: file:///storage/emulated.. exposed beyond app through Intent.getUrl()三步搞定：1、清单文件中加：<provider android:name="android.support.v4.content.
Python 爬虫实战：全球咖啡期货市场数据采集与分析全攻略
通过本项目，我们实现了对全球咖啡期货市场数据的采集、处理和可视化，为市场分析和决策支持提供了数据基础。未来，可以进一步结合机器学习和深度学习技术，对咖啡期货价格进行预测和建模，提高市场分析的准确性和效率。
AI Agent开发大全第二十课-如何开发一个MCP(从0开发一个MCP Server）
大模型的MCP火了，可是无论是Claude官网本身自带Sample还是全网任何一本教程没有一个可以真正应用在生产环境中的。要么就是只能在本地以文件IO流的方式运行要么干脆连编译都出错，真正的mcp server和client是怎么编写的？如何运行在分布式环境？本教程就带大家真正从0开始以“AI计算食物热量“为例带大家真正学习mcp开发的全过程。
关于android 7.0调用相机拍照崩溃问题
解决安卓7.0拍照，相册选择崩溃的问题(包括压缩图片在内) 因为项目需要调用相机拍照，自己的测试手机是5.0，按照正常的调用方法直接可以调用，在项目测试的时候，同事的7.0系统相机拍照就崩了，进入相册没有崩，以前就听过7.0的权限问题，今天刚好碰到了就自己试着去解决一下这个问题。顺便记录一下，同时要感谢我所转载的那篇文章的大神 1.在清单文件AndroidManifest.xml中建一
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
解决android 7.0系统拍照问题
activityzh放在onCreate下 Fragment中放在onCreateView下 // android 7.0系统解决拍照的问题 StrictMode.VmPolicy.Builder builder = new StrictMode.VmPolicy.Builder(); StrictMode.setVmPolicy(builder.build()); builder.det...
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")
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。
安卓7.0手机拍照闪退问题解决
最近遇到7.0的手机发现之前跳转拍照直接闪退了，网速百度了一下，原来7.0拍照需要兼容android7.0 使用共享文件的形式，接下来我就告诉大家怎么修改了，直接上代码 Intent intent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE); takePhotofile = new File(Env...
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。
Android 7.0相机拍照及遇到的一些问题
本篇一共解决了7.0拍照遇到的三个问题： 调用系统相机返回data为null 相机拍照完成后，调系统裁剪会吐司提示“无法加载图片” 裁剪完成后返回data为null 一、在清单文件中加入provider <provider android:name="android.support.v4.content.FileProvider" ...
android 7相机拍照功能介绍,Android7.0调用相机拍照问题
Android7.0后用调用拍照直接崩溃，报FileUriExposedException异常，以后Android7.0调用拍照就需要这样处理了。public static void takePhoto(final Context context) {File file = new File(IMAGE_PATH);if (!file.exists() || !file.isDirectory()...
Android 7.0以上拍照问题
1.Android 6.0以上拍照动态权限申请 调用摄像头拍照获取图片这个功能，需要动态申请 照相机权限、SD卡读写权限。Android6.0之后，动态申请权限已成常态。 2.在清单文件中添加如下配置 <provider android:name="android.support.v4.content.FileProvider" android:authorities=...
Android7.0调用系统相机拍照、访问相册问题。
关于Android7.0调用系统相机拍照、访问相册的一些问题。
android7.0调用相机拍照的问题解决方案
最近在应用中开发调用系统相机拍照的时候，遇到一个问题，就是在安卓7.0及以上机型使用，按照往常写法Uri.fromFile(imgFile)回抛出异常FileUriExposedException导致程序崩溃。通过上网查看知道了安卓7.0及以上的特殊问题。因此整理了其他的人的处理方法，我也根据自身的项目需要进行了整改，特此奉上，供学习交流！1.在清单文件里添加provider如下：<applicat
Android 7.0拍照问题
在Application的onCreate中添加： // android 7.0系统解决拍照的问题 StrictMode.VmPolicy.Builder builder = new StrictMode.VmPolicy.Builder(); StrictMode.setVmPolicy(builder.build()); ...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
14万+
扫一扫
