meta-data 的分别操作

Java结合cloud-init/cloudbase-init实现底层虚机主机名称和root密码的初始化 项目场景: 要求Java代码实现KVM虚机(包括Linux和Windows)在创建完成后可以自动生成一个随机的root/Administrator密码,并按照用户在前端页面填写的虚机名称修改主机名称。 问题描述: Windows虚机修改密码和主机名称需要连接到目标主机,然后启动cmd,执行cmd命令来修改。但是通过Java代码无法实现这个操作。 @Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obtai 阅读详情

在AndroidManifest.xml中,<meta-data>元素可以作为子元素,被包含在<activity>、<application> 、<service>和<receiver>元素中,但不同的父元素,在应用时读取的方法也不同。


语法(SYNTAX):
<meta-dataandroid:name="string"
android:resource="resource specification"
android:value="string"/>
被包含于(CONTAINED IN):
<activity>
<activity-alias>
<service>
<receiver>
说明(DESCRIPTION):
这个元素用name-value对的格式给其父组件提供任意可选的数据。一个组件元素能够包含任意多个<meta-data>子元素,所有这些元素中定义的值会被收集到一个Bundle对象中,并且提供给组件的PackageItemInfo.metaData属性字段。
通常值是通过其value属性来指定的。但是,也可以使用resource属性来代替,把一个资源ID跟值进行关联。
例如,下面的代码就是把存储在@string/kangaroo资源中的值跟”zoo”名称进行关联:
<meta-data android:name="zoo" android:value="@string/kangaroo" />
另一个方面,使用resource属性会给zoo分配一个数字资源ID,而不是保存在资源中的值。例如:
<meta-data android:name="zoo" android:resource="@string/kangaroo" />
要避免使用多个独立的<meta-data>实体来提供相关的数据。相反如果有复杂的数据要跟组件关联,那么把数据作为资源来保存,并使用resource属性,把相关的资源ID通知给组件。
属性(ATTRIBUTES):
android:name
针对项目的一个唯一名称。使用Java样式的命名规则,可以确保名称的唯一性,例如:
com.example.project.activity.fred。
android:resource
这个属性定义了一个要引用的资源。资源的ID会跟这个项目进行关联。通过Bundle.getInt()方法能够从meta-data的Bundle对象中获取这个ID。
android:value
这个属性会给这个项目分配一个值。下表列出了可能分配的数据的数据类型,以及获取这些数据的方法:

类型 Bundle对象方法
字符串。对于一个Unicode字符,要使用双斜线(\\)来进行转义,如\\n和\\uxxxx getString()
整数值,如100 getInt()
布尔值,true或false getBoolean()
颜色值,如#rgb、#argb、#rrggbb、#aarrggbb getString()
浮点值,如1.23 getFloat()


被引入版本(INTRODUCED IN):
API Level 1



1 :在Activity的应用。
    xml代码段:
   
<activity...>
       <meta-data android:name="myMsg" android:value="hello my activity"></meta-data>
    </activity>
   
    java代码段:
   
ActivityInfo info=this.getPackageManager()
                          .getActivityInfo(getComponentName(),
                          PackageManager.GET_META_DATA);
    String msg=info.metaData.getString("myMsg");
    System.out.println("myMsg:"+msg);

2:在application的应用。
   xml代码段:
  
<application...>
       <meta-data android:value="hello my application" android:name="myMsg"></meta-data>
   </application>
  
   java代码段:
    
ApplicationInfo appInfo = this.getPackageManager()
                                  .getApplicationInfo(getPackageName(),
                          PackageManager.GET_META_DATA);
    String msg=appInfo.metaData.getString("myMsg");
    System.out.println("myMsg:"+msg);

3:在service的应用。
   xml代码段:
   
<service android:name="MetaDataService">
      <meta-data android:value="hello my service" android:name="myMsg"></meta-data>
   </service>

   java代码段:
   
ComponentName cn=new ComponentName(this, MetaDataService.class);
   ServiceInfo info=this.getPackageManager()
                        .getServiceInfo(cn, PackageManager.GET_META_DATA);
    String msg=info.metaData.getString("myMsg");
    System.out.println("myMsg:"+msg);

4: 在receiver的应用。
   xml代码段:
    
<receiver android:name="MetaDataReceiver">
            <meta-data android:value="hello my receiver" android:name="myMsg"></meta-data>
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.PHONE_STATE"></action>
            </intent-filter>
    </receiver>
   java代码段:
    
ComponentName cn=new ComponentName(context, MetaDataReceiver.class);
    ActivityInfo info=context.getPackageManager()
                             .getReceiverInfo(cn, PackageManager.GET_META_DATA);
    String msg=info.metaData.getString("myMsg");
    System.out.println("myMsg:"+msg);


使用PHP的stream_get_meta_data()函数获取返回值 总结一下,stream_get_meta_data()函数是PHP中用于获取流的元数据的函数。通过它,我们可以获取流的各种相关信息,例如流的类型、打开模式、URI等。stream_get_meta_data()函数是PHP中用于获取流的元数据的函数。需要注意的是,stream_get_meta_data()函数只能用于处理有效的流资源。例如,你可以使用uri元数据来获取流的文件路径,然后进行文件操作。这个函数接受一个流资源作为参数,并返回一个关联数组,其中包含了与该流相关的各种元数据。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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