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我也要
先从官方网站http://phonegap.com/下载最新版的PhoneGap，当前最新版本为2.8.1。
下载了配置包，并解压，直接进入IOS文件目录，找到一个bin文件夹。把这个文件夹直接拖拉到Terminal终端的程序图标，就会弹出一个Terminal终端窗口，在这输入：
./create ~/Documents/CordovaXY/HelloWorld org.apache.cordova.HelloWorld HelloWorld
如果你在Documents找到Cordova22文件夹里面的HelloWorld工程项目，打开并正确运行
恭喜你，PhoneGap开发环境部署成功了。
Unity3D实战：用EasyAR4.0稀疏空间地图打造AR导航应用（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用Unity3D和EasyAR4.0的SparseSpatialMap功能构建AR导航应用。通过稀疏空间地图技术，开发者可以创建室内导航系统，解决传统GPS在室内环境中的局限性。文章包含完整代码示例，涵盖环境配置、地图构建、导航实现及性能优化等关键步骤，助力开发者快速掌握AR导航开发技巧。
phonegap2.0+在xcode4.5上的搭建
首先网上很多文章都是phonegap1.X的，可是自2.0后就没有相关的安装文件了，只有官网上写了怎么装 不过官网有时候打不开，可能是首页出了问题 但http://docs.phonegap.com这个域名还是可以访问的。 在2.0上我们需要通过执行命令的方法来部署phonegap 我们把下载下来的解压包解压，把里面的lib/ios/bin目录拖到终端（teminal）里面 在文
血管分割中的直径平衡难题：从clDice到cbDice的演进与实践
本文探讨了血管分割中的直径平衡难题，详细分析了从clDice到cbDice的技术演进与实践。通过引入半径感知权重和边界对齐惩罚，cbDice在保持拓扑完整性的同时提升了几何敏感度，显著改善了细小血管的分割效果。文章还分享了在nnU-Net中实现cbDice的工程细节，包括GPU加速骨架提取和多任务损失组合策略，为医学影像分析提供了重要参考。
Xcode iOS PhoneGap入门
本文介绍了利用Xcode建立PhoneGap应用程序环境和工作流程所需的步骤，该应用程序的目标是iOS设备。 Xcode是由Apple提供用来开发OS X和iOS应用程序的集成开发环境（IDE）。 其中，iOS是Apple的iPhone、iPad和iPod触摸设备的移动操作系统。 PhoneGap是开源的应用程序平台，它能够让你使用HTML和JavaScript创建本地安装的移动应用程序...
【scp】Windows 下scp报错 bad permissions
Windows 下使用 SSH 连接报 Bad owner or permissions on C:\\Users\\Administrator/.ssh/config 错误问题解决 C:\Users\Administrator>scp -P 66666 D:\1111.pdf zzd@58.213.45.xx:/home/zzd/ @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ @ WARNING:...
笔记本电脑更换主板后出现2203:System configuration is invalid，以及2201、2202系统错误的解决
主板更换后刷新S/N
phonegap在xcode编译和封装遇到的问题集
第一次用phonegap封装ios app 1. 用sencha 代码替代了phonegap生成的www文件夹文件，编译无法通过 解决： 不能用sencha完全替代phonegap的代码，需要在index.html中加入 app.initialize(); 2. 在xco
引入高分辨率特征层保持的YOLOv10小目标增强：从思路到完整实现
大概两个月前，我在做一个无人机航拍图像检测的项目，目标是识别图片里的小型车辆和行人。用的数据集是VisDrone，相信做小目标检测的朋友对这个数据集都不陌生。一开始我直接跑了官方YOLOv10的代码，结果在tiny vehicle这一类上mAP50只有可怜的0.312。那些小目标基本就是几个像素点，YOLOv10在三次下采样之后，这些小目标的特征几乎就消失不见了。 后来我折腾了大概三周，尝试了各种方法：改anchor、调loss权重、做数据增强、甚至考虑过换检测头。最后发现最有效的还是引入一个高分辨率特征
PhoneGap环境搭建教程-iOS
1.配置要求 Mac OS X Snow Leopard (10.6) 因特尔内核处理器的电脑 需要安装的工具： 一个苹果iOS设备（iPhone、iPad、iPod Touch）iOS开发证书。 2.安装 SDK + PhoneGap 从 苹果开发者门户下
使用机器学习算法预测黄金价格
在本文中，我们将使用线性回归、XGBoost和LSTM这三种不同的机器学习算法来预测黄金价格。接下来，我们使用线性回归、XGBoost和LSTM分别建立了模型，并进行了训练和预测。这些机器学习算法可以帮助我们对黄金价格进行预测，但请注意，市场价格受多种因素影响，因此预测结果可能并不完全准确。接下来，我们需要对数据进行一些预处理，以便用于机器学习模型的训练和测试。我们将使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。最后，我们将绘制每个模型的预测结果，并将其与实际价格进行比较，以评估模型的性能。
Kafka 性能优化与常见问题排查
Kafka 的高性能依赖于合理的集群设计、参数优化与高效的监控体系。生产环境中，应重点关注I/O 瓶颈、分区规划、Producer/Consumer 参数调优，并通过监控与排查手段快速定位问题，从而保障 Kafka 在实时场景下的稳定运行。
PhoneGap Xcode iOS入门教程
文介绍了利用Xcode建立PhoneGap应用程序环境和工作流程所需的步骤，该应用程序的目标是iOS设备。 Xcode是由Apple提供用来开发OS X和iOS应用程序的集成开发环境（IDE）。 其中，iOS是Apple的iPhone、iPad和iPod触摸设备的移动操作系统。 PhoneGap是开源的应用程序平台，它能够让你使用HTML和JavaScript创建本地安装的移动应用程...
【全网首发】2026华为OD双机位C卷 机考真题题库含考点说明以及在线OJ （Java）
如果你收到的是双机位C卷考试通知，需要针对性地调整备考策略。自2025年11月19日起，华为OD机试已正式从双机位A卷切换至。复杂度明显提升，需要组合多个算法点。题面相对简单，直接考查编程基本功。考查问题分析、算法选择和优化能力。通常为1-2个核心算法点的应用。
HTML5之----Xcode iOS PhoneGap入门
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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")
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
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