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我也要
现在5s初到64位了，以前打的包好多都会报错，什么百度地图的api，友盟的api，分享什么的都都挂鸟，费劲写了好多天一跑老大的5s尼玛全红了，顿时千万只草泥马脑海里奔腾。还是说……解决办法如下
targets ->build setting 下的architectures 设置为 standard architetures(armv7,armv7s)和vaild architectures 设置为armv7,armv7s
具体如下图
当然这个只是设置你手动拖进的第三方库，如果还有pod进来的pod内的targets的内容也要修改
OpenFoam实用技巧——starccm网格高效转换openfoam格式全解析
本文详细解析了如何利用OpenFOAM官方工具`ccm26toFoam`，将STAR-CCM+生成的高质量网格高效、稳定地转换为OpenFOAM格式。内容涵盖从STAR-CCM+正确导出网格、执行转换命令、解读转换日志，到转换后关键的边界条件修复与网格质量检查等全流程，旨在帮助用户规避常见错误，实现无缝工作流衔接。
解决Xcode的iPhone5S上下屏幕出现黑屏的问题
弄一个纯黑，640 x 1136的图片，名字命名为Default-568h@2x.png就好
基于openEuler配置LAMP，部署WordPress
openEuler 基于OpenEular操作系统部署WordPress，必须包含以下内容： OpenEular的安装与基本配置。 基于SSH远程管理方式开展操作。 部署LAMP环境。 部署WordPress软件。 提供个人网站服务，并通过浏览器测试应用。 简要讲授相关知识与原理。 cd /etc/yum.repos.d 欧拉系统安装后，没有配置yum源，我们需要重新配置。 [root@localhost yum.repos.d]# ls -l 总用量 4 -rw-r--r--
mac 下查看 第三方库的architetures
终端下输入lipo命令 lipo -info **.a / **.framework 成功会返回下面这段信息 Architectures in the fat file: libXXXXX.a are: armv7 i386 x86_64 arm64 如果输入lipo命令出现 xcrun: error: invalid active developer path (/Lib...
动态知识图谱构建：从本体论到工程实践
知识图谱作为语义网和人工智能领域的核心技术，旨在通过结构化的方式表示和组织知识。其核心原理在于将实体、概念及其关系建模为图结构，从而支持复杂的语义推理和关联查询。这一技术为机器理解数据间的深层联系提供了基础，在智能推荐、企业知识管理和学术研究等领域具有重要价值。通过结合自然语言处理（NLP）和图数据库技术，系统能够从非结构化数据中自动抽取知识，并构建动态演化的认知网络。本文以“本体论章鱼”项目为例，探讨了如何实现从静态本体到动态知识网络的范式转变，并详细解析了其分布式感知、适应性学习的架构设计，为构建灵活可
手把手教你用AI工具快速开发UniApp首页：从设计稿到完整页面的实战流程
本文详细介绍了如何利用Claude Code、Cursor等AI工具高效开发UniApp首页的完整工作流。从设计稿解析、Prompt工程、代码生成优化到调试适配，提供了一套可复用的实战流程，帮助前端开发者大幅提升从设计到代码的转化效率。
iOS 上传app error: The executable for XXXX contains unsupported architetures x86_64,i386 (framework分离)
好久没有上传app store了，昨天新项目提交，上传ipa的时候出现了一点问题，如图所示 根据英语的意思，基本是说某某sdk中，含有不支持的结构，那么这个不支持的结构是什么呢？ 就是其中说的i386 x86，那这俩货又是什么？ 他们是支持模拟器运行的结构，那好，经过分析查证，我们只需要将这两个结构去掉，就OK了，下面就是解决方法 首先在终端找到文件路径，输入lipo ZipArchi
用 ADT 连接 SAP S/4HANA Public Cloud 开发租户的完整落地指南
摘要：在SAP S/4HANA公有云中进行ABAP开发时，必须使用Development Tenant（客户端080）而非Customizing Tenant（客户端100）连接ADT工具。开发用户需具备SAP_BR_DEVELOPER角色且写权限不受限，开发对象应创建在结构包的子包中。连接前需确认正确的ABAP服务URL（通常为Launchpad URL去掉"/ui"），并通过运行控制台程序验证全链路功能。典型开发场景如通过BAdI实现业务校验时，需遵循Clean Core原则在指定包
[iOS]xcode5中64位iphone5s引用第三方库报错的解决办法
现在5s初到64位了，以前打的包好多都会报错： ignoring file /Users/why/Desktop/PhoneFax/UMSocial_Sdk_3.1/libUMSocial_Sdk_3.1.a, missing required architecture x86_64 in file /Users/why/Desktop/PhoneFax/UMSocial_Sdk_3.1
操作系统 | 知识梳理 | 复习（上）
操作系统复习
定位分析RCU stall问题
在编译内核时打开或者在启动参数中增加这样统计信息是在采样周期中收集的。其中number行分别是发生stalled的cpu上的硬中断，软中断，和上下文的切换次数cputime行的前三列分别是硬中断，软中断和任务消耗的cpu时间,单位为ms.最后一个数字是统计的周期时间(ms).因为用户态的任务通常不会引起RCU CPU stalls,所以任务通常是内核任务,这也是为什么只统计system cpu的原因.
iOS关于armv7,armv7s,arm64,i386,x86_64
iOS测试分为模拟器测试和真机测试，处理器分为32位处理器，和64位处理器， 模拟器32位处理器测试需要i386架构，（iphone5,iphone5s以下的模拟器） 模拟器64位处理器测试需要x86_64架构，(iphone6以上的模拟器) 真机32位处理器需要armv7,或者armv7s架构，（iphone4真机/armv7, ipnone5,iphone5s真机/
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、使用编写的自定义函数可视化混淆矩阵（confusion matrix）
R语言使用caret包的confusionMatrix函数计算混淆矩阵、使用编写的自定义函数可视化混淆矩阵（confusion matrix）
iOS 怎么检测app支不支持64位
在2015年2月1日新的iOS应用提交到App Store的开始必须包括64位支持并与iOS 8 SDK构建。2015年6月1日开始的应用程序更新也要遵循同样的要求。为了使项目中的64位，我们建议使用默认的Xcode编译设置“标准结构”来建立一个单一的二进制与32位和64位代码。 在你已经纠正了问题，你可以用Xcode应用程序或上传一个新的二进制iTunes Connect。 1.检测项目
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
armv7、arm64、Valid Architectures是什么东西，有啥区别
iOS 中的 armv7,armv7s,arm64,i386,x86_64 都是什么 在做静态库的时候以及引用静态库的时候经常会遇到一些关于真机模拟器不通用的情况，会报错找不到相应库导致编译失败， 这里简单记录一下各种设备支持的架构。 iOS测试分为模拟器测试和真机测试，处理器分为32位处理器，和64位处理器， 模拟器32位处理器测试需要i386架构，（iphone5,iphone5s以下的模拟器...
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
iOS 32位、 64位系统兼容性设置－Xcode创建支持IOS4.3以上版本的应用的方法
方法一： 如果是Xcode 5的话步骤为 点击项目名称->Build Settings->搜索 Architectures 这个里面的原始的值是Standard architectures(armv7,armv7s,arm64) 点击这个值，在下拉列表框中选择Standard architectures(armv7,armv7s) ，然后保存项目，转到 General里面...
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")
iOS11后32位应用升级
今天接受了一个改造旧项目的任务，据说项目唯独在iOS11上无法运行。这很容易就让我们想到与最近苹果iOS11放弃支持32位应用的事件有关。确实我在平时开发的项目中也没怎么涉及这个问题，这次在升级应用支持64位的过程中还是遇到了些问题，所以在这里总结一下，也许还会有同行的朋友遇到。 一、iOS11停止支持32位的来由 苹果于2013年9月推出了iPhone 5S新手机，采用的全新A7处理器其
部分库不支持32位系统archive报错：Undefined symbols for architecture armv7
Undefined symbols for architecture armv7: “_av_copy_packet”, referenced from: _DuplicatePkt in IJKMediaFramework(IJKVideoToolBoxAsync.o) _DuplicatePkt in IJKMediaFramework(IJKVideoToolBoxSync.o) (maybe you meant: _qc_av_copy_packet, _qc_av_copy_packet_side
xcode下iphone5 真机链接armv7s错误
Iphone5更新之后最近第一次烧录真机， 发现之前的所有.a库编译会报错，大概错误如下： 可以看出上面是报的boost下libboost_system.a错误 ，用boost的tx应该都知道这个库。这边提示的是armv7s错误， 大概能猜想到是老的库不兼容新的armv7s。这边简单解释下2 slices 的意思。mac下Terminal找到libboost_system.a文件所在的目录，
iOS 7.1 arm64 编辑报错 警告解决办法
昨天把我的4S更新到iOS7.1，今天发下需要更新Xcode到5.1，发现打包项目Archive的时候，多了一堆警告和错误，很是郁闷。 郁闷没有用，作为一个合格的程序员，要学会淡定！看看警告和错误的大概意思，发下一起好像遇到过，就是编译参数加上了arm64。 我们选中我的TARGETS-->Build Settings，如图 原来在Xcode5.0.x的时候默认...
编译-POCO C++支持iOS平台的静态库
一、POCO C++ library简介 POCO C++ library是一个C++编写的跨平台库，主要实现网络连接、数据库管理以及服务器，适用于跨平台、嵌入式。 二、为Xcode编译POCO C++ 静态库 1、确定需要编译的版本 要想使POCO C++在iOS的各个平台上运行，那么需要针对各个平台的不同架构进行编译，因此我们需要了解iOS各个平台的架构，主要分为iPhone模拟器、iPhon...
armv7s报错: file is universal (4 slices) but does not contain a(n) armv7s slice
升级了xcode之后，真机iPhone5调试，Build项目的时候，出现了标题所示错误提示信息 ld: file is universal (4 slices) but does not contain a(n) armv7s slice。 原因是引用的第三方库导致了这个链接错误。 出现这个情况，是之前的第三方库已经做好了，但是呢iPhone5 那时还没
armv7
目前ios的指令集有以下几种： 1，armv6,支持的机器iPhone,iPhone2,iPhone3G及对应的iTouch 2，armv7,支持的机器iPhone4,iPhone4S 3，armv7s,支持的机器iPhone5,iPhone5C 4，arm64，支持的机器：iPhone5S 机器对指令集的支持是向下兼容的，因此armv7的指令集是可以运行在iphon
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