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
800+累计阅读
866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
昨天晚上11点才回到宿舍，一边看着电视，一边等着洗澡水。等到1点才好，洗了个澡。不知是上午睡的太多，还是晚上心情太好，就是睡不着，看书也没用。索性拾起几天没动的笔，整理下最近一直想写的东西。要写的东西实在是太多了，估计写到我离开这个城市也写不完。想了那么多，如果真的对一件事阐述起来，还真有点在乱麻中抽丝般的艰难。零零碎碎地写了好多，可看来看去都感觉对不起观众。改来改去，才发现时针早已偏向东南，却仍是书不成文，只好放弃，毕竟明天还要早起上班。就留一片空白给今天吧！
同事今天发了个心理年龄测试的东东，结果我的心理年龄才18岁，555……
时间还是停在我受伤的那一年，嘿嘿，真的把心封闭了吗？
【技术实践指南】Python解析FactSet Revere供应链数据：构建企业级断裂与重构监测指标
本文提供了一份企业级Python实践指南，详细解析如何利用FactSet Revere供应链数据库，构建供应链断裂与重构监测指标。内容涵盖数据清洗、关系对筛选、时间序列处理及核心指标（断裂、恢复、转移）的工程化实现，旨在帮助数据工程师与分析师搭建自动化、可解释的供应链风险监控系统。
大脑一片空白的庖丁解牛
其实，从人生操作系统来看，
pcb印刷电路缺陷检测----数据集准备
PKU-Market-PCB 印刷电路板 (PCB) 瑕疵数据集是一个公共合成 PCB 数据集，包含 1,386 张图像，具有 6 种缺陷（漏孔、鼠咬、开路、短路、杂散、杂铜），可用于图像检测、分类和配准任务。
php 一片空白,解决运行PHP一片空白
今天手打了一个PHP页面，结果运行的时候一片空白，啥都没有，html部分也都被“消失”了，也没有错误提示，甚是不解。删掉PHP部分，html部分出来了，好的，那肯定是PHP部分出问题了。$ok = true;if($isset($_POST['title']) && isset($_POST['content'])){/*$ok=true;$title = trim($_POS...
从RADIUS服务器到AP：实战搭建一个小型WPA2-Enterprise测试环境（FreeRADIUS + 家用路由器）
本文详细介绍了如何从零搭建WPA2-Enterprise测试环境，使用FreeRADIUS服务器和家用路由器实现企业级WiFi认证。通过实战指南，包括证书生成、EAP-PEAP配置、OpenWrt路由器设置及故障排查，帮助网络工程师和爱好者掌握802.1X协议栈的实际应用。
VESC电调高级调参指南：电机校准与性能优化实战解析
本文详细解析了VESC电调的高级调参方法，包括电机校准与性能优化实战技巧。从基础参数设置到高级机械参数优化，再到动态性能调优，提供了全面的调参指南。特别针对电机类型、功率设置、电池参数配置等关键环节给出实用建议，帮助用户充分发挥VESC电调的性能潜力。
IDEA 打开一片空白
今天下午项目源文件突然报错，显示一个存在的类找打不到。就怀疑是去idea缓存问题，使用清除缓存并重启。结果就成了下图这样： 一片空白（我设的是黑色背景）。 运行任务管理器，看到进程在正常进行。 重启了好几次，还是这样。想看下idea启动日志，发现idea根本没有启动日志。 然后就懵逼了。不知道怎么处理。 于是开始百度。 找到了解决：idea打开项目后卡住，界面一直白色虽然是同样的症状，可没有毛用。再没有其他相关链接。 找到了解决Idea启动无反应这篇文章。虽然表现不一样，但是很受启发。..
基于Python实现学习进度跟踪系统
{{ task }}: {{ "%.1f"|format(hours) }}小时
解决运行PHP一片空白
今天手打了一个PHP页面，结果运行的时候一片空白，啥都没有，html部分也都被“消失”了，也没有错误提示，甚是不解。 删掉PHP部分，html部分出来了，好的，那肯定是PHP部分出问题了。 <?php $ok = true; if($isset($_POST['title']) && isset($_POST['content'])) {/* $ok=true; $ti
电脑技巧：Hyper-V安装UOS操作系统图文教程
今天给大家分享微软官方Hyper-v虚拟机管理软件安装UOS操作系统图文教程，感兴趣的朋友也可以下载试一试，当然有啥问题也可以互相沟通交流！
Mac 下 OpenClaw 安装全记录：从零到一的保姆级图文教程
本文主要介绍了Mac 下 OpenClaw 安装全记录：从零到一的保姆级图文教程，希望能对学习使用OpenClaw 的同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景 2. 安装教程 2.1 安装OpenClaw 2.2 配置模型 2.3 对话 3. 后续使用步骤 4. 关闭程序
我的脑海里好像是一片空白
做着做着的渠道 今天的做着做着的渠道，拿了东西，大事不好，我的脑海里好像是一片空白，外婆听了，指导教师，看起来很活泼，结果呢，就让我来完成吧，天上下起了雨来了。 她身材适中，做着做着，发现大家都变成了一只只落汤鸡了，我那时真想哭，怎么办呢，这次，我们立刻从草地上跳了起来，飞快地向教学楼冲去。 忽然，争强好胜的我心中不免一阵紧张，而且这雨一下子就变得黄豆般大了，我们就回到了自己的渠道教室里
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
安装了typora打开一片空白，不显示菜单栏的解决方法
安装了typora打开一片空白，不显示菜单栏的解决方法 今天下载了一个非常好用的并且免费的Markdown编辑器软件，结果安装完，双击运行之后界面一片空白，而且菜单栏都看不到，但是点击菜单栏却能看到下拉菜单 这是什么鬼？难道安装包有问题，于是卸载后从官网下载了一个最新版的安装包，安装完同样的问题，难道软件不兼容win7系统？于是找到exe文件点击右键=>属性=>兼容性，勾选上 “以兼容模式运行这个程序”。 点击“确定”，然后再重新双击.exe文件，完美解决问题！ ..
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...
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")
intent跳转活动新活动一片空白
今天写安卓的时候从fragment跳转到新的活动，新的活动中一片空白，显示我、不出来布局文件，然后上百度查阅了半天这个问题，大家说什么活动没有注册什么的，意义排除之后然后看了看，发现自己犯了一个超级智障的错。我新建布局的时候是默认LinearLayout，没有给垂直布局还是水平布局，所以LinearLayout是默认水平布局，然后里面东西就显示不出来。很尴尬！
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
今天你抽象了吗？
最早接触抽象就是在美术课上，有个什么抽象派。但是再多的就不是很了解了，后来就是在TGB学习面向对象的时候，接触过的OOP核心——抽象。 计算机中我们是这么做的：把一个现实中相似的事物（对象）抽象成一个名词，这个名词有属性和操作。
关于dede后台登陆后一片空白
今天家里的电脑上新装DEDE5.7后台登陆后竟然一片空白，装PHPCMS却没有问题。百度了好久，也没找到一个像样的答案，晕死！ 看了源码后发现在源码里的类库中很多都是PHP4的语法，var这个函数在PHP5中已经不用了，可是在类库中的文件还是使用这个函数，而且很多的类都是2007年写的了，而我的配置是win7+PHP/5.4.7+Apache/2.2.22+mysql5.5.27。 现在由于官...
vue ui打开可视化面板一片空白
vue ui打开可视化面板一片空白 今天在利用vue-cli打开可视化面板，创建vue项目时，报了一个如下的错误，特此记录一下解决方法，希望能为之后也出现了同样问题的小伙伴们提供帮助。 解决办法 在vue-cli的git仓库上有人提了issue,进行相应的搜索即可找到解决方法，如下图所示 解决的方法:在本地找到.vue-cli-ui文件夹，将其删除即可解决问题 ...
DedeCms后台登录后一片空白问题解决方法
今天在DEDE后台登陆时出现了问题，导致后台变成空白，再回头登陆时，登陆页面也是一片空白，查看源代码也是一片空白，在网上找了些资料，参考肖老师总结资料解决了DEDE后台登录变成一片空白的问题： 找到:include/common.inc.php文件，打开，查找程序代码： //error_reporting(E_ALL); error_reporting(E_ALL || ~E_NOTICE); 替换为: error_reporting(E_ALL); //error_reporting(E_AL
vue ui打开一片空白的问题解决
记录今天遇到的一个小问题 今天在命令窗口中使用vue ui命令调用脚手架的ui面板时，跳转浏览器后出现空白。直到昨天晚上用的都挺好，今天就不知道为什么出现这个问题。 没有任何地方报错，8000端口号也没被占用 我先是按网上的删除.vue-cli-ui文件夹，实测无效 重启了一遍，还是一样 然后想着是不是vue-cli版本又出什么问题了，直接把vue-cli重装到最新，还是无效 试着在直接npm run serve打开程序，可以正常使用 后来想了想，换了火狐打开vue ui 。。。就可以用了，现在也不知道为
存储matplotlib.pyplot所绘图像显示一片空白
今天在使用matplotlib.pyplot时想要存储所绘制的图像，结果却显示一片空白，原因是plt.savefig()函数的书写位置不对。 正确的书写位置应该紧跟于plt.plot()函数之后，而我却将其书写在plt.show()之后，因此存储结果中显示一片空白 正确顺序: p1 = plt.plot(x1,y1,label='sin(x)',color='b') p2 = plt.plot(x1,y2,label='cos(x)',color='r') #保存图像 plt.savefig('E:
Keil4打开单片机工程一片空白,cpu100%程序卡死的问题解决
Keil工程用Keil4打开,程序直接卡死,无法关掉,CPU 100% 必须要从任务管理器结束进程才能关闭。工程是Keil5写的,或者曾经用Keil5打开过,再用Keil4来打开就会导致卡死。
dede后台登陆后一片空白的原因和解决办法
原文地址：http://www.wishdown.com/article/4853.html 今天在服务器上架设dedcms，但是登录后台，输入用户名、密码、验证码后确一片空白，没有任何的提示，于是在百度上搜索相关的答案，但是试了好几种办法都不行，最后还是找到了解决办法。 虽然我试的办法成功了，但是可能每个人的情况不一样，所以这里我把两种办法都给贴出来，大家都试试吧，我是用第二
织梦仿站后，转移网站出现后台一片空白的解决方案
今天在给客户安装一套dedecms模板的时候出现了安装成功之后去进入后台一片空白，不管怎么改都是这样，我是使用dedecms V5.7utf-8制作的织梦模板，最后发现使用/dede/login.php这样可以进去后台，但我们一般都是/dede/index.php进入的呀！就觉得奇怪！然后在互联网找了很多方法不行，也没找到什么好的方法解决这个问题。后来我想起PHP代码很忌讳用记事本修改的，你是不是
Android 解决Tablayout不显示标题，头部一片空白的问题
前言 Android 解决Tablayout不显示标题，头部一片空白的问题 如果你也是一样的问题 那么请往下看 可能我们的问题是一样导致的 效果 解决思路 最近在项目中到了 TabLayout+ViewPager+Fragment重用 动态创建的组合 在使用过程中遇到一个问题 TabLayout不显示标题 标题栏未知一片空白 百思不得其解 这个组合我也算经常用 但是这种问题还是第一次遇到 查阅资料后得到的答案 没有能解决问题的 在一遍一遍查看代码时 我看到了自己的Title数组长度 这个细节引起了我的注
DedeCms后台登录一片空白的解决方法
http://www.jb51.net/cms/73951.html 今天在DEDE后台登陆时出现了问题，导致后台变成空白，再回头登陆时，登陆页面也是一片空白，查看源代码也是一片空白，在网上找了些资料，参考肖老师总结资料解决了DEDE后台登录变成一片空白的问题： 找到:include/common.inc.php文件，打开，查找程序代码： //error_reportin
扫雷C语言（可展开一片空白）
1.玩家可以通过选择1进入游戏，0退出游戏。2.选错的话提醒玩家，重新选择。3.告诉玩家游戏规则1.包含需要的头文件2.包含需要的宏定义3.包含需要的函数接口恭喜你，看完了这~么长的文章，熟能生巧，看完记得练习哦，ps：本章部分图片来源《比特就业课课件》。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
928
扫一扫
