为什么安装完Silverlight 之后,打开Silverlight的页面,还提示需要下载安装Silverlight...

今天某同事电脑出现一问题,用IE9浏览器打开Silverlight项目是居然要安装Silverlight(因为他不久前安装过,项目并没做更新)。针对此问题,我发动全办公室的都来访问Silverlight项目,结果发现,众多浏览器都可以正常访问,测试的浏览器有IE6、7、8、9,chrome,safari,火狐,搜狗,TT,全部测试通过。仅此一台电脑出问题。于是就把问题缩小范围了,这个浏览器肯定有问题,最终解决后列出以下几个解决方法。

我的环境是Windows 7 旗舰版

1. Microsoft Silverlight cannot be used in browsers running in 64 bit mode,(Silverlight不支持64位浏览器,不仅仅是IE,这点的可能性很高)。如果倒霉的真遇上了64位的浏览器,但又想在电脑上查看Silverlight的项目,很简单,再安装一个32位的浏览器就能正常访问了。

2.  在非64bit的浏览器中存在的可能性之一(Microsoft Silverlight加载项被禁用掉了):

解决方法:打开浏览器==》菜单中找到工具==Internet选项==》程序==》管理加载项,如下图第一项,选择该项启动就可以了

剩下的原因银光中国已有解释,附链接:http://www.silverlightchina.net/html/tips/2011/0330/6512.html

关于Server服务器出现的问题我没遇到过,有哪位同仁遇到的话,望评论补充。

转载于:https://www.cnblogs.com/aijie/archive/2011/09/23/2186534.html

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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