在安装Visual Assist插件时,提示错误。
点击下一步之后,进入插件安装界面。插件安装界面提示“此扩展已经安装到所有适用的产品”。
如果仍然无法工作。可以参考http://docs.wholetomato.com/default.asp?W289尝试官方解决方案。
本文来自博客园,作者:GiraKoo
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。Unity入门简单的3D场景制作准备1.在左侧层级视图(Hierarchy)右键创建3DObject下的Terrain场景2.选中Terrain层,在右边的Inspector窗口设置场景面积大小为200×2003.选择设置高度点击SetHeight选项,设置完参数点击Flatten按钮,图层会向上移动50个单位,方便我们后面挖湖4.选择RaiseorLowerTerrain选项,默认是升高,按住SHIFT键是降低5.BrushSize和Opacity设置成100,在中心挖个湖坑6.选择其他Brushes选项,在湖周围画点山7.山峰太尖锐,选择SmoothHeight选项,削削它们的锐气8.地形构建完毕,那就应该给它安一个皮,上一层纹理,需要导入资源包操作如下图所示9.导入成功后,选择PaintTexture-CreateLayer,新建一个你喜欢的纹理10.选中纹理,任意发挥,还可以多个纹理一起使用11.选中标准包中预制的水层,拖入场景中,用从需求规约之外的其他素材提炼建模类及类之间的关系,可能在软件开发的分析工作流之前就已经发生了。第7章“需求启发”中就提到,我们在研究资料的时候,可以通过画类图来整理领域的概念。整理领域概念时,有时还可以加上状态机图(但不会使用序列图,自行思考一下为什么)。即使不是为了开发软件,也可以通过这些手段来整理领域知识,帮助我们更快掌握。拿一篇上过春晚的经典科学论文《母猪的产后护理》为例,如图8-46。图8-46《母猪的产后护理》通过类图整理图8-46的素材,如图8-47。图8-47用类图整理《母猪的产后护理》领域知识图8-47可以称为“母猪的产后护理的领域模型”。这个模型可能和信息系统没有关系,因此不能称为“母猪的产后护理的核心域模型”或“母猪的产后护理的分析模型”。如果某个信息系统“母猪产护宝”要封装图8-47的领域知识,那么图8-47可以称为“母猪产护宝的核心域模型”或“母猪产护宝的分析模型”,但不适合称为“母猪产护宝的领域模型”,因为“母猪产护宝”中封装了核心域和非核心域的知识。从上面例子可以看出来,对于以上提到的几个用语,本书是按以下
正所谓,常在河边走,哪有不湿鞋,小伙伴们来看看,我这回算不算是翻车了?爱快路由器有6个千兆网口,接入一条50M的城域网,固定IP,上传下载对等,另外还有两条拨号宽带:一条千兆,一条500兆;而爱快的eth0口作为内网接口,下联着一台华为S5700三层交换机,这显然不太合理,内网接口成了瓶颈——若是两条300兆的宽带,倒是无妨了。解决瓶颈的思路:爱快两个千兆网口配置链路聚合,华为S5700配置eth-trunk。本来还想着3个接口做聚合,结果电信又赠送一条300兆宽带,好吧,给它满上。第一步,登录爱快,进入内外网设置,点击内网口“Lan1”,物理接口是eth0,LAN扩展模式选择:“链路聚合”,聚合模式选择:“LACP”,负载模式选择“IP+端口”,扩展网卡把“eth1”勾选上。配置完成后,记得查看接口,确认一下配置是否已生效第二步,原计划是这样的,华为S5700交换机的1-2口配置eth-trunk,然后改为三层接口,配置IP地址,保持与爱快内网地址在同一网段即可。Interfaceeth-trunk12//创建eth-trunkModelacp//设置为lacp模式,保持与爱快相同设
一、前言1、安卓系统本身对多语言适配就提供了一套框架和API。我们就直接用就可以了。2、更换语言必须recreateActivity。目前,没见过可以不重建的方法。常用App,也都是重建的,可以看的到。3、兼容性问题。现在越来越多设备都是安卓7.0+新手机的安卓版本会更高(安卓8.0+),所以适配是必要的。4、目前,网上大部分相关文章都是不兼容7.0+的,具体做法一搜一大把。二、具体做法1、多语言文件文件夹命名参考下面博客(网上有很多):多国语言value文件夹命名value默认放英文的资源文件,简体中文文件夹命名为values-zh-rCN,不需要翻译的设置translatable如下:代码如下:<stringname=”app_name_english”translatable=”false”YouAppEnglishName</string复制2、多语言工具类publicclassLanguageUtils{ publicstaticfinalStringCHINESE_SIMPLE="zh_CN"; publicstaticfinalString
上周我们公布了,蛋白质组学习小组起飞啦!短短几天就获得了200多小伙伴的支持,让我们也更有信心的带领大家掌握一个蛋白质组学数据处理的实战,我们第2期学习内容是认识一下蛋白质组学的原始数据 第一期1.读文章《ThePrimaryEffectontheProteomeofARID1A-mutatedOvarianClearCellCarcinomaisDownregulationoftheMevalonatePathwayatthePost-transcriptionalLevel》理清文章思路总结蛋白质组学部分的流程标出所用的软件及需要下载的内容2.下载软件:MaxQuant网址:https://www.maxquant.org/下载 需要填写基本信息后下载解压 点击图标即可进入3.Raw文件下载文中描述(http://proteomecentral.proteomexchange.org)在搜索框输入ID号PXD004570img出现文章信息imgDatabaseFTPlocationraw一共12个质谱原始文件全部下载。友情提示:数据量稍微有一点大,如果你是个人电脑,建议跳过前面3个
一、MyBatis缓存缓存可以提高系统性能,可以加快访问速度,减轻服务器压力,带来更好的用户体验。缓存用空间换时间,好的缓存是缓存命中率高的且数据量小的。缓存是一种非常重要的技术。1.0、再次封装SqlSessionFactoryUtils为了配置缓存的学习我们将工具类再次封装。原SqlSessionFactoryUtil工具类如下:packagecom.zhangguo.mybatis03.utils; importorg.apache.ibatis.session.SqlSession; importorg.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory; importorg.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder; importjava.io.IOException; importjava.io.InputStream; /** *MyBatis会话工具类 **/ publicclassSqlSessionFactoryUtil{ /** *获得会话工厂 * **/ publicsta
对于很多小站长或者刚入职的推广人员来说,负责行业的核心关键词应该早就被其他竞争对手给抢先占有排名了,短期内应该是无法通过正常的seo优化来抢夺流量,因此长尾关键词的优化就成为了进行草根推广的研究和学习方向了。那么如何优化长尾关键词?比如我们经常听到一首自己没有听过的新歌,感觉挺好听的,不知道歌名叫什么,很大情况下都是把其中的一两句歌词通过百度一搜,然后就可以找到相关的答案了。我们就要从这些呈现出来的答案中找到一些规律来学习,以便于自己的工作,优化自己的网站。很多数据显示结果得出,长尾关键词流量占据全站流量的80%,长尾关键词优化主要注意长尾词挖掘、长尾词的设计、长尾词布局、长尾词页面内容编辑、长尾词推广和外链。1、长尾词挖掘可以借助百度下拉框、百度相关搜索、搜狗问问、百度知道、百度推广助手等前面介绍的关键词挖掘工具。挖掘好的关键词用电子表格保存筛选,去除重复的以及选择放在网站上的长尾词。2、按照长尾关键词竞争度依次布局栏目页和内页关键词。布局关键词按照首页、栏目页、内页优先等级依次布局。栏目页关键词是首页关键词的扩展,内页长尾词是栏目关键词的扩展。3、内容编辑。网站长尾关键词页面内容一
前半个多月总共写了三篇深度学习相关的理论介绍文章,另外两个月前,我们使用逻辑回归算法对sklearn里面的moons数据集进行了分类实验,最终准确率和召回率都达到了97.9%,详情参看这篇文章:一文打尽:线性回归和逻辑斯蒂线性回归(https://zhuanlan.zhihu.com/p/31075733),今天我们尝试使用神经网络来进行分类。全连接神经网络的搭建本身没什么难度,几句代码就够了,但是本文的真正目的是:让大家了解Tensorflow的基本使用方法;使用tensorboard可视化你的神经网络结构和变量的更新情况;断点保存模型,可以在训练意外中断之后再次运行时接着中断之前的状态继续训练;展示全连接神经网络是不是真的可以拟合任意函数,拟合效果怎样。了解以上前三点操作之后,你可以移植到任何网络之中,这样有助于你更好的训练模型,调参。加载数据defload_data(noise=0.1): fromsklearn.datasetsimportmake_moons m=2000 X_moons,y_moons=make_moons(m,noise=noise,random_stat
SpringMVC核心技术---转发和重定向 当处理器对请求处理完毕后,向其他资源进行跳转时,有两种跳转方式:请求转发与重定向。而根据要跳转的资源类型,又可分为两类:跳转到页面与跳转到其他处理器。对于请求转发的页面,也可以是WEB-INF中页面;对于重定向的页面,不能为WEB-INF中的页面。因为重定向相当于用户再次发出一次请求,而用户是不能直接访问WEB-INF中资源的 1)重定向到页面 FirstController.java packagecn.controller; importorg.springframework.stereotype.Controller; importorg.springframework.ui.Model; importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; @Controller publicclassFirstController{ @RequestMapping(value="/first.do") publicStringdoAd
人月神话01 今天这篇阅读笔记主要讨论《人月神话》中的“人月神话”以及组建“外科手术队伍”。 首先介绍一下什么是人月神话。我以前听人月神话的时候总是觉得很玄幻,以为这是一个神话故事之类的。我相信很多刚刚听到这个词汇的人都会这么认为,但是经过阅读发现,人月神话并不是神话故事。这是一种软件开发过程中的度量单位。估计完成一个项目大概需要多长时间,比如需要12人月,则可以理解为需要3个人工作4个月。 那么怎么又称为神话呢?因为使用人月这种度量方式,在很多情况下衡量一个一项工作的规模是一个危险和带有欺骗性的神话。因为在以上关于人月的介绍中,根据这种计算方式,似乎人和月是可以等价互换,互相补充弥补的,但实际情况并不是如此。并不能用增加人的数量来减少开发的周期,这是一种愚蠢的想法和做法。 人们在对项目进行估计的时候往往是非常乐观的,这是我们应该保持的一种良好的心态
生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型,它同时训练两个模型:一个是获取数据分布的生成模型$G$,一个是估计样本来自训练数据而不是$G$的概率的判别模型$D$。$G$的训练步骤就是最大化$D$犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数$G$和$D$的空间中,存在唯一解,$G$恢复数据分布,$D$总是等于1/2。在$G$和$D$通过多层感知机定义的情况下,整个系统通过反向传播训练。在训练或者生成样本过程中,不需要任何马尔科夫链或者展开近似推理网络。通过对生成样本定性和定量分析,实验证明了框架的潜力。 3对抗网络 当模型都是多层感知机时,对抗模型框架最直接应用。为了在数据$x$上学习生成器的分布$p_{g}$,在输入噪声变量$p_{z}(z)$上定义了一个先验,然后将数据空间的映射表示为$G(z;\Theta_{g})$,其中$G$是一个由多层感知机表示的可微函数,参数为$\Theta_{g}$。也定义了第二个多层感知器$D(x;\Theta_{d})$,其输出一个标量。$D(x)$表示$x$来自数据而不是$p_{g}$的概率。训练$D$以最大化为训练样本和来自$
Linux的字符串截取很有用。有八种方法。 假设有变量var=http://www.aaa.com/123.htm. 1.#号截取,删除左边字符,保留右边字符。 复制代码代码如下: echo${var#*//}复制 其中var是变量名,#号是运算符,*//表示从左边开始删除第一个//号及左边的所有字符即删除http://结果是:www.aaa.com/123.htm 2.##号截取,删除左边字符,保留右边字符。 复制代码代码如下: echo${var##*/}复制 ##*/表示从左边开始删除最后(最右边)一个/号及左边的所有字符即删除http://www.aaa.com/ 结果是123.htm 3.%号截取,删除右边字符,保留左边字符 复制代码代码如下: echo${var%/*}复制 %/*表示从右边开始,删除第一个/号及右边的字符 结果是:http://www.aaa.com 4.%%号截取,删除右边字符,保留左边字符 复制代码代码如下: echo${var%%/*}复制 %%/*表示从右边开始,删除最后(最左边)一个/号及右边的字符结
U-boot的环境变量值得注意的有两个:bootcmd和bootargs。u-bootcmd 前面有说过bootcmd是自动启动时默认执行的一些命令,因此你可以在当前环境中定义各种不同配置,不同环境的参数设置,然后设置bootcmd为你经常使用的那种参数。u-bootargs bootargs是环境变量中的重中之重,甚至可以说整个环境变量都是围绕着bootargs来设置的。bootargs的种类非常非常的多,我们平常只是使用了几种而已,感兴趣的可以看看这篇文章说的很全:http://blog.chinaunix.net/u2/79570/showart_1675071.html。bootargs非常的灵活,内核和文件系统的不同搭配就会有不同的设置方法,甚至你也可以不设置bootargs,而直接将其写到内核中去(在配置内核的选项中可以进行这样的设置),正是这些原因导致了bootargs使用上的困难。 下面介绍一下bootargs常用参数,bootargs的种类非常的多,而且随着kernel的发展会出现一些新的参
classSolution{ public: stringlongestCommonPrefix(vector<string>&strs){ if(strs.empty()) return""; if(strs.size()==1) returnstrs[0]; stringprefix=strs[0]; for(inti=1;i<strs.size();i++) { intLastIndex=min(prefix.length(),strs[i].length()); for(intj=0;j<LastIndex;j++) { if(prefix[j]!=strs[i][j]) { LastIndex=j; break; } } prefix=prefix.substr(0,LastIndex); } returnprefix; } }; 复制 思路:维护一个prefix是当前最长公共前缀,然后依次和后面所有的串比较,更新prefix。直到遍历strs结束。
知识点回顾 机器学习是怎么一个工作过程呢? 是这样的: 我们首先输入训练数据集,利用特定的机器学习方法建立估计函数,并进行训练。训练后得到一个模型。然后向这一模型输入测试数据集,函数有能力对没有见过的数据进行正确估计,这就是机器学习的过程。 第一阶段:训练阶段 1-引用库 首先载入需要用到的库,它们分别是: paddle.fluid:引入PaddlePaddle深度学习框架的fluid版本库; numpy:NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的核心功能是"ndarray"(即n-dimensionalarray,多维数组)数据结构。 os:python的模块,可使用该模块对操作系统、目录、文件等进行操作 matplotlib.pyplot:用于生成图,在验证模型准确率和展示成本变化趋势时会使用到 importpaddle importpaddle.fluidasfluid importnumpyasnp importos importmatplotlib.pyplota
前言: 上一篇提到了特征提取,或者叫做降维。在文本分类中,特征提取算法的优劣对于文本分类的结果具有非常大的影响。所以选择效果好的特征提取算法是文本分类前中很重要的步骤。于是这篇就对卡方检验做一个介绍。这是一个效果很好的特征提取方法。 之前对卡方检验做过介绍:卡方检验是通过对特征进行打分然后排序,选择排名靠前的特征来表示文本。 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取 文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 一:卡方检验的介绍 1.接下来简单介绍一下卡方检验: (官方定义) 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望频数没有差别。该检验的基本思想是:首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果当前统计量大于P值,说明观察值与理论值偏离程