大约有 14,000 项符合查询结果(耗时:0.0209秒) [XML]

https://bbs.tsingfun.com/thread-1761-1-1.html 

appinventor2中求某个值列表中的索引用什么方法? - App Inventor 2 中文...

使用“求对象列表中的位置”方法就可以了: 返回指定对象列表中的位置,从 1 开始,如果不列表中,则返回 0。 相应地,知道了索引,从列表中取值得方法是:选择列表中索引值对应的列表项返回给定列表中给定索...
https://www.tsingfun.com/it/ai... 

【学习合作计划】用费曼学习法快速提升你的App Inventor技能! - App Inven...

...nventor技能!ai2_study_plan亲爱的App Inventor爱好者们,你是否学习App Inventor的过程中遇到过瓶颈?是否渴望快速提升自己的技能,却苦于找不到合适的方法?现,一个前所未有的机会摆你的面前!我 亲爱的App Inventor爱好者...
https://bbs.tsingfun.com/thread-1819-1-1.html 

怎么订阅发布主体内以16位数据发送 modbus 报文 - App Inventor 2 拓展 -...

怎么MQTT 中 订阅中发送16位数据参考代码如下: App Inventor 2  发表于 2024-07-12 18:22 参考代码如下: 你好,按照你给的例子,修改了以后点击发送出现错误,请给解答一下 15898807301 发表于 2024-07-13 18:13 你好,按照...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2187-1-1.html 

计时器组件能不能手机黑屏时继续工作? - App Inventor 2 中文网 - 清泛I...

有用户提问,计时器组件能不能手机黑屏时继续工作? 其实,计时器组件有一个属性“一直计时”,默认是勾选的,开启一直计时的话,就能App后台或者黑屏时继续触发计时事件。 通过简单的demo就能快速验证: ...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2697-1-1.html 

一个组件怎么悬浮另一个组件上面? - App Inventor 2 拓展 - 清泛IT社区...

请问下,一个组件怎么悬浮另一个组件上面?并且可以随意改变悬浮组件的外观??比如我想把 圆形进度条 悬浮屏幕上,提示正搜索或者下载。。要怎么做?或者是什么扩展能做到?https://puravidaapps.com/extensions.php 页...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),...