大约有 4,000 项符合查询结果(耗时:0.0073秒) [XML]

https://bbs.tsingfun.com/thread-1794-1-1.html 

APP INVENTOR硬件交互学习教程07——多个参数上报 - 创客硬件开发 - 清泛IT...

...布局 2.逻辑设计 修改定时任务里的处理流程,增加了列表处理,可以参考代码处理逻辑流程 3.arduino nano代码,温度和电位计使用随机数生成 // 引脚定义 const int ledPin1 =  5;// the number of the LED pin const int ledPin2 = &nbsp...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2083-1-1.html 

【解决】error 1101 unable to get a response with the specified url - A...

请求标头用字典的话,就会出现 error 1101 unable to get a response with the specified url 错误, 改为二元列表就可以了:
https://bbs.tsingfun.com/thread-2144-1-1.html 

【解决】钉钉机器人“errcode“: 40035, “errmsg“: “缺少参数 json“ - ...

钉钉机器人“errcode“: 40035, “errmsg“: “缺少参数 json“,解决: Post后面直接跟json才行,不能使用“创建数据请求”+双层列表   的模式。
https://bbs.tsingfun.com/thread-2242-1-1.html 

问题分析记录:Attempt to get item number 7 of a list of length 6 - App...

根据报错,很明显就是列表访问越界了,加一个保护就可以了,伪代码参考如下: 另外,用户遇到了其他问题,比如ClientSocketAI2Ext拓展发送数据截断问题等等,只要细心去排除,逐步定位问题点,都是能够解决的:
https://bbs.tsingfun.com/thread-2308-1-1.html 

Error 1113: Unable to build request data: element 1 does not contain t...

报错如下: 原因:Web客户端的“创建数据请求”方法,参数是二值的二维列表,严格按照文档中的案例写,2 个一组,不要四个在一起,否则就会报这个错误。
https://bbs.tsingfun.com/thread-2312-1-1.html 

- App Inventor 2 中文网 - 清泛IT社区,为创新赋能!

...服务、特性和名称(如果扩展程序知道特性名称)的元组列表。 但是:经过实际测试,该方法可能不准确,或者报错。具体可以自己尝试。 2、最准确、靠谱的方式:问ble硬件厂商要,大部分人(包括我在内)都是这么获...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2442-1-1.html 

KIO4_Gradient 拓展:布局中的颜色渐变 - App Inventor 2 中文网 - 清泛IT...

...扩展的块中插入该布局的名称,放置一个包含所需颜色的列表,以及一个从 1 到 8 的数字,用于表示渐变的方式。 - 您可以在以下位置查看渐变参数:https://developer.android.com/reference/android/graphics/drawable/GradientDrawable.html- 方向:它...
https://bbs.tsingfun.com/thread-2575-1-1.html 

【解决】ChartData2D 二维图表组件报错 - 用户反馈 - 清泛IT社区,为创新赋能!

...越界报错。 原因:源码中看,设置颜色后会触发颜色列表越界,已源码修复。
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这个AutoEncoder还不能用来分类数据,因为它还没有学习如何去连结一个输入和一个类。它只是学会了如何去重构或者复现它的输入而已。或者说,它只是学习获得了一个可以良好代表输入的特征,这个特征可以最大程度上代表...
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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...,这个AutoEncoder还不能用来分类数据,因为它还没有学习如何去连结一个输入和一个类。它只是学会了如何去重构或者复现它的输入而已。或者说,它只是学习获得了一个可以良好代表输入的特征,这个特征可以最大程度上代表...