大约有 4,000 项符合查询结果(耗时:0.0071秒) [XML]

https://www.fun123.cn/referenc... 

Activity启动(ActivityStarter)如何查看并启动其他App · App Inventor 2 中文网

... Activity启动(ActivityStarter)如何查看并启动其他App App包名和类名的查看 不同品牌手机可能略有不同 « 返回 App包名和类名的查看 由 App Inventor 2 创建的应用要弄...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1087.html 

Http长连接200万尝试及调优 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...自动分配的端口数有限,是从32768到61000,所以我们需要更改客户端/etc/sysctl.conf的参数: net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 /sbin/sysctl -p 客户端程序是基于libevent写的一个测试程序,不断的建立新的连接请求。 3. 由于客户...
https://www.tsingfun.com/it/tech/751.html 

二维码的生成细节及原理 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...作。Mask只会和数据区进行XOR,不会影响功能区。(注:选择一个合适的Mask也是有算法的) 其Mask的标识码如下所示:(其中的i,j分别对应于上图的x,y) 下面是Mask后的一些样子,我们可以看到被某些Mask XOR了的数据变得比较...
https://www.tsingfun.com/it/os_kernel/2261.html 

BIO与NIO、AIO的区别(这个容易理解) - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...资源要求比较高,并发局限于应用中,JDK1.4以前的唯一选择,但程序直观简单易理解。 NIO方式适用于连接数目多且连接比较短(轻操作)的架构,比如聊天服务,并发局限于应用中,编程比较复杂,JDK1.4开始支持。 ...
https://www.fun123.cn/referenc... 

块扩展 · App Inventor 2 中文网

... 块扩展: 块扩展用法示例 用户想要找到包含 3 个值的列表中的最小值,默认只有 2 个空间可以连接到值代码块。 要解决此问题,用户单击块上的蓝色齿轮图标并将另一个项目拖到上面,之后就可连接 3 个值代码块。 有哪...
https://bbs.tsingfun.com/thread-1053-1-1.html 

App Inventor 2在不同的屏幕之间传递变量 - App Inventor 2 中文网 - 清泛I...

...然后使用文本里的函数分割开就是多个变量了。 2、使用列表变量传递(列表中可以放多个变量),列表的用法后续会讲到。 分解后,设置的文本是【“第一个变量”,“第二个变量”】,在下一屏幕如何初始化变量?6921孙 ...
https://www.tsingfun.com/it/ai2/ai2_robot.html 

App Inventor 2 语音交互机人Robot,使用讯飞语音识别引擎 - App Invento...

...本朗读的国家及语言属性)仍然是不行的。 最终只得选择“Google文字转语言引擎”,设置方法详见教程。 测试代码详见教程。这时,可以对App进行第一阶段的测试,将你的语音识别成文本,输出到屏幕,并朗读出来。 这种...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一) - 大数据 & AI - 清泛...

...如CMOS)来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择,再到推理、预测或者识别。最后一个部分,也就是机学习的部分,绝大部分的工作是在这方面做的,也存在很多的paper和研究。 而中间的三部分,概括起来...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一) - 大数据 & AI - 清泛...

...如CMOS)来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择,再到推理、预测或者识别。最后一个部分,也就是机学习的部分,绝大部分的工作是在这方面做的,也存在很多的paper和研究。 而中间的三部分,概括起来...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一) - 大数据 & AI - 清泛...

...如CMOS)来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择,再到推理、预测或者识别。最后一个部分,也就是机学习的部分,绝大部分的工作是在这方面做的,也存在很多的paper和研究。 而中间的三部分,概括起来...