_.m是 Underscore.js 到 Objective-C 的移植版本。它努力以 JavaScript 开发人员熟悉的方式(尽管 JavaScript 和 Objective-C 之间存在差异)提供尽可能完整的功能集。
为了帮助实现这一愿景,_.m 使用 SubjectiveScript.m 将类似 JavaScript 的语法和功能引入 Objective-C,并使用 QUnit.m 将单元测试从JavaScript移植到Objective-C。
_.m可通过CocoaPods获得,要安装它,只需将以下行添加到您的Podfile中:
pod "_.m"
满意答案 你机器里装了北信源的DeviceRegist软件,这个软件不是杀毒软件或者防毒软件,而是一个远程桌面管理软件。这类软件其实和木马程序原理上一样,只不过是正规软件公司开发的,但是流氓程度不容小觑,即使在安全模式下也会加载vrvrf_c.exe,vrvedp_m.exe,vrvsafec.exe,watchclient.exe这4个进程。 具体操作: 1开始->运行->regedit,打开注
mmod_human_face_detector.dat是训练好的模型,可以从这里下载: http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2 输入参数: 1. 模型dat文件 2.要检测的人脸图片 import sys import dlib if len(sys.argv) < 3: print( "Call t
ERROR: _C.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2at19UndefinedTensorImpl10_singletonE 或者是: cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: THPVariableClass 解决: https://github.com/Tr
在我的上个博客中已经对fast-rcnn配置运行demo.py做出了相应说明,在本博客中我将对fast-rcnn配置运行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel做出具体操作说明,希望可以解决大家在训练vgg网络时出现的问题。 好了,我们来玩玩这个fast-rcnn配置运行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caff
本文参考连接:https://www.jianshu.com/p/c982d55db463 个人认为是讲的比较通俗易懂的一篇好文。 针对于不同层类型定制化初始化 举个栗子: def weights_init(m): ##定义参数初始化函数 classname = m.__class__.__name__ # m作为一个形参,原则上可以传递很多
在导入自己写的py文件时报错No module named ‘main.models’; ‘main’ is not a package 例如,自己写的一个slicer.py文件,里面有两个函数getmax和binarization。内容如下: import cv2 import numpy as np def getmax(m): matrix = np.array(m) i
报错原因 torch 和 torchvision 不匹配 解决 CUDA 10.2 原来安装的版本: torch 1.6.0 torchvision-0.7.0 重新安装 torch 1.5.0 torchvision-0.6.0 安装语句 pip install torchvision==0.6.0
随着国内物联网等电子产业的发展,对嵌入式产品的需求越来越大。当前大多数嵌入设备采用的是国外商业操作系统,而国内嵌入式实时操作系统研发起步较晚,技术积累环节相对薄弱,建立一个完善的基于国产实时操作系统的嵌入式应用开发平台具有相当深远的意义。本文介绍了开源实时嵌入式操作系统μTenux在基于Cortex-M3内核的STM32F107VC单片机上的移植和应用的编写,并在此基础上搭建了一个可用于快速嵌入式
WebAssembly的二进制格式是被设计成可在不同操作系统与指令集上高效执行的,无论在Web或非Web环境中。 对高效执行的设想 尽管执行环境是有条件的,本地的,不确定的,也不要向WebAssembly提供下述特性。有些情况下为了WebAssembly模块执行,也许不得不模拟一些宿主硬件或操作系统不提供的特性,让它们似乎被支持。这种情况将会导致糟糕的性能。 随着WebAssembly的标准化推进
本文主要介绍拿到 OneNET 软件包后,需要做的移植工作。 OneNET 软件包已经将硬件平台相关的特性剥离出去,因此 OneNET 本身的移植工作非常少,如果不启用自动注册功能就不需要移植任何接口。 如果启用了自动注册,用户需要新建 onenet_port.c,并将文件添加至工程。onenet_port.c 主要是实现开启自动注册后,获取注册信息、获取设备信息和保存设备信息等功能。接口定义如下
经过前面内核章节的学习,大家对 RT-Thread 也有了不少的了解,但是如何将 RT-Thread 内核移植到不同的硬件平台上,很多人还不一定熟悉。内核移植就是指将 RT-Thread 内核在不同的芯片架构、不同的板卡上运行起来,能够具备线程管理和调度,内存管理,线程间同步和通信、定时器管理等功能。移植可分为 CPU 架构移植和 BSP(Board support package,板级支持包)移
1.1. RokidOS 系统移植适配 1.1.1. 硬件相关 1.1.2. 软件相关 1.1. RokidOS 系统移植适配 1.1.1. 硬件相关 硬件设计相关文档 我们为各位开发者提供了几款硬件开发板的参考实现,如果您需要了解或查询硬件配置、原理图、开发板样式等信息,请结合您所使用的硬件设备,到开发板用户手册章节了解相应信息。 1.1.2. 软件相关 RokidOS 板级配置体系 为了让开发
2.2.1.可移植性 Linux可以轻松地移植到各种不同的硬件平台上。有了Linux做硬件抽象层,Android就不必为不同硬件的兼容性而劳心。Linux 的绝大多数底层代码都是用可移植的 C 代码编写,因此第三方开发者可以将 Android 移植到很多不同的设备上。
移植freeRTOS到一个完全不同且现在没有得到官方支持的处理器不是一件容易事,这边文档会介绍关于移植的一些知识。 处理器不同,实现的细节也就不同,因此这个文档没法将移植说的很详细,只是提供一个大致的移植过程及方法介绍。建议在移植的时候,先去看下官方支持的分支,然后找一个尽可能与你的处理器类似的分支作为参考。后面也会在"示例工程"章节中介绍如何去修改一个已经存在的例程。 建立文件目录结构 free
概述 对于插件这一块,Sublime Text 3 包含一些和 Sublime Text 2 非常重要区别,大多数插件都至少需要一点移植才能正常工作。这些变化是: Python 3.3 进程外的插件 异步事件 受限的begin_edit()和end_edit() Zipped Packages 导入模块 Python 3.3 Sublime Text 3 使用了 Python 3.3,而 Subl