我正在使用Javafx和FXML。我已经创建了我的表单。在我的一个页面中,我在左窗格(拆分窗格)中有一棵树,而右痛苦是右锚点窗格中的Webview。
当我在树上选择一个节点(treeItem)时,网络视图将相应地更改为在树视图中选择的相应站点。
当我将其作为应用程序运行时,这可以工作(像魅力一样)。
然而,当在浏览器(如chrome、firefox和safari(mac))中查看时,我看不到网页视图,它保持空白。也就是说,UI将被加载,树也将在那里,但是右边的jand pain从不显示嵌入的视图。
当我作为webstart运行时,我看到了正确的视图。嵌入到Web视图中的网页有一个登录名,当我尝试登录网页闪烁时,就像刷新和登录表单被空白一样,我必须再次输入凭据。
不确定出了什么问题或如何调试浏览器/web启动端。
在浏览器(即铬 ,火狐和野生动物园(mac))中查看此内容时,我没有看到网络视图,它保持空白。即UI将加载并且树将在那里,但是正确的jand pain永远不会显示嵌入的视图。
如果您还没有这样做,则需要对应用程序进行签名,使其能够在浏览器嵌入的Java应用程序沙盒之外运行,以便webview的网络层有权访问外部位置。
还要监视webview loadworker的异常属性,以查看是否遇到异常或失败状态:
Worker worker = webview.getEngine().getLoadWorker();
worker.stateProperty().addListener(new ChangeListener<Worker.State>() {
@Override public void changed(ObservableValue<? extends Worker.State> observableValue, Worker.State oldState, Worker.State newState) {
System.out.println("Browser state change: " + newState);
}
});
worker.exceptionProperty().addListener(new ChangeListener<Throwable>() {
@Override public void changed(ObservableValue<? extends Throwable> observableValue, Throwable oldThrowable, Throwable newThrowable) {
System.out.println("Browser encountered a load exception: " + newThrowable);
}
});
不确定出了什么问题或如何调试浏览器/web启动端。
有一篇关于webstart/browser嵌入式应用程序调试步骤的优秀Oracle文章。本文提供了许多指针,如如何设置调试和跟踪级别等。
我正在构建一个需要本地. pdf文件才能查看的应用程序。所以我做了一个包含所需文件的android_asset 目录结构:发票/app/src/main/android_asset/原始nvoice.pdf 但是当我试图打开它时,总是会出错: WEBPAGE不可用 文件://android_asset/原始nvoice.pdf 无法加载网页,因为: net::ERR_FILE_NOT_FOUND
注:这个脚本不错,比较有借鉴意义。先来看几个图: 引用 PPTV.nsi 的内容: SetCompressor lzma SetCompressorDictSize 32 !AddIncludeDir ".\" ;!define Project PPTV ;!include "Assoc.nsh" ;Ansifa的文件关联头文件 !include "MyUI.nsh" !define P
我想画一幅神经网络的动态图,观察学习过程中权重的变化和神经元的激活。如何在Python中模拟该过程? 更准确地说,如果网络形状是:[1000,300,50],那么我希望绘制一个三层的神经网络,其中分别包含1000,300和50个神经元。此外,我希望这张图片能够反映出每一时期每一层神经元的饱和程度。 我不知道怎么做。有人能告诉我一些情况吗?
我使用JavaFX2.2制作了一个应用程序,希望切换到JavaFX8。使用JavaFX2.2,我的应用程序如下所示: 在使用JavaFX8而不更改任何源代码时,如下所示: 在JavaFX8中,一些节点根本不显示(例如,条件1),有时在随机单击ScrollPane后出现。此外,节点的大小不正确(比较步骤1和小点)。另一个问题是,当执行添加节点等操作时,应用程序在JavaFX8中严重滞后。 null
前几节介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是:先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中,AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽(增加通道数)和加深。本节我们介绍网络中的网络(NiN)[1]。它提出了另外一个思路,即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 NiN块 我们知道,卷积层
问题内容: 我想从pytorch模型中形象化。我该怎么做?我尝试使用,但出现错误: 问题答案: 需要一个变量(即带有的张量),而不是模型本身。 尝试: