我在mac OS HS 10.13.4上直接连接到我的路由器,没有代理。 我甚至试着删除所有的AVD,重新安装它们。我甚至试着用奥利奥Android 8.1安装了最新的Pixel 2 似乎什么都不起作用。有人面对这个问题并找到解决办法吗?
我最近使用sdks管理器安装了Android Studio及其所有更新。当我尝试启动模拟器时,我可以看到: 模拟器-netdelay none-netspeed full-AVD NEXUS_5_API21_x86 HAX正在工作,仿真程序在快速virt模式下运行 看起来不错。模拟器启动了,但我只能看到一个黑屏。我使用应用程序创建的默认AVD。它拥有谷歌API的x86系统映像、1GB ram、64
我已经开始在Android上开发最后一个定位服务功能:地理围栏!!模拟位置提供程序有任何已知的问题吗?下面的示例(https://developer.android.com/training/location/geofencing.html),即使当前位置在geofence内,我的intent服务也从未启动。我正在使用FakeGPS android应用程序作为模拟位置提供程序,如果我模拟一条路线,
我正在为android建立一个应用程序,到目前为止事情进展顺利。该应用程序在模拟器中运行良好,直到我决定使用一张来自web的图片,将其下载为.png,并将其用作我在登录屏幕中的背景图像。 这应该很好(login是login.png文件)。 有一条错误消息说 当我启动应用程序时,模拟器启动并尝试启动应用程序,但它突然退出并说“不幸的是,”AppName“已经停止”。
本质上,我有一个Java类,它在套接字通道上执行选择,我想存根通道,这样我就可以按预期测试选择工作。 例如,这大致就是被测试的类所做的: 我希望能够测试这样的东西: 这是基于一个真实的例子,但细节并不重要。总体目标是如何存根支持选择的SocketChannel,这样我就不必创建真正的客户机进行测试。 我也知道这比简单地截取SocketChannel更复杂:似乎我需要截取或以某种方式提供自定义系统默
在做任何其他事情之前,我想澄清,我问的是而不是。 背景: 我有一个应用程序,同时使用Firestore和Firebase实时数据库。我发现了一种单元测试Firestore的方法,通过在dart pub使用cloud firestore模拟包来模拟它。到目前为止,我一直在试图搜索是否有任何Firebase实时数据库的等价物,我没有看到任何。这里和谷歌都有.. 所以我的问题是,如何创建一个需要模拟Fi
我试图测试一个服务方法,但为了做到这一点,我必须模拟我的ReportRepository。除了对Include方法的调用使模拟返回为NULL外,其他操作都很好。 下面返回预期的报告: 但该服务实际上执行以下操作: 问题是,当我在模拟中包含'include'方法时,返回的是null而不是预期的报告,因此我的测试以:
是否有方法运行Android模拟器上提供的示例Geofence应用程序:http://developer.Android.com/training/location/geofencing.html 应用程序在启动时关闭,我在Logcat上得到以下错误消息:
GPS芯片和加速计可能很难测试,因为大多数台式机没有它们。Chrome DevTools传感器模拟窗格通过模拟常见的移动设备传感器来降低了测试的开销。 TL;DR 模拟地理位置坐标以测试地理位置覆盖。 模拟设备方向来测试加速计数据。 访问传感器控制 要访问 Chrome DevTools 的 传感器控件: 打开DevTools 的main menu(主菜单),然后 在More Tools(更多工具
演化(evolution)永远在进行, 这个世界却不是每天都有革命(revolution)发生。 Application Framework 在软件界确实称得上具有革命精神。 整个 MFC 4.0 多达 189 个类,原始代码达 252 个实现文件,58 个头文件,共 10 MB 之多。MFC 4.2 又多加了 29 个类。这么庞大的对象,当然不是每一个类每一个数据结构都是我的仿真目标。我只挑选最
记录一下面试遇到的一些题目,有的我自己写了答案,有的没写,这只是目前我能想起来的所有问题,希望可以给大家一点参考,如果我写的答案有不对的也请大家指教! 1.BN和LN的区别 2.什么情况下会发生梯度爆炸,如何解决(我们初始化的w是很大的数,w大到乘以激活函数的导数都大于1,那么连乘后,可能会导致求导的结果很大,形成梯度爆炸。 梯度截断:首先设置梯度阈值:clip_gradient,在后向传播中求出
1.自我介绍 2.问简历上的项目和论文 3.我介绍简历的时候说了熟悉transformer,就问了我qkv是什么怎么得到的。除以根号d的作用。 4.我论文基于 vision mlp,问了我vision mlp和transformer的区别 5.pytorch 如何实现hwc到bhwc 6.说说我常用的数据结构,就是简单介绍一下array list dlict set是啥 总结来说他会根据你擅长的来
这个是在猎聘上投递的 能收到面试属实是意外之喜 面试官是nlp方向的,主要是问nlp相关 首先自我介绍 说一个在上段实习中的项目 这里说了一个搭建智能客服对话助手 我说了一下思路 面试官很快get到了 又问了一些细节(比如我用了DPR文本检索模型 面试官顺带问了对比学习的方法和流程) 看我做的是机器学习和优化算法比较多 问了遗传算法 如何找全局最优解和局部最优解 遗传算法为什么能找到全局最优 它的
1. 介绍项目。巴拉巴拉... 2. 说说 Reduction 算子调优实现策略;Conv 呢,是滑窗实现的还是怎么;其它的算子知道吗,比如 Softmax,Droupot。 - Reduction。巴拉巴拉... - Conv 按滑窗策略实现。还有 img2col 方式,不过我没看过源码。 - Gemm、Transpose,其它不了解,只知道有通用现成的解决方案,没时间学。 3. C++ 重载;