网上电台 网上电台是传送声音内容的一种网络上的服务。若要透过PSP™聆听网上电台,需先将PSP™专用的电台播放接口登录至以下其中一个位置: - Memory Stick™ - 主机内存 电台播放接口的登录与使用方法的详细内容,请浏览(关于网上电台)(http://www.playstation.com/psp-app/https://www.wenjiangs.com/doc/eXrO
网上说明 启动(网络浏览接口),开启PSP™的用户指南。 提示 亦可使用计算机的网络浏览器,阅览用户指南。此时建议您使用Microsoft® Internet Explorer® 6.0以上版本。
可在喜欢的地点插上旗帜。 1. 显示想插上旗帜的地点,轻触(选项)>[插上旗帜]。 在地图的中心会显示(用户旗帜)。 2. 将(用户旗帜)拖拽至喜欢的位置。 仅能插上1支用户旗帜。 删除用户旗帜 1. 轻触(用户旗帜)。 显示信息栏。 2. 轻触(信息)。 3. 轻触(选项)>[删除]>[OK]。
Koa Context 将 node 的 request 和 response 对象封装在一个单独的对象里面,其为编写 web 应用和 API 提供了很多有用的方法。 这些操作在 HTTP 服务器开发中经常使用,因此其被添加在上下文这一层,而不是更高层框架中,因此将迫使中间件需要重新实现这些常用方法。 context 在每个 request 请求中被创建,在中间件中作为接收器(receiver)来
上手 Trainjob 这一节我们以 Tensorflow 为例,通过 Cloud-ML 平台训练一个简单线性回归模型。通过该例子,我们将介绍: 怎样用命令行和 Web 提交训练任务; 怎样查看事件和 Log; 怎样查看提交的训练任务; 怎样删除任务; 示例介绍 这个例子使用 Tensorflow 实现一个简单的二维线性回归模型。模型使用梯度下降进行优化,学习步长为0.01,迭代1000步,训练后
如果你开发了一个插件需要上架到插件市场,请参考下列的插件上架流程。 开发者自测 请开发者按照插件测试文档中的测试规范进行一一测试插件的所有功能。 官方测试 请通过QQ群(群号:675115483)联系管理员,将插件安装包发给管理员,管理员会安排测试人员进行测试。 资料准备 测试后如符合上架要求,会和你进行联系,并要求补齐开发者认证、插件著作权、产品介绍、插件素材等资料。 协议签署 FastAdmi
让我们从一个简单的项目开始吧!让mBot的LED灯交替闪烁红色和黄色。 连接mBot 1. 点击“连接”将mBot连接到慧编程。 开始编程 2. 拖取两个声光类积木 亮起(全部)灯,颜色为(),持续()秒 到脚本区,并将第二块积木的颜色改为黄色。 3. 添加一个控制类积木 重复执行(10)次 将两个声光类积木包裹起来。 4. 添加一个事件类积木 当绿色旗帜被点击 并放置在所有积木上方。 5. 点击
我们将通过程序点亮神经元的LED灯带,需要使用「灯带驱动」和「灯带」两个模块。 1. 连接「灯带驱动」和「灯带」 2. 将事件类积木 当绿色旗帜被点击 拖到脚本区 3. 添加外观类积木 灯带(1)亮起() 3. 点击绿色旗帜,看灯带是不是亮起了!
在下载并安装了 V2Ray 之后,你需要对它进行一下配置。这里介绍一下简单的配置方式,只是为了演示,如需配置更复杂的功能,请参考后续的配置文件说明。 客户端 在你的 PC (或手机)中,你需要运行 V2Ray 并使用下面的配置: { "inbounds": [{ "port": 1080, // SOCKS 代理端口,在浏览器中需配置代理并指向这个端口 "listen": "
点击编辑,选择上传字幕标签 点击上传素材选择本地文件,或者引用字幕文件地址 字体:选择字幕文件字体。 字体大小:根据需要调整字幕的字体大小。 字体颜色:根据需要调整字幕的字体颜色。 字体环绕颜色:根据需要调整字幕的字体环绕颜色。 距离底部的百分比:根据需要调整字幕在视频中距离底部的位置百分比。 字幕文件编码:支持utf-8及GBK两种编码,根据字幕文件实际编码选择。
用户通过视频上传、管理视频、获取代码,实现本地视频在制定网站播放。 2.1视频上传 进入视频页面,点击上传视频 按钮,在弹出的页面点击添加视频 : 1)选择视频“分类”,添加视频“标签”(选填); 2)点击【添加视频】或者【选择文件并上传】按钮选择本地一个或多个视频,点击确认即开始视频上传;或者在本地选择一个或多个视频,将视频拖拽到视频上传区,即可进行视频上传; 3)上传过程中点击视频上传或者取消
目前,async fn不能用于 trait。造成这种情况的原因有些复杂,但是将来有计划取消此限制。 但是,与此同时,可以使用async_trait 箱子,来自 crates.io 合作下。 请注意,使用这些 trait 方法将导致 per-function-call(每个函数调用),都搞个分配堆。对于绝大多数应用程序而言,这并不是很大的成本,但是考虑一下,低层函数的公共 API,预计每秒调用数百万
请问您精通 1.python 2.c++ 3.强化学习 4.LSTM 5.transformer模型吗? 6.是否有人工智能相关经验? 7.能否接受互联网工作企业模式? 8.现在在北京可以参加现场面试吗? 烦请逐一回复上述问题,非常感谢
老师可以使用【慕课堂电脑端】 【中国大学 MOOC APP】 【慕课堂小程序】这三种方式进行上课/下课;以慕课堂电脑端操作为例(APP操作请查看:APP-老师版手册); 一键开启上课:进入慕课堂管理后台,选择某门慕课堂,点击“开始上课” 注意:a.如果老师未点击下课,上课 24 小时后系统会自动下课,下课后学生无法参与课堂活动;b.老师发布的课堂活动,暂无其他提醒方式通知学生,学生需要在APP中刷
程小奔默认的编程模式是“上传模式”。当程小奔连接到慧编程后,“上传模式”默认启动,如下图: 在“上传模式”下,编程有以下这些特性: 所有程序必须上传到小程运行。完成编程后,点击”上传到设备“进行上传。 程序可离线运行,与慧编程断开连接后仍会运行程序。 关机再重新开机,程小奔仍会运行关机前最后上传的程序。 在“上传模式”下,程小奔不能结合Scratch舞台进行编程(如要使用,请关闭“上传模式”。)