《底层》专题

问题内容： 实现深层对象复制功能有点困难。您采取什么步骤来确保原始对象和克隆对象没有引用？ 问题答案： 一种安全的方法是序列化对象，然后反序列化。这样可以确保所有内容都是全新的参考。 这是有关如何有效执行此操作的文章。 注意事项：类可能会覆盖序列化，这样就不会创建新实例，例如单例。如果您的课程不是可序列化的，那么这当然也行不通。

问题内容： 假设我有几个复合形状（）。我希望能够单击并拖动它们，但是我希望当前碰巧拖动的那个按Z顺序位于另一个的TOP上，因此，如果将其拖动到另一个，则另一个一个人应该黯然失色。 问题答案： SVG中的Z索引由元素在文档中出现的顺序定义。如果要在顶部显示特定形状，则必须更改元素顺序。

使用以下代码，可以非常轻松地列出地理包中的所有矢量层： 是否还有一种方法可以列出地理包中的所有光栅图层？

对于一个项目，我正在创建不同的层，这些层都应该被写入一个geopackage。我正在使用QGIS 3.16.1和运行在Python 3.7上的QGIS中的Python控制台 我尝试了很多事情，但不知道如何做到这一点。这是我目前使用的。 问题是，在“测试”中。“gpkg”创建的层称为“测试”，而不是“点1”或“点2”。和第二个QgsVectorFileWriter。writeAsVectorForm

我需要为我的QGIS项目加载几个矢量层，这样我就可以在每个层中测试我的脚本的每个功能。然而，最后我想只做一两层兴趣，而放弃其他的，所以我想自动做。 我用一些层成功地做到了这一点，但有一层给我带来了问题，我还没有弄清楚原因。 这里有一些代码： 加载层（几乎可以肯定，这不是问题）： 现在，我创建了这个函数来删除所有加载的层，除了我想使用的层。，这仅仅是因为我试图理解这个问题。 然后，我创建了一个新的层

我试图更新层的QgsProject实例与计时器在一个新的线程，并显示更新的数据在QMain Window.但是无论我如何改变属性/特性/层，它总是冻结应用程序。我知道QgisProject存在于主线程中，所以是否有可能在不冻结应用程序的情况下更改一个层？如果是怎样？ 下面的代码是我试图在一个额外的线程中做的。

我试图应用到中的Geojson层。留档似乎显示可以在样式配置中设置。 我想对象掩蔽/隐藏背景图。在这里，使用，颜色会应用到生成的，并且显示多边形。 但是，值似乎被忽略。 我还尝试使用的方法，但没有效果。 如何在传单中设置geojson对象或层的不透明度？ 使用传单-传单-v0。5.1-0-gc1d410f。拉链

我用tensorflow_插件中的keras层和权重标准化层训练了一个模型。这是我以tensorflow文件格式培训和保存的模型： （它没有自定义指标） 但当我加载模型时，它会返回一个错误： ---------------------------------------------------------------------------2中的KeyError回溯（最近一次调用最后一次）返回3-

找了很久，发现是缺少jar包引入…… 　　网上的一些解决方法，总结下来是这样的： 　　1、检查是否引入了相关的依赖； 　　2、检查是否在启动类上添加了@EnableAutoConfiguration或@SpringBootApplication注解； 　　3、检查是否在配置文件中添加了相关的配置；

在Java IO中运用了装饰器模式，inputStream作为抽象类，其下有几个实现类，表示从不同的数据源输入： byteArrayInputStream fileInputStream StringBufferInputStream PipedInputStream，从管道产生输入； SequenceInputStream，可将其他流收集合并到一个流内； FilterInputStream作为装

主要内容：MQTT(消息队列遥测传输),SMQTT(安全消息队列遥测传输),CoAP协议,DDS通信协议会话层协议审查消息传递的标准和协议。不同的标准化组织引入了IoT会话层协议。有不同功能和范围的不同类型会话层协议。MQTT和CoAP通过小消息大小，消息管理和轻量级消息开销来满足这些需求。 MQTT(消息队列遥测传输) MQTT(消息队列遥测传输)是IBM于1999年推出的消息传递协议。它最初用于监视物联网中的传感器节点和远程跟踪。它适合小巧，便宜，低内存和低功耗的设备。MQTT在一侧提供应用

主要内容：RPL协议,CORPL协议,CARP协议,6LoWPAN,6LowPAN安全措施,6LowPAN协议的属性网络层分为两个子层：处理从源到目的地的数据包传输的路由层，以及形成数据包的封装层。 RPL协议 RPL代表低功耗和有损网络的路由协议。它是一种距离矢量协议，支持各种数据链路协议。RPL构建了一个面向目标的有向无环图(DODAG)，它只有一个从每个叶节点到根节点的路由。此DODAG中的所有流量都通过根路由。最初，每个节点发送一个DODAG信息对象(DIO)，声明它们是自己的根。这些信

在本章中将重点关注我们将要从已知的一组点和中学习的网络。单个隐藏层将构建这个简单的网络。 用于解释感知器隐藏层的代码如下所示 - 以下是功能层近似的表示(输出) - 这里有两个数据以W的形状表示。两个数据是：train和validation，它们在图例中的不同颜色表示。

多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构，它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在，我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -

理解人工神经网络(ANN)对于要理解单层感知器非常重要。人工神经网络是信息处理系统，其机制受到生物神经回路功能的启发。人工神经网络拥有许多彼此连接的处理单元。以下是人工神经网络的示意图 - 该图显示隐藏单元与外部层通信。而输入和输出单元仅通过网络的隐藏层进行通信。 与节点的连接模式，输入和输出之间的总层数和节点级别以及每层的神经元数量定义了神经网络的体系结构。 有两种类型的架构。这些类型关注功能人