关于Pytorch Optimizer 的 Schedulers,这个参数实际上意味着什么last_epoch
?
它说
\n\n\n\n
last_epoch (int)
\xe2\x80\x93 上一个纪元的索引。默认:-1
。
但对于像我这样刚刚了解这些时间表的人来说,它并没有真正解释太多。
\n我阅读了大部分文档(如果不是全部的话),并且我可以理解它的作用和原因。
\n我试图用编程方式创建一个约束链,使用下面的代码.
set.createHorizontalChain(
ConstraintSet.PARENT_ID, ConstraintSet.START,
ConstraintSet.PARENT_ID, ConstraintSet.END,
new int[] {view1.getId(), view2.getId()},
null,
ConstraintSet.CHAIN_PACKED
);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我收到以下错误:
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Left to start undefined
at android.support.constraint.ConstraintSet.connect(ConstraintSet.java:922)
at android.support.constraint.ConstraintSet.createHorizontalChain(ConstraintSet.java:883)
at android.support.constraint.ConstraintSet.createHorizontalChain(ConstraintSet.java:850)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后我意识到这个方法的实现如下:
public void createHorizontalChain(int leftId, int leftSide, int rightId, int rightSide, int[] chainIds, float[] weights, int style) {
this.createHorizontalChain(leftId, leftSide, rightId, rightSide, chainIds, weights, style, 1, 2);
}
public void createHorizontalChainRtl(int startId, int startSide, int endId, int endSide, int[] chainIds, float[] weights, int style) {
this.createHorizontalChain(startId, startSide, endId, endSide, chainIds, weights, style, 6, …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 为什么会void ConstraintSet.applyToInternal(ConstraintLayout constraintLayout);
改变View
可见性?
它并没有保护我的View
可见性。有什么办法可以保存吗?
这是我的.profile:
export ANDROID_NDK="/Users/eduardoreis/Documents/workspace-support/android-ndk-r9"
export ANDROID_NDK_ROOT="/Users/eduardoreis/Documents/workspace-support/android-ndk-r9"
export NDK="/Users/eduardoreis/Documents/workspace-support/android-ndk-r9"
export PATH="$PATH:$ANDROID_NDK"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我点击选项添加原生支持时,它会说: - NDK位置在首选项中无效
而且,这个Eclipse出于某种原因还没有Android> NDK> NDK_PTH(就像在Windows操作系统上一样)[我已经看过这个,Android-NDK-Add Native Support-NDK位置在首选项中无效,但它不是我的情况]:/
我的环境变量是搞砸了还是错了?
我对 CUDA 编程比较陌生。
在这篇博客(如何在 CUDA C/C++ 内核中高效访问全局内存)中,我们有以下内容:
“该设备可以通过与其大小对齐的 32、64 或 128 字节事务来访问全局内存。”
这篇文章中也提到了128字节事务(CUDA全局内存事务的成本)
此外,《CUDA C 编程指南》中还提到了 32 字节和 128 字节内存事务。本指南还显示了图 20 有关对齐和未对齐访问的信息,但我不太理解。