小编LKM*_*LKM的帖子

我成功测试了我的GCM代码.

但完全相同的代码,我无法得到GCM推送并得到:

GCM错误:未注册.

我在我的项目中添加了异步库并已经检查过,我不知道为什么代码流不会进入asynctask

码

public void doMysql()
{
    Log.v("doMysql", "accessed");

    new AsyncTask<Void, Void, String>() {
        @Override
        protected void onPreExecute() {
            super.onPreExecute();
            Log.e("AsyncTask", "onPreExecute");
        }
        @Override
        protected String doInBackground(Void... params) {
            Log.v("AsyncTask", "doInBackground");

            String msg = "";

            DefaultHttpClient httpclient = new DefaultHttpClient();
            HttpPost httppost = new HttpPost("http://172.16.100.172:52273/mysql");

            ArrayList<NameValuePair> nameValuePairs = new ArrayList<NameValuePair>();

            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("myday", Integer.toString(day_picker.getYear()) + 
                    addZero(day_picker.getMonth() + 1) + 
                    addZero(day_picker.getDayOfMonth())));
            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("mystar", changeStar(day_picker.getMonth() + 1, day_picker.getDayOfMonth())));
            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("mybt", changeBloodType(blood_picker.getValue())));
            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("mynum", "" + myPhone.getText()));
            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("yournum", "" + partnerPhone.getText()));
            nameValuePairs.add(new BasicNameValuePair("myregID", regid)); …

上面的图片是android studio的默认项目结构.

我想将自己的动画xml文件添加到anim文件夹并使用它.所以我尝试创建一个名为'anim'的文件夹,但它说该文件夹alreay存在但是我看不到......我怎么能'看'和'访问'动画文件夹？

我需要构建一个具有闹钟功能的应用程序 - 这意味着用户可以设置应用程序唤醒和执行某些操作的时间.

我看到我可以发布并捕获本地推送通知但我需要在应用程序唤醒时运行一些代码.

iOS是否提供此行为？谢谢!

我不明白为什么我们使用方法getIntent().

因为,当我们需要那个方法时,我们可以使用方法onActivityResult().

但是通过使用方法getIntent(),它可能会导致NullPointerException.

任何人都可以解释我(android新手)？

命令"gcloud preview app deploy app.yaml --promote"时出错:

错误:(gcloud.preview.app.deploy)错误响应:[13] CPU配额超出:正在使用:7,请求:2,限制:8版本:20151201t142343.388948918338383472

有什么可以解决这种情况吗？

我正在尝试使用具有Ubuntu 14.04,Apache2,python 3.4的AWS EC2设置我的django(1.8)应用程序.

当我运行'sudo service apache2 start'时,页面会不断重新加载,同样的错误信息堆叠在'/var/log/apache2/error.log'上.

错误消息是

[2016年8月26日星期五] [mpm_event:notice] [pid n:tid m] AH00489:Apache/2.4.7(Ubuntu)mod_wsgi/4.5.5 Python/3.4.3已配置 - 恢复正常操作[2016年8月26日星期五] [核心:通知] [pid n:tid m] AH00094:命令行:'/ usr/sbin/apache2' 致命Python错误:Py_Initialize:无法获取语言环境编码ImportError:没有名为'encodings'的模块

我的配置如下:

我添加了一行:'Include /etc/apache2/httpd.conf' 在底部'/etc/apache2/apache2.conf'.

'/etc/apache2/httpd.conf':

WSGIScriptAlias / /home/ubuntu/project/project/project/wsgi.py
WSGIDaemonProcess project python-path=/home/ubuntu/project/project
WSGIProcessGroup project
WSGIPythonHome /usr/bin/python3.4

<Directory /home/ubuntu/project/project/project>
<Files wsgi.py>
Require all granted
</Files>
</Directory>

Alias /static/ /home/ubuntu/project/project/deploy_to_server/
<Directory /home/ubuntu/project/project/deploy_to_server>
Require all granted
</Directory>

我想我做的都没有错.

但它继续记录相同的错误.有什么我想念的吗？

我做了更改mod_wsgi/3.x Python/2.7 configured- > mod_wsgi/4.5.5 Python/3.4.3 configured用于同步python版本ALREADY

我下面tensorflow物体检测API的说明,并试图培养现有对象的检测模型("faster_rcnn_resnet101_coco")与具有50类我自己的数据集.

所以根据我自己的数据集,我创建了

1. TFRecord(单独进行培训,评估和测试)
2. labelmap.pbtxt

接着,我编辑model.config仅对模型faster_rcnn-num_classes(90 - > 50(我自己的数据集的类的),train_config-的batch_size(1的数量- 200000> 10),train_config-num_steps( - > 100), train_input_reader-tf_record_input_reader-input_path(到TFRecord驻留的路径)和train_input_reader-label_map_path(到labelmap.pbtxt驻留的路径).

最后,我运行命令

python train.py \
--logtostderr \
--pipeline_config_path="PATH WHERE CONFIG FILE RESIDES" \
--train_dir="PATH WHERE MODEL DIRECTORY RESIDES"

我遇到了以下错误:

InvalidArgumentError(参见上述用于回溯):ConcatOp:输入尺寸应当匹配:形状[0] = [1,890,600,3]对形状[1] = [1,766,600,3] [[节点:CONCAT_1 = ConcatV2 [N = 10, T = DT_FLOAT,TIDX = DT_INT32,_device = "/作业:本地主机/复制:0 /任务:0/CPU:0"(预处理器/分,Preprocessor_1 /分,Preprocessor_2 /分,Preprocessor_3 /分,Preprocessor_4 /分, Preprocessor_5 /分,Preprocessor_6 /分,Preprocessor_7 /分,Preprocessor_8 /分,Preprocessor_9 /分,CONCAT_1 /轴)]]

它似乎是输入图像的尺寸,因此可能是由于未调整原始图像数据的大小而引起的.

但据我所知,模型会自动调整输入图像的大小以进行训练(不是吗？)

然后我就遇到了这个问题.

如果有解决方案,我会很感激您的回答.谢谢.

UPDATE

当我updated my batch_size field …

我发现我的应用程序的bundleIdentifier与我的iTunes App ID不同.所以我想创建新的appID,但是我不能让app ID的bundleIdentifier'com.AB'与我已经拥有的app ID不同:'com.A.C'.所以我尝试删除一个,但是当我尝试时,它说

发生了未指定的错误.

应用程序ID"ABC1D2FG3.com.AC"似乎正在由App Store使用,因此目前无法删除它.

所以我删除了属于该AppID的所有证书和配置文件.但它仍然说同样的信息.

我认为图像是问题所在.我设置上传我的应用程序,但我不知道如何取消它.

我正在尝试使用数据框绘制图表。

我正在使用“pandas_datareader”来获取数据。

所以我的代码如下：

tickers = ["AAPL","GOOG","MSFT","XOM","BRK-A","FB","JNJ","GE","AMZN","WFC"]
import pandas_datareader.data as web
import datetime as dt
end = dt.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start = (dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=365*3)).strftime("%Y-%m-%d")
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = []
for ticker in tickers:
    sub_df = web.get_data_yahoo(ticker, start, end)
    sub_df["name"] = ticker
    data.append(sub_df)
data = pd.concat(data)

所以在变量 中data，有 8 列 =['Date', 'Open', 'High' ,'Low' ,'Close' 'Volume', 'Adj Close','name']

变量“data”如下所示：

我想要做的是绘制一个图表，将“日期”值作为 x 参数，将“高”值作为 y 参数，将多列作为“名称”列值(=["AAPL","GOOG","MSFT" 、“XOM”、“BRK-A”、“FB”、“JNJ”、“GE”、“AMZN”、“WFC”]）。

我怎样才能做到这一点？

当我执行时data.plot()，结果data很好地作为 x 参数，但有 5 …

我正在做一个与CNN相关的实验。

我要实现的是具有学习速率衰减的梯度下降和AlexNet的更新规则。

我要实现的算法如下（摘自alexnet论文）：

我认为我正确地学习了速度下降，并且代码如下（我根据global_step正确地检查了学习速度下降）：

learning_rate = tf.train.exponential_decay(starter_learning_rate, global_step,
100000, 0.1, staircase=True)

接下来，我应该执行更新规则（权重衰减为0.005且动量为0.9），我认为我正确地执行了动量，但是找不到实现权重衰减的方法，代码也如下：

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits = fc8))
train_step = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, 0.9).minimize(cross_entropy,global_step=global_step)

我是否在正确地进行“学习率衰减”和“动量”？以及如何正确实现“ 0.005的权重衰减”？

我使用tf.layers.conv2d作为卷积层，以便在其中包含权重和偏差。代码如下：

conv5 = tf.layers.conv2d(
  inputs=conv4,
  filters=256,
  strides=1,
  kernel_size=[3, 3],
  kernel_initializer= tf.constant_initializer(pre_trained_model["conv5"][0]),
  bias_initializer = tf.constant_initializer(pre_trained_model["conv5"][1]),
  padding="SAME",
  activation=tf.nn.relu,name='conv5')

我试着获得我所在位置的坐标.

我stackoverflowed所以我编码如下:

locationManager = [[CLLocationManager alloc] init];
locationManager.delegate=self;
locationManager.distanceFilter = kCLDistanceFilterNone;
locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyKilometer;
[locationManager startUpdatingLocation];

CLLocation *location = [locationManager location];
CLLocationCoordinate2D coordinate = [location coordinate];

self.longitude=coordinate.longitude;
self.latitude=coordinate.latitude;

NSLog(@"dLongitude : %f",self.longitude);
NSLog(@"dLatitude : %f", self.latitude);

但我总是一直都是0.上面的代码是错的吗？或者我没有为GPS定位设置我的模拟器？

我不明白为什么我在协调方面遇到麻烦.

我正在通过以下官方链接关注本教程：https : //developers.google.com/sheets/quickstart/python

我确实执行了“ quickstart.py”进行身份验证。之后，我再次运行“ quickstart.py”，并在本教程获得时看到了来自“ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms/edit#gid=0 ” 的数据。

我确实将电子表格ID更改为自己的ID，并通过以下方法从电子表格中获取数据：service.spreadsheets().values().get().execute()

但是我的目标是向电子表格中添加数据，因此我使用了“更新”方法，如下所示：

rangeName = 'A2:D'
body['range'] = rangeName
body['majorDimension'] = 'ROWS'
body['values'] = ['test','test','test','test']
result = service.spreadsheets().values().update(
    spreadsheetId=spreadsheetId, range=rangeName, body=body).execute()
print('result:'+str(result))

然后我得到一个错误：

googleapiclient.errors.HttpError：https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/MY_SPREADSHEET_ID/values/A2%3AD?alt=json返回“请求的身份验证范围不足。

我不知道为什么在尝试更新我的工作表时会出现这种错误，为什么在尝试从我的工作表中获取数据时却不会发生此错误。 ）

谢谢。