小编use*_*197的帖子

我正在制作一个我正在使用的iPhone应用程序,并在动作表中UIDatePicker显示所选的时间.在动作表中,时间以10分钟的间隔显示.

textfield 我滚动时正确设置了值 Datepicker

如果我 不滚动动作表然后直接单击选择按钮然后文本字段设置当前时间(11:56)但我选择在动作表(11:50)时间.(textfield)显示不正确的值.

如何设置textfield's值(11:50).给我一些解决方案.

我正在尝试对16-QAM进行调制和解调,然后尝试比较理论和模拟BER.

我没有simulation在图中获得-line.

我无法理解我的代码有什么问题.有谁能够帮我？

这是代码:

M=16;
SNR_db = [0 2 4 6 8 10 12];
x = randi([0,M-1],1000,1);
hmod = modem.qammod(16);
hdemod = modem.qamdemod(hmod,'SymbolOrder', 'Gray');
tx = zeros(1,1000);
for n=1:1000
tx(n) = modulate(hmod, x(n));
end
rx = zeros(1,1000);
rx_demod = zeros(1,1000);
for j = 1:7
    err = zeros(1,7);
    err_t = zeros(1,7);
    for n = 1:1000
rx(n) = awgn(tx(n), SNR_db(j));
rx_demod(n) = demodulate(hdemod, rx(n));

if(rx_demod(n)~=x(n))
    err(j) = err(j)+1;
end
    end
   % err_t = err_t + err;
end
theoryBer …

在这个链接的最后它提到

http://comments.gmane.org/gmane.comp.web.curl.library/40895

只要您重新使用该句柄，libcurl 默认就会使用其 DNS 缓存。您可以更改它在缓存中保存条目的时间 - 它只是为了帮助“尖峰”或对相同主机名的快速请求，因为它没有获得“真实”的 TTL 值。

我已经浏览了curl http://curl.haxx.se/docs/manpage.html的所有文档 ，但我找不到任何方法来更改curl在缓存中保存条目的时间（TTL）。

如何设置curl缓存项保留时间以及如何清除curl缓存？

我试图获取有关 gaana.com API 的信息，以便从中播放歌曲。

在获取特定“曲目”（歌曲）的数据后，有人可以帮助我如何使用 gaana.com API 播放歌曲吗？

是否可以使用 Gaana 提供的所有 API 播放歌曲？

Octave被认为是MATLAB的开源实现.

在MATLAB中有一个功能fitnet.

有人知道Octave中的相应功能吗？

PS:我还在我的八度版中安装了Octave的神经网络包.

或者,也许,有人知道其他一些具有此功能的包吗？

我在OpenMPHyperThreaded CPU上使用代码.

如果其他条件相同,那么非HyperThreaded CPU的性能会如何变化？

我注意到100%的处理器利用率,无论我运行多少线程,但改变线程数确实提高了性能.怎么会这样？

非INTEL多线程CPU的故事是否相同？

在我的项目中，我曾使用k均值对组之间的数据进行分类，但是我对Scikit-learn的k均值的计算存在问题-速度非常慢。我需要加强它。

我尝试将更n_jobs改为-1，但是速度仍然很慢！

有什么建议如何加快？

Python 标准库的socket.create_connection()方法有一个源地址选项，用于控制连接使用的源 IP。

给定一台具有多个地址的机器，我如何使用 Python ZeroMQ 套接字做同样的事情？

在这种情况下，我一直在使用 Linux 的 iproute2ip addr add来创建地址和 ZeroMQPUB/SUB套接字原型。

我试图通过Python捕获实时流式金融时间数据.我想最初将信息存储在数据库中,然后在以后进一步开发一个程序,根据这些数据分析和做出交易决策.能够随后在网站或Jupyter笔记本中以某种图形格式显示所述数据将是很好的.

作为一个起点,我想我会使用GDAX或Gemini的比特币数据.如果可行,我想捕获刻度数据和潜在的附加订单信息.

在进行一些研究时,我对这些选项感到有点不知所措,并且可以在如何构建项目以及哪些库最合适方面使用一些指导.

我查看了每个服务的API以及一些Github项目的相应文档,我仍然不确定从哪里开始.任何建议,建议或推荐阅读将不胜感激.

我已经为自定义对象检测训练了一个faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco模型(可在此处获得).

为了预测,我在我的图像上使用了对象检测演示jupyter笔记本文件.还检查了每个步骤消耗的时间,发现它sess.run一直在占用.

但是在GPU上预测(3000 x 2000)像素大小(大约1-2 [MB])的图像需要大约25-40 [秒].

有人能解决这个问题吗？

我已经执行了分析,链接到下载分析文件

链接到完整的分析

系统信息:
培训及预测虚拟机中创建Azure的门户与Standard_NV6(细节在这里它使用),NVIDIA的Tesla M60 GPU

• 操作系统平台和分发 - Windows 10
• TensorFlow安装自 - 使用pip pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
• TensorFlow版本 - 1.8.0
• Python版本 - 3.6.5
• GPU/CPU - GPU
• CUDA/cuDNN版本 - CUDA 9/cuDNN 7