小编Sam*_*ara的帖子

在拒绝Codeign访问Keychain后,Xcode不会让它为Device构建

我是iOS开发的新手,今天我尝试在我的iPhone上查看我的应用程序并尝试为该设备构建它.因此,当我点击构建时,它要求输入我的密码以让代码签名来访问密钥链.但经过几次尝试,我不小心点击了拒绝按钮.然后我再次尝试为设备构建我的应用程序,现在它说,

Swift sodlib tool error, task failed with exit 1 signal 0
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当我检查它说错误时,

unknown error -1=ffffffffffffffff
error: Task failed with exit 1 signal 0 {
/usr/bin/codesign '--force' '--sign' 'A6646CD79C82476C1C35598A10134D3171EE09CD' '--verbose' '/Users/samitha/Library/Developer/Xcode/DerivedData/TestFoodTracker-gdcqosdrvtooqocosgttmwyzvgtg/Build/Products/Debug-iphoneos/TestFoodTracker.app/Frameworks/libswiftContacts.dylib'
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我做了什么

我试图让codesign访问"keychain Access"并检查登录时的每个密钥,但是在每个密钥的"访问控制"部分中,"已允许所有应用程序访问此项目"已被选中.

我找不到更多方法来纠正这个错误,让我的应用程序为我的设备构建.如果有人知道如何纠正这个,请帮助我.谢谢.

xcode keychain codesign ios

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ConvNet具有98%的测试准确度,在预测时总是错误的

我目前正在构建一个卷积神经网络,以区分清晰的ECG图像和ECG图像与噪声.

有噪音:

使用噪声样本心电图图像

没有噪音:

无噪声样本心电图图像

我的问题

因此,我确实使用了高于tensorflow的keras构建了一个convnet,并对其进行了多次训练,但始终如此,它具有99%的训练准确度,99%的验证准确度和98%的测试精度.但是当我预测一张图片时,它总是会给我[0].

培训,验证和测试的准确性

大多数时候,我的模型早期停留在3或4纪元,在训练和验证方面都有99%的准确率.几乎所有的时间在第一纪元或第二纪元都给出了98%或99%的准确度.

我的模特

from keras.models import Sequential
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation,Dropout,Flatten,Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.layers import ZeroPadding2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping

tensorboard = TensorBoard(log_dir="./logs",histogram_freq=0,write_graph=True,write_images=True)
earlystop = EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=2,verbose=1)

# Variables
batchSize = 15
num_of_samples = 15000
num_of_testing_samples = 3750
num_of_val_samples = 2000

training_imGenProp = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                width_shift_range=0.02,
                                height_shift_range=0.02,
                                horizontal_flip=False,
                                fill_mode='nearest'
                                )   

testing_imGenProp = …
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python machine-learning deep-learning keras tensorflow

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