尝试在Embarcadero XE5中使用NFC在Android上运行.从以下内容开始:https://forums.embarcadero.com/thread.jspa？threadID = 97574 ,它们似乎正在运行.现在想注册NFC Intent的回调
Java方法:
1. Register current activity as a listener
...
2. Receive Intent
@Override
protected void onNewIntent(Intent intent) {
if (NfcAdapter.ACTION_NDEF_DISCOVERED.equals(intent.getAction())) {
NdefMessage[] msgs = NfcUtils.getNdefMessages(intent);
}
}
资料来源:http://www.jessechen.net/blog/how-to-nfc-on-the-android-platform/
德尔福方法(我想象):
1. Define methods available in Java interface
来源:https://forums.embarcadero.com/thread.jspa？messageID = 634212
Question:
How do I register a listener for NFC intent messages and
how do I eventually get messages?
我的猜测是调用enableForegroundDispatch方法.定义如下:
procedure enableForegroundDispatch; cddcl;
从Android API调用它 …
我正在考虑更改hnn包以支持网络中每个节点的不同激活功能.
特别是,这一行和这一行使用特定的功能(激活),但我试图扩展它以支持以下内容:
evalNet n@(Network{..}) inputs activations = do
s <- foldM (\x -> computeStepM n x (activations!!N)) state inputsV
其中N是节点ID /索引.
目前我处于一个阶段,我的激活功能列表与网络中的节点数量相同.
我需要帮助(因为我迷失在包源代码中)以找到Nth activations从列表中应用函数的方法.
编辑:我尝试StateT使用tick(从文档)和使用zip函数的方法,每个步骤都给出多次执行,所以最终的结果变得错误
对Jira的问题收集者有疑问.
对于那些拥有Jira,但不了解问题收集器的人 - 管理员 - >项目 - > AnyProject - >问题收集器(左) - >添加问题收集器.完成所有配置后,您将获得一个js脚本,该脚本必须嵌入到html页面中.这个js脚本能够触发Jira问题收集器弹出窗口.
我想显示弹出问题收集器窗口并注入一些额外的html标签.基本上我想将弹出窗口分成两部分,并在窗口的顶部显示"注册新问题",并在窗口底部显示所有已注册的问题.
现在我在页面加载时显示弹出窗口(此脚本在加载网页时触发问题收集器的弹出窗口 - jQuery(document).ready(..)):
<html>
<head>
<script src="http://code.jquery.com/jquery-1.8.3.js"></script>
<script type="text/javascript" src="put_your_own_jira_issue_collector_link"></script>
<script type="text/javascript">
jQuery.ajax({
url: "put_your_own_jira_issue_collector_link",
type: "get",
cache: true,
dataType: "script"
});
jQuery(document).ready(function () {
window.ATL_JQ_PAGE_PROPS = {
"triggerFunction": function (showCollectorDialog) {
jQuery(document).ready(function () {
showCollectorDialog();
});
}
}
});
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
打开网页时会显示弹出窗口.页面的结构是:
<html>
<body>
<div id="atlwdg-blanket" class="atlwdg-blanket">
<div id="atlwdg-container" class="atlwdg-popup atlwdg-box-shadow atlwdg-hidden">
<iframe id="atlwdg-frame">
<html class="chrome webkit">
<body id="atlScriptlet">
<div class="aui-dialog …请求在应用程序中更改注释字段最大大小.之前它已设置为varchar(500),因此在阅读文档后,我决定将字段的数据类型从varchar(500)更改为varchar(max).数据库接受的更改没有任何问题(使用Microsoft SQL Server Management Studio 2005和Microsoft SQL Server Management Studio 2008进行数据库管理).然后我继续改变软件.软件是用Delphi编写的,用RemObjects与数据库进行通信.所以我更改了服务器的TDASchema,它将我的新varchar(max)字段映射为String(65536)数据类型(让我有点担心这样一个明确的静态大小,但我继续).然后我检索了我的TDAMemDataTable对象的DataTable Schema,它更新了所有字段.
我启动了应用程序并决定查看我的数据库是否接受对此特定更改字段的更改.我已经编辑了其中一条记录并单击了按钮以将DataSet与服务器同步并获得了这样的失败消息:
数据类型varchar(max)和text在等于运算符中不兼容
我将其解释为我的服务器对象(使用RemObjects对象映射数据库字段的对象)已将字段数据类型映射到RemObjects中的错误数据类型.
怎么解决这个问题？有哪些替代方案？
PS在此版本中,从RemObjects构建.1267日志,它清楚地表明:
修复:DataSnap:无法将更新发布到MSSQL 2005 VARCHAR(MAX)
我正在使用构建版本.1067.不知道更新是否能解决问题
PPS更新到最新版本的RemObjects后,问题仍然存在.
有没有办法在没有任何额外插件的情况下在JIRA评论中引用Confluence页面？可以使用用户宏接受解决方案.
使用Confluence 5.5和JIRA 6.2.2.Confluence和Jira在应用程序链接中连接在一起
JIRA标记助手中没有关于此类链接的内容,也无法在其他地方找到任何内容
我给了一组元素,比如10到21(总是顺序的),我生成相同大小的数组,其中大小是运行时确定的.
3个生成数组的示例(数组#是动态的,以及所有数组中的元素数,其中一些元素可以是0 - 未使用):
A1 = [10,11,12,13]
A2 = [14,15,16,17]
A3 = [18,19,20,21]
这些生成的数组将被赋予不同的进程,以对元素进行一些计算.我的目标是平衡每个获得阵列的进程的负载.我的意思是:
举个例子,有
A1 = 46
A2 = 62
A3 = 78
对每个线程给出的元素的潜在迭代.
我想重新排列初始数组,为每个进程提供相同数量的工作,例如:
A1 = [21,11,12,13] = 57
A2 = [14,15,16,17] = 62
A3 = [18,19,20,10] = 67
(不是平等分配,但比初始更公平).分布可以是不同的,只要它们接近某个最佳分布并且优于第一个和最后一个数组的最差(初始)情况.在我看来,使用不同的索引可以实现不同的分布[在这里进行数组的拆分{可以是不均匀的}]
这适用于给定的例子,但可能有奇怪的情况..
所以,我认为这是一个反射问题(由于缺乏正确定义的知识),其中应该通过对角线看到数组,例如:
10 | 111213
1415 | 1617
181920 | 21
然后可以做一个明显的替代..
我尝试实现如下:
if(rest == 0)
payload_size = (upper-lower)/(processes-1);
else
payload_size = (upper-lower)/(processes-1) + 1;
//printf("payload size: %d\n", payload_size); …我正在尝试将注意机制添加到堆叠的LSTM实现中https://github.com/salesforce/awd-lstm-lm
所有在线示例都使用编码器 - 解码器架构,我不想使用(我必须注意机制吗？).
def __init__(self, rnn_type, ntoken, ninp, nhid, nlayers, dropout=0.5, dropouth=0.5, dropouti=0.5, dropoute=0.1, wdrop=0, tie_weights=False):
super(RNNModel, self).__init__()
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.rnns = [torch.nn.LSTM(ninp if l == 0 else nhid, nhid if l != nlayers - 1 else (ninp if tie_weights else nhid), 1, dropout=0) for l in range(nlayers)]
for rnn in self.rnns:
rnn.linear = WeightDrop(rnn.linear, ['weight'], dropout=wdrop)
self.rnns = torch.nn.ModuleList(self.rnns)
self.attn_fc = torch.nn.Linear(ninp, 1)
self.decoder = …delphi ×2
jira ×2
android ×1
arrays ×1
c ×1
confluence ×1
cross-domain ×1
database ×1
delphi-xe5 ×1
haskell ×1
jquery ×1
loops ×1
mapreduce ×1
nfc ×1
pytorch ×1
remobjects ×1
sql-server ×1
tensor ×1