首先给大家介绍使用文件如何对数据进行存储，Activity提供了openFileOutput()方法可以用于把数据输出到文件中，具体的实现过程与在J2SE环境中保存数据到文件中是一样的。
public void save()
{
try {
FileOutputStream outStream=this.openFileOutput(“a.txt”,Context.MODE_WORLD_READABLE);
outStream.write(text.getText().toString().getBytes());
outStream.close();
Toast.makeText(MyActivity.this,”Saved”,Toast.LENGTH_LONG).show();
} catch (FileNotFoundException e) {
return;
}
catch (IOException e){
return ;
}
}
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文章浏览阅读8.9k次，点赞9次，收藏30次。1、ResNet 起源ResNet 的出发点是，在一个浅层的网络模型上进行改造，将新的模型与原来的浅层模型相比较，改造后的模型至少不应该比原来的模型表现要差，极端情况下，新加层的结果为 0，这样它就等同于原来的模型了。2、瓶颈结构对于每个残差函数 f，使用3个层叠层，分别为1×1、3×3和1×1卷积，其中1×1层负责减小/增加尺寸，3×3层为瓶颈层。假设现在有一个由3个卷积层..._resnet 梯度消失
文章浏览阅读1.4w次。有一段时间没有用VS2010了，现在要用了，突然报了上述的那个错误。其实是控件没有注册的问题。在vs2010的资源视图中，一个一个的点击，会有一个ActiveX控件注册问题的提示。我的提示的是VideoPlay.ocx这个以前实验室师兄写的控件。但是我记得很早就注册过了的啊。难道是我有一段时间没用VS2010，自己有什么文件更新了吗？控件的位置在C:\windows\syste_vs2010 occcont.cpp
文章浏览阅读5k次。https://blog.csdn.net/caesarx/article/details/7869771picturebox控件共有两种载入图片方式，分别为：pictureBox1.BackgroundImage = Image，pictureBox1.load(url)为使加载的图片自使用控件尺寸，可以分别对pictureBox控件设置BackGroundImageLayout=Stre..._winform picturebox自适应
文章浏览阅读9.1w次，点赞4次，收藏16次。目前还免费的国外稳定可靠的域名邮箱主要有俄罗斯的Mail.ru，Yandex和美国的Zoho，以及25Mail.St ，Postale。它们都是很好的免费架设域名、企业邮局的第三方平台，可架设内置的邮件订阅网站RSS更新和用户订阅管理功能。目前Zoho免费用户不支持POP和SMTP，无法自建域名邮局设置订阅无法使用，不过Postale，mail.ru 和Yandex邮局都支持POP3和STMP。如果是个人简单的域名邮箱日常使用，直接使用Postale或腾讯域名邮箱或163域名邮箱就可以。一、Ya_yandex入口
文章浏览阅读2w次，点赞40次，收藏170次。AD PCB 导入ADS仿真欢迎交流学习——[email protected]相信很多同学都和我一样，看了网上各种PCB板导入ADS教程后，觉得很繁琐，还需要借助autoCAD进行中间操作，废话不多说，这里分享以下我的仿真过程，希望对大家有帮助。1、PCB生成ODB++文件这里我们并不生成geber 文件，或者其他DXF DWG文件，而是选择ODB++，ODB++不仅含有元器件参数，还含有网络参数。① 打开AD17 → file → fabrication output → ODB+_altium designer能和ads结合使用吗
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文章浏览阅读1.3w次，点赞25次，收藏133次。token机制何为token token即为令牌，是服务器生成的一串字符串，作为客户端向服务器进行请求的“通行证”。在客户端进行初次登陆后由服务器返回，之后的每次请求只需要携带token进行请求即可，而无需携带密码等敏感信息为何tokentoken可以减少敏感信息在网络间的传递因为json的通用性，所以JWT是可以进行跨语言支持的，像JAVA,JavaScript,NodeJS,PHP等很多语言都可以使用JWT可以在自身存储一些其他业务逻辑所必要的非敏感信息便于传输，jwt的构成非常简单_双token
文章浏览阅读3.6k次，点赞2次，收藏11次。word2vec 与 doc2vec的区别:两者从字面意思上就可以大致判断出区别来，word2vec主要针对与单词，而doc2vec主要针对于文本：顾名思义，Word2Vec是在单个单词上训练的，而Doc2vec是在可变长度的文本上训练的，因此，每个模型可以完成的任务是不同的。使用Word2Vec，您可以根据上下文预测单词，反之则可使用Vera，而使用Doc2vec则可以测量完整文档之间的关系。概述:文本向量化是自然语言处理中的基础工作，文本的表示直接影响到了整个自然语言处理._doc2vec和word2vec区别