Archivi giornalieri: 1 Agosto 2019

안드로이드 alarm 예제

AlarmManager의 설정 또는 설정반복 메서드를 호출하여 경보 개체로 보류 중인 의도를 설정하고 알람 개체를 시작합니다. 그런 다음 알람이 한 번 또는 반복적으로 실행됩니다. 두 유형 모두 화면이 꺼져 있으면 장치의 CPU를 깨우라는 “웨이크 업”버전이 있습니다. 이렇게 하면 예정된 시간에 알람이 울립니다. 이 기능은 앱에 특정 작업을 수행할 수 있는 창이 제한된 경우와 같은 시간 종속성이 있는 경우에 유용합니다. 알람 유형의 절전 모드 해제 버전을 사용하지 않으면 기기가 다음에 깨어있을 때 모든 반복 알람이 울립니다. 경보를 사용하여 활동, 서비스 또는 브로드캐스트 수신기를 호출하는 보류 중인 의도를 보낼 수 있습니다. 한 번 호출되거나 설정 간격 시간에서 반복적으로 호출할 수 있습니다. 첫 번째 버튼을 클릭하면 일회성 알람이 생성되며 알람이 실행될 때 활동이 열립니다. 알람은 항상 실행됩니다 안드로이드 배경 서비스를 대체 할 수 있습니다. 그것은 예약 된 시간에 트리거 될 수 있기 때문에 알람은 특별한 시간에 실행됩니다. 이렇게 하면 시스템 리소스 비용이 절감될 수 있습니다. 브로드캐스트 수신기가 안드로이드 N 이상에서 재부팅시 제대로 트리거되도록하기 위해, 당신은 directBootAwaretrue로 설정해야하고 LOCKED_BOOT_COMPLETED 알람 관리자는 안드로이드의 클래스는 장치 시스템 경보 서비스에 액세스 할 수 있습니다.

AlarmManager를 사용하면 특정 시간에 특정 코드를 실행하도록 예약할 수 있습니다. 우리는 AlarmManager 세부 사항의 세부 사항으로 다이빙하자 : 세 개의 버튼이 포함 된 단일 활동을 사용하는 응용 프로그램. 하나의 버튼은 알람 서비스를 시작하기위한 것입니다, 다른 예약 된 알람을 취소합니다. 세 번째 버튼은 지정된 달력 시간에 알람을 시작하는 것입니다. 예를 들어 생일 미리 알림 시간을 설정한 경우를 예로 들 수 있습니다. 오후 10시 30분에 호출되며 30분마다 반복됩니다. 프로젝트에서 일정 함수를 구현하려고 합니다. 그래서 알람 관리자 프로그램에 대 한 Googled 하지만 어떤 예제를 찾을 수 없습니다. Android는 알람 서비스에 대한 두 가지 클럭 유형을 지원합니다. 경과 실시간 및 실시간 시계 (RTC).

경과 된 실시간 장치가 마지막으로 부팅 된 이후 시간을 사용합니다. 실시간 시계 (RTC)는 알람 서비스 시계에 대한 UTC 시간을 사용합니다. RTC는 가장 일반적으로 안드로이드에서 알람 서비스를 설정하는 데 사용됩니다. 다음 예제에서는 RTC를 사용하여 알람을 예약합니다. 반복 알람을 디자인할 때 선택할 때마다 앱에서 시스템 리소스를 사용하거나 악용하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 서버와 동기화되는 인기 있는 앱을 가정해 보겠습니다. 동기화 작업이 시계 시간을 기반으로 하고 앱의 모든 인스턴스가 오후 11:00에 동기화되는 경우 서버의 로드로 인해 대기 시간이 높거나 “서비스 거부”가 발생할 수 있습니다. 알람을 사용하는 이러한 모범 사례를 따르십시오 : 안녕하세요 벨랄, 나는 코드를 사용하고 있지만, 응용 프로그램이 사망하거나 모바일 재부팅하는 경우 예약 된 경보가 발사되지 않습니다. 나는 아수스 zenfone m1 프로를 사용하고 있습니다.

및 letv 모바일. 둘 다 각각 오레오와 마시멜로에서 실행됩니다. 기본적으로 장치가 종료되면 모든 경보가 취소됩니다. 이러한 일이 발생하지 않도록 사용자가 장치를 재부팅하는 경우 반복 경보를 자동으로 다시 시작하도록 응용 프로그램을 디자인할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 수동으로 알람을 다시 시작하지 않고도 AlarmManager가 작업을 계속할 수 있습니다. 안드로이드 활동은 간단하도록 설계되었습니다. 타임피커 구성 요소 뒤에 토글 버튼이 있습니다. 그거에요. 알람을 설정하고 스위치를 켜는 시간을 선택합니다. 알람이 작동합니다.

30분 후에 알람을 발생시키기 위해 장치를 깨우고 30분마다: 위에서 설명한 바와 같이 경보 유형을 선택하는 것이 종종 알람을 만드는 첫 번째 단계입니다. 또 다른 구별은 얼마나 정확한 알람이 필요한지입니다. 대부분의 앱에서 setInexactRepeating()이 올바른 선택입니다.

아두이노 실습 예제

아두 이노 사람들에 의해 지난 5 월 Arduino 사람들에 의해 여기에 발표 된 바와 같이 (코멘트, TFA에 없는) 회로도는 NINA-W102 무선 모듈의 모든 패드가 FPGA에 연결되어 있음을 확인, 그 중 6 을 제외하고 는 여전히 PCIe 커넥터를 통해 액세스 할 수 있습니다 (4 x ADC / GPIO + RMII 마나그 ement 버스). 내 가정은 SAMD21FPGA에 JTAG를 통해 명령을 보내고 있으며 현재 구성은 이를 이해합니다. 따라서 SAMD21의 (또는 Arduino의) 코드에서 FPGA의 I / O 핀과 같은 것을 구성 할 수 있습니다. 그러나 이 프로젝트를 시작하려는 경우에도 리버스 엔지니어링을 수행할 수 있습니다. 왜? 아두 이노가 자신의 FPGA 코드를 로드하는 것에 대해 말하는 것은 다음과 같습니다 (우리는 강조를 추가했습니다): Arduino IoT 서비스는 공개적으로 액세스 할 수있는 MQTT 서버입니다. 아다프루트 IO와 같은 서비스에 비해 아두이노 IoT는 매우 단순합니다. 대시보드는 등록된 장치(또는 사물)의 간단한 목록입니다. API는 MQTT 게시 및 구독자일 뿐입니다. GUI 위젯이나 자동화가 없습니다. 인텔 개발 키트를 얻는 것만으로도 어떤 이점이 있습니까? 나는 아두 이노가이 과정을 더 악화시킬 것이라고 신비합니다. 그것은 이미지 처리에 대 한 좋은 것 하지만 그 건 초보자 것 이며 Arduino 초보자에 대 한 되었습니다.

잠깐, 아두 이노는 소프트웨어 제어 번개를 할 수 있습니다?!? 젠장, 난 지금 이것을 들여다 봐야해…! 그리고 프로그래밍없이 만들 수있는 프로젝트의 경우 Xod가 어떻게 Xod가 코딩없이 아두 이노 로봇을 구축하는 데 도움이되는 지 Xod가 로봇 공학을 배우고 싶지만 프로그래밍 기술이없는 아두 이노 로봇을 구축하는 방법을 살펴 보십시오. Xod 그래픽 IDE와 아두 이노 제어 로봇으로 쉽게 할 수 있습니다. 자세한 내용을 읽어보십시오. 이것이 작동하는 유일한 방법은 누군가가 사용하기 쉬운 도구 세트를 마련하는 것입니다. 그들은 정말 FPGA에 대한 진정한 아두 이노가 필요합니다. 이 프로젝트에서는 Arduino 및 일부 IR 구성 요소를 사용하여 리모컨을 빌드하는 방법을 배웁니다. 결과는 미친 근처에 사람을 운전 보장! Arduino IoT MQTT 서버의 중요한 측면은 하나의 장치만 특정 피드에 게시할 수 있다는 것입니다. 그러나 여러 장치가 단일 피드를 구독할 수 있습니다. 두 개의 센서가 있는 경우 Arduino IoT 대시보드에서 각각 장치(또는 사물)로 정의됩니다. 해당 피드에만 게시할 수 있습니다. 가장 먼저 해야 할 일은 GitHub 리포지토리를 잡는 것입니다. 또한 아두 이노 IDE (최근 사본)와 인텔의 쿼투스 소프트웨어가 필요합니다.

내부에는 세 개의 디렉토리가 있으며, 그 중 두 가지에는 원래 Arduino 파일의 약간 수정된 복사본이 포함되어 있습니다. 그러나 파고를 시작하기 전에 프로세스의 높은 수준의 개요를 살펴보겠습니다. 안녕 얘들 아, 늦은 도착 죄송합니다 … 그냥 내 2 센트를 추가하고 싶었다 : 1) 우리는 문서와 조금 뒤쳐지고 있지만 모든 오픈 소스가 출시 될 것입니다.

상관관계 예제

2. 상관 관계는 연구원이 변수 사이의 관계가 있는지 명확하고 쉽게 볼 수 있습니다. 그런 다음 그래픽 형식으로 표시할 수 있습니다. PPMC의 더 많은 예를 보고에 관심이 있다면, 건강의 Openi 웹사이트에 여러 연구를 찾을 수 있습니다., 탄수화물 체중 감량에 재생 하는 역할에 유 방 낭종 이미징으로 다양 한 연구에 결과 보여줍니다. 맨 위로 상관 관계 값이 이제 0입니다: “상관 관계 없음”… ! 1892년, 영국의 통계학자 프랜시스 이시드로 에지워스(Francis Ysidro Edgeworth)는 “상관평균”이라는 논문을 발표했으며, 철학 잡지, 5시리즈, 34, 190-204년에는 “상관관계 계수”라는 용어를 사용했습니다. 그것은 까지 1896 영국 수학자 칼 피어슨은 두 논문에서 “상관 관계의 계수”를 사용: 진화의 수학 이론에 대한 기여와 진화의 이론에 수학 기여. III. 회귀, 헤아림과 판믹샤. 상관 관계를 추정하기 위한 Pearson 제품 모멘트 상관 관계 공식을 도입한 두 번째 논문입니다. #1 팁: 이 테스트를 수행하기 전에 데이터 집합의 SPSS 분산도를 만드는 것이 좋습니다. SPSS는 항상 일종의 답변을 제공하고 데이터가 선형적으로 관련되어 있다고 가정하기 때문입니다.

다른 상관 관계(예: 기하급수적으로 관련된 데이터)에 더 적합한 데이터가 있는 경우 SPSS는 여전히 Pearson의 데이터를 실행하므로 오해의 소지가 있는 결과를 얻을 수 있습니다. #2 팁: 평균 및 표준 편차와 같은 설명 통계를 포함하려면 Bivariate 상관 관계 창에서 “옵션” 버튼을 클릭합니다. 맨 위로 돌아갑니다. 2. 상관 관계는 우리가 주어진 데이터를 넘어 갈 수 없습니다. 예를 들어 숙제(1/2시간 ~3시간)와 G.C.S.E. 패스 수(1~6시간) 사이에 연관이 있는 것으로 나타났다고 가정해 보겠습니다. 숙제에 6 시간을 보내는 것이 12 G.C.S.E. 패스를 생성 할 가능성이 있다는 것을 추론하는 것은 합법적이지 않을 것입니다. 데이터 집합 간의 상관 관계는 데이터 집합이 얼마나 잘 관련되어 있는지를 측정한 값입니다. 통계에서 상관 관계의 가장 일반적인 척도는 Pearson 상관 관계입니다. 전체 이름은 Pearson 제품 모멘트 상관 관계(PPMC)입니다.

두 데이터 집합 간의 선형 관계를 보여 주십습니다. 간단히 말해서, 그것은 질문에 대답, 나는 데이터를 나타내는 라인 그래프를 그릴 수 있습니까? 두 글자는 Pearson 상관 관계를 나타내는 데 사용됩니다: 모집단에 대한 그리스어 문자 rho(θ)와 샘플의 문자 “r”. Pearson의 상관 계수는 -1과 +1 사이의 값을 반환하는 선형 상관 계수입니다. A -1은 부정적인 상관관계가 강한 것을 의미하고 +1은 강한 양성 상관관계가 있음을 의미합니다. A는 상관 관계가 없음을 의미합니다(이 상관 관계는 0 상관관계라고도 함). 상관 관계는 연관을 의미합니다 – 더 정확하게는 두 변수가 관련된 정도의 척도입니다. 상관 관계 연구의 세 가지 가능한 결과가 있습니다: 양수 상관 관계, 음상관 및 상관 관계 없음. 모든 변화가 긍정적인 결과를 제공하는 것은 아닙니다. 부정적인 상관 관계의 이러한 다른 예는 실제 세계에서 얼마나 많은 것들이 반비례반응하는지보여줍니다.

상관 관계는 일반적으로 두 정량 변수(예: 높이 및 가중치) 간의 선형 관계를 측정하는 척도로 정의됩니다.

케라스 딥러닝 예제

그러나 이 방법은 Keras를 사용하는 데 비해 힘든 것처럼 보입니다. 귀하의 응답주셔서 감사합니다. 친애하는 제이슨, 저는 딥 러닝에 익숙하지 않습니다. 초보자이기 때문에, 나는 당신에게 바보 처럼 보일 수있는 기술적 인 질문을하고 있습니다. 내 질문은 – 우리는 깊은 신경망을 사용하여 문장을 분류하는 동안 문장의 기능 (예 : 문장의 길이 등)을 사용할 수 있습니까 (o / p는 +ve 문장과 -ve 문장이라고 가정) ? 1. Keras의 “to_categorical” 함수사용에 대한 66-69 번 선에서 내 메모를 참조하십시오. Keras 및 딥 러닝을 통해 모든 사용자가 시작하고 실행할 수 있도록 이 예제에 매우 작은 데이터 집합을 사용했습니다. 일반적으로 클래스당 최소 1,000개의 이미지가 있어야 합니다. 우리의 네트워크는 또한 완벽에서 멀리. L2 가중치, 추가 데이터 보강 등과 같은 정규화 방법을 도입하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 당신이 그들을 감지하는 방법을 포함하여 과적합 / 언더 피팅에 대한 자세한 내용을 배우고 싶다면, 나는 당신이 파이썬과 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝을 통해 읽을 것을 제안한다. Keras에서 MNIST 데이터 집합은 4개의 Numpy 배열 형태로 미리 로드되며 다음과 같은 코드로 얻을 수 있습니다: 미리 학습된 단어 포함(GloVe 포함)을 고정된 케라스 임베딩 레이어에 로드하고 텍스트를 학습하는 데 사용합니다. 20개의 뉴스 그룹 데이터 집합의 분류 모델입니다.

안녕하세요 애드리안. 나는 텐서 플로우 1.5.0 (내 컴퓨터가 AVX 명령을 지원하지 않기 때문에) 및 케라스 2.2.3, 텐서 플로우 1.10.0 및 케라스 2.2.3을 사용하여 동일한 문제를 가지고 있습니다. 나는 노력하고 있습니다 : 파이썬 predict.py – 이미지 이미지 / cat.jpg – 모델 출력 / simple_nn.model – 라벨 빈 출력 / simple_nn_lb.pickle – 너비 32 – 높이 32 – flatten 1 Igor는 좋은 점을 가지고 있습니다 – 당신이 건너 대부분의 케라스 자습서는 당신에게 라이브러리의 기초를 가르치려고합니다 MNIST(필기 인식) 또는 CIFAR-10(기본 개체 인식)과 같은 이미지 분류 데이터 집합을 사용합니다. 그런 다음 채널 순서를 결정합니다. 케라스는 “channels_last”(예: 텐서플로우) 및 “채널_first”(예: 테아노) 순서를 지원합니다. 18-25호선은 모델이 두 가지 유형의 백엔드를 지원할 수 있도록 합니다. 다음 단계는 Keras를 사용하여 신경망 아키텍처를 정의하는 것입니다. 여기에서 우리는 하나의 입력 레이어, 두 개의 숨겨진 레이어, 하나의 출력 레이어와 네트워크를 사용합니다 : 안녕 애드리안, PyImageSearch 블로그 주셔서 감사합니다.

거의 모든 “시작” 가이드는 Keras및 이미지 분류에서 마주치는 MNIST 또는 CIFAR-10 데이터 집합을 사용하여 Keras에 내장되어 있습니다. 나는 그 함수 중 하나를 호출하면 데이터가 자동으로 로드됩니다.

자바 예제문제

자바 최근 기사! 자바 출력 및 객관식 질문 여덟 퀸즈 예. N 퀸즈 문제에 대한 해결책을 찾는 코드입니다. queensAreSafe 방법이 완료되지 않았습니다. 이 문서를 참조할 수 있습니다. 이 섹션에는 0-1 배낭, 분수 배낭, 빈 패킹 및 동적 프로그래밍과 같은 배낭 문제의 다양한 구현에 대한 프로그램이 포함되어 있습니다. IntListVer1 클래스에서 개발 된 IntList 클래스의 첫 번째 버전입니다. Java의 다양한 클래스 디자인 및 구현 문제를 설명하는 클래스 개발. 2D 어레이 예제입니다. 콘웨이의 삶의 게임의 매우 간단한 버전. 문자열 예제입니다. 문자열 조작의 몇 가지 간단한 예입니다.

PrimeEx Int가 프라임인지 아닌지를 결정하기 위한 다양한 접근 법을 갖춘 프로그램입니다. Java 구문을 시연하는 데 사용됩니다. 비표준 Java 클래스인 스톱워치 클래스도 필요합니다. 바이너리 컨버터. 기본 10 int를 기본 2 문자열로 변환하는 다양한 Java 구문의 예제가 있는 프로그램입니다. 항공사 의 예. 항공사 파트너 네트워크를 기반으로 항공사를 다른 항공사로 이동할 수 있는지 확인합니다. 다음은 샘플 입력 파일입니다. 정렬되지 않은SetTest – Java의 트리셋 및 해시셋을 클래스에서 개발한 BianrySearchTree, 정렬되지 않은 집합 및 정렬되지 않은 해시셋 클래스와 비교하는 메서드입니다.

이 작업을 수행하려면 많은 다른 파일이 필요합니다. 값 매개 변수: 값 매개 변수의 동작을 보여 주는 예제입니다. Java에서 모든 매개 변수는 값으로 전달됩니다. 이 페이지는 초보자를위한 굉장하다 … 그것은 매우 도움이됩니다 … 나에게 실시간 프로젝트 지뢰 찾기에 도움이 될 것입니다 예제 프로그램을 제공합니다. 게임 지뢰 찾기에서 재귀의 또 다른 예. 프로그래밍 언어를 이해하려면 프로그램을 연습해야하며,이 방법으로 언어를 더 빨리 배울 수 있습니다.

이 페이지에는 제어 문, 루프, 클래스 및 개체, 함수, 배열 등과 같은 다양한 자바 주제에 대한 자바 프로그램이 포함됩니다. 모든 프로그램을 테스트하고 출력과 함께 제공됩니다. 당신이 자바를 새로 이 프로그램을 시도하기 전에 자바를 배우고 싶다면, 내 핵심 자바 자습서를 읽어보십시오. Java는 빠르고 안정적이며 안전합니다. 데스크톱에서 웹 응용 프로그램, 과학 슈퍼컴퓨터, 게임 콘솔, 휴대 전화, 인터넷까지 Java는 구석구석에서 사용됩니다.

유니티 머신러닝 예제

자체 기계 학습 개발을 선택한 경우 프로젝트에 가장 적합한 전문가를 찾아야 합니다. 게임과 시뮬레이션은 AI 기술에 익숙하지 않으며 시뮬레이션된 머신 인텔리전스를 제공하기 위해 Unity 개발자가 사용할 수 있는 수많은 에셋이 있습니다. 이러한 기술에는 비헤이비어 트리, 유한 상태 머신, 탐색 메시, A*및 게임 개발자가 인텔리전스를 시뮬레이션하는 데 사용하는 기타 추론 방법과 같은 콘텐츠가 포함됩니다. 그렇다면 왜 머신 러닝과 왜 지금? 그건 그냥 유니티 건물, 강화 학습에 대해 이야기 하자! 처음에, 평소와 같이, 거미 (에이전트)는 플랫폼에서 위치와 방향을 넘어 아무것도 몰랐다. 우리의 목표는 두 마리의 거미가 서로 싸우는 것이었기 때문에 (무엇을 해야 할지 말하지 않고) 어떻게든 그들을 가르쳐야 했습니다. 바로 그때가 바로 강화 학습이 실행될 때입니다. 이 기사를 읽는다면 보강 학습의 기본 이론을 알고 있다고 가정할 것입니다. 새로운 경우, 여기에 초보자 가이드입니다! 메탈 워페어는 엔터테인먼트와 교육을 위해 설계된 실시간 전략(RTS) 게임입니다. 교육의 관점은 플레이어가 AI를 디자인하거나 스크립트화할 수 있도록 하는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)에 있으며 ML을 사용할 수 있습니다. 결론적으로, Unity ml 에이전트를 사용하면 흥미로운 것을 매우 쉽게 만들 수 있습니다. 나는이 주제를 배우기 시작하는 좋은 방법이라고 생각합니다. 저와 함께 질문과 결과를 공유 주시기 바랍니다! Unity 2D 및 3D 게임 키트는 다른 트래픽 시뮬레이션 소프트웨어의 모델 구현을 위해 Unity3D를 사용하는 초보자를 위한 Unity 게임 개발을 단순화하여 고객에게 보다 현실적인 솔루션을 제공함으로써 기계 학습이 AI 게임의 개발.

자율 주행 자동차, 바둑과 체스 를 연주하는 것에서부터 고전 아타리 게임에서 인간을 이길 수있는 컴퓨터에 이르기까지 기계 학습이라고 부르는 기술 그룹의 출현은 기술 성장의 새로운 시대를 지배하게되었습니다 . 전기의 발견과 같은 중요성과 비교되고 이미 다음 인간의 기술 시대로 분류되었습니다. 현재 베타 버전인 Unity 머신 러닝 에이전트 SDK(ML-에이전트)는 게임과 시뮬레이션을 지능형 에이전트 교육 환경으로 사용할 수 있는 오픈 소스 Unity 플러그인입니다.