redhat5.8安装oracle必须安装的驱动
2021-12-16 15:37:55 88KB oracle
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在用android studio开发APP时,有些项目是为了2.1及以上版本而设计的,但不包含更低,所以要加上v7这个包。此V7包的版本为android.support:appcompat-v7:21.0.2,下载后解压,放在android SDK的extras文件夹下面,如果没有extras文件夹,那就自己建一个。这样再在android studio中打开SDK,就会看到在sdk tool下已经install了android support 21.0.2了。
2021-12-15 15:43:45 27.37MB android support appcompat-v7
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一劳永逸方法 网上的其他方法比如修改compileSdkVersion,buildToolsVersion,和appcompat的版本号,虽然可以解决问题,但是下一次新建项目的时候还会出现,又得继续改版本号。下面的解决方法可以一次性解决 解决方法 在你的AndroidStudio中找到这个目录。 android-studio-ide-2.3.3\android-studio\plugins\android\lib\templates\gradle-projects\NewAndroidProject\root\ 找到build.gradle.ftl文件 编辑 ,在 allprojects
2021-12-15 09:22:24 86KB AND android app
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svr matlab代码下载支持向量回归 该项目是在 Matlab 中使用 LIBSVM(支持向量机库)完成的。 以下是您需要遵循的步骤,以便下载 Libsvm 并运行代码。 LIBSVM 的MATLAB 界面: 目录 • 安装(LIBSVM) • 项目执行步骤 安装 在Windows 系统上,预编译的二进制文件已经在'...\windows' 目录中,因此无需进行安装。 现在我们只为 Windows 上的 64 位 MATLAB 提供二进制文件。 如果您想重新构建包,请依赖以下步骤。 我们建议在 MATLAB 和 OCTAVE 上使用 make.m。 只需键入“make”即可构建“libsvmread.mex”、“libsvmwrite.mex”、“svmtrain.mex”和“svmpredict.mex”。 在 MATLAB 上:>> make 如果 make.m 在 MATLAB 上不起作用(尤其是对于 Windows),请尝试使用 'mex -setup' 为 mex 选择合适的编译器。 确保您的编译器可访问且可用。 然后输入'make'开始安装。 示例:matlab>> m
2021-12-13 13:26:01 1.3MB 系统开源
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两个java库,Unity发布安卓项目经常会有需要。 发包时遇到报错: Didn't find class "androidx.core.content.FileProvider" on path... 或 Didn't find class "android.support.v4.content.FileProvider" on path... 把这两个库放到 Assets\Plugins\Android\ 目录下即可。 另外,AndroidManifest.xml 文件中,
2021-12-06 22:09:05 1001KB unity android 安卓 发包
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离线安装包,亲测可用
2021-12-06 13:01:39 42KB rpm
ViewPager 控件需要的包. 教程地址: http://blog.csdn.net/knowheart/article/details/7841425
2021-12-03 17:14:13 137KB android support ViewPager
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explicit-mpc:基于鲁棒非线性回归和约简支持向量机的基于学习的显式非线性模型预测控制
2021-11-27 15:22:24 36.44MB c machine-learning matlab support-vector-machines
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直肠标签支持 这是“ RectLabel用于对象检测”的支持页面。 将问题发布到我们的Github问题页面 有问题吗? 发送电子邮件至 谢谢。 主要特点 绘制边界框,多边形,三次贝塞尔曲线和直线 用骨架绘制关键点 使用画笔和超像素工具标记像素 使用Core ML模型自动标记图像 快速设置对象,属性,热键和标签 以PASCAL VOC XML格式读写 导出为YOLO,创建ML,COCO JSON和CSV格式 导出索引颜色蒙版图像和分离的蒙版图像 屏幕截图
2021-11-26 13:48:29 15KB tools image-annotation tensorflow detection
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In this section, we introduce the optimization problems of the support vector data description (SVDD). We follow Tax (2001) and Tax and Duin (2004).
2021-11-25 15:55:22 311KB SVDD
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