阿米迪斯意见反馈 该项目由Ademis( )支持。 该项目正在开发中,目前尚无法投入生产。 Ademis反馈是一个旨在提供应用内用户错误跟踪器工具的库。 它提供与Usersnap相同的服务,但是它是开源的,可自托管的并且可自定义得多。 Ademis反馈使您的应用程序用户可以直接在网站上解释他们的问题:在网站的一角添加了一个小按钮,用户可以单击它来描述其问题并将报告发送到特定的URL。 Ademis反馈还支持屏幕截图和用户编辑的屏幕截图,因此他/他可以以视觉方式解释困扰他们的原因。 Ademis反馈发送的每个报告还包括用户执行的上下文:他/他使用什么浏览器,安装了哪些插件,问题发生时HTML是什么,等等。 该库的选项可让您自定义所有内容:您可以选择发送报告的方式和位置,按钮的外观,用户是否可以编辑其屏幕截图等。 默认主题图标是来自Google的材料图标: : 。
2021-10-14 17:28:16 395KB JavaScript
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文档中包括Android实现上下文菜单、下拉菜单、选项菜单代码以及截图,亲测可用!!!
2021-10-11 17:22:08 96KB Android 上下文菜单
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易语言线程上下文注入源码
2021-10-09 11:07:13 383KB 高级教程源码
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目录GIL锁GIL定义:GIL介绍GIL与LockGIL与多线程Python 直接赋值、浅拷贝、深拷贝私有属性魔法方法属性访问控制描述符对像构造自定义容器上下文管理对象的序列化运算符相关的魔术方法比较运算符一元运算符和函数算术运算符反算术运算符增量赋值类型转化其他魔方方法Python3中的差异 GIL锁 GIL定义:   在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势   接下来,我们需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不
2021-10-07 11:06:19 385KB 上下文 属性 拷贝
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上下文编码器:通过绘画进行特征学习 这是的Pytorch实现 1)语义修复演示 安装PyTorch 克隆存储库 git clone https://github.com/BoyuanJiang/context_encoder_pytorch.git 演示版 从或下载Paris Streetview上的预训练模型 cp netG_streetview.pth context_encoder_pytorch/model/ cd context_encoder_pytorch/model/ # Inpainting a batch iamges python test.py --netG model/netG_streetview.pth --dataroot dataset/val --batchSize 100 # Inpainting one image python test_o
2021-09-29 11:10:22 20.69MB 附件源码 文章源码
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骆驼可视化器 使用 PlantUML 图可视化 Apache Camel 上下文。 运行以下... FileCamelDiagramExporter . fileExporter(camelContext, " sourceFilePath.plantuml " , " imageFilePath.png " ) . export(); ... 生成 PlantUML 代码和 PNG 图像。 注意:要成功生成 PNG 图像,您需要安装 Graphviz 并将 GRAPHVIZ_DOT 设置为指向 dot 可执行文件。
2021-09-22 10:00:34 26KB Java
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行业分类-外包设计-基于上下文定界的队列通信并发递归程序验证方法.zip
行业分类-外包设计-在计算机系统之间建立用于传递消息的安全上下文.zip
场景分割的上下文优先(CVPR2020) 实现。 消息 核心代码的简单版本已发布。 它基于mmsegmentation。 您可以将代码集成到mmseg中以运行实验。 最近,我忙于求职和博士学位论文。 经过这段时间之后,我将发布完整版本。 我们在ADE20K val集上达到46.3%的平均IoU,在PASCAL-Context上达到53.9%的mIoU,在Cityscapes上达到81.3%的mIoU。 表现 引文 如果可以帮助您的研究,请考虑在您的出版物中引用ContextPrior。 @inproceedings{Yu-CVPR-ContextPrior-2020, title={Context Prior for Scene Segmentation}, author={Yu, Changqian and Wang, Jingbo and Gao, Changxin an
2021-09-02 00:13:13 804KB Python
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