“Zdefiniuj narzędzia do nauki rozszerzającego się” Kod odpowiedzi

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

def conv_block(x, filters, kernel_size, strides, activation=layers.LeakyReLU(0.2)):
    x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding="same", use_bias=False)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    if activation:
        x = activation(x)
    return x


def res_block(x):
    inputs = x
    x = conv_block(x, 16, 3, 1)
    x = conv_block(x, 16, 3, 1, activation=None)
    return layers.Add()([inputs, x])


def get_learnable_resizer(filters=16, num_res_blocks=1, interpolation=INTERPOLATION):
    inputs = layers.Input(shape=[None, None, 3])

    # First, perform naive resizing.
    naive_resize = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(inputs)

    # First convolution block without batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(inputs)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)

    # Second convolution block with batch normalization.
    x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = layers.LeakyReLU(0.2)(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Intermediate resizing as a bottleneck.
    bottleneck = layers.Resizing(
        *TARGET_SIZE, interpolation=interpolation
    )(x)

    # Residual passes.
    for _ in range(num_res_blocks):
        x = res_block(bottleneck)

    # Projection.
    x = layers.Conv2D(
        filters=filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same", use_bias=False
    )(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)

    # Skip connection.
    x = layers.Add()([bottleneck, x])

    # Final resized image.
    x = layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=7, strides=1, padding="same")(x)
    final_resize = layers.Add()([naive_resize, x])

    return tf.keras.Model(inputs, final_resize, name="learnable_resizer")


learnable_resizer = get_learnable_resizer()

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

• Shell/Bash

• Status GIT nie pokazuje zmian zgody
• Git ignoruj ​​tryb uprawnienia
• Git ignoruj ​​chmod
• git ignoruj ​​tryb chmod
• Git ignoruj ​​tryb
• Git ignoruj ​​pliki zmodyfikowane za zgodą
• git usuń zmiany trybu pliku
• git ignoruj ​​zmiany trybu pliku
• Git zatwierdź zmiany zgody
• Snap Utwórz SymLink

• C#

• Guid.pty
• 0 Guid
• Jak sprawić, by obiekt spojrzał na inną jedność
• Jak zablokować i ukryć jedność kursora
• C# Messagebox Tak Nie
• Messagebox Tak-nie
• C# monit użytkownika Tak Nie
• C# Pobierz ścieżkę stacjonarną
• jak uczynić zmienną publiczną bez pokazywania w inspektorze
• Unity usuwa wszystkie dzieci

• C++

• Interpreter LaTex Matlab
• 0009: err: mScoree: clrruntimeinfo_getruntimehost wino mono nie jest instalowane
• Kolorada CPP
• Arduino uno hello świat
• Linia rysunkowa SFML
• Wydrukuj wszystkie nazwy plików w katalogu CPP
• Globalne wakacje w grudniu
• QT Debug
• Qdebug
• UE4 Log Float

• C

• Trie Tableau c
• Tri en c
• Zbudowanie pakietu równoważnego dla Fedory
• CSRF_Expt
• CDN ikona remiksu
• _Crt_Secure_No_Warnings
• Czas wykonywania w C
• Zatrzymaj serwer Redis
• Zatrzymaj Redis w Ubuntu WSL
• Malloc jest niezdefiniowany

• CSS

• Obraz CSS na biały
• Gracz Roblox zmarł
• Wykonaj tekst nie rozliczalny CSS
• Tekst nie rozliczalny CSS
• Jak sprawić, by tekst nie można podświetlić CSS
• Jak wyśrodkować div z transformacją
• CSS Dodaj kropki, jeśli tekst zbyt długi
• CSS-CLAMP
• CSS Tło obrazu
• Zrób coś niesklasyfikowanego CSS

• HTML

• Html Grundgerst
• Uruchamiasz „Create-React-App` 4.0.3, który stoi za najnowszą wersją (5.0.0).
• Favicon Meta
• Fevicon
• Symbol rupii html
• Przestrzeń HTML
• QS CDN
• Link Opem w nowej zakładce html
• Lodash CDN
• ikony materiałów Google CDN

• Java

• Java otrzymuje rozmiar ekranu
• Zezwolenie na Internet Android
• Minecraft Bedrock Lokalizacja
• Lokalizacja pliku Bedrock Minecraft
• Minecraft Death Counter
• Jak zrobić telefon wibracji telefonu Android Studio
• Nie można zmieścić żądanych klas w jednym pliku DEX
• Android Manifest Manifest Cleartext Dozwolony
• Jak nauczyć się Java w ciągu jednego dnia
• SPIGOT Wykonaj polecenie jako konsola

• JavaScript

• tablica miesięcy
• Tablica alfabetowa JS
• popper.js cdn
• React Native Hide Scroll Wskaźnik
• Jak ukryć Scrollbar w Scrollview React Native
• Jak zainstalować Reacct Router DOM wersja 5
• Dokument jQuery gotowy
• alfabet jako tablica
• JQuery Usuń czytnie
• Zaloguj się do niezgody z tokenem

• Objective-C

• UiaLertController Przykład Cel C
• NSTIMER Przykład Cel C
• Pobierz obraz produktu wooCommerce
• Pętla Cel Cel
• Błąd: ....... Eperm: Operacja niedozwolona, ​​MKDI
• Nie znaleziono polecenia: create-reacct-app
• Curl Błąd 60: Certyfikat SSL: Nie można uzyskać certyfikatu lokalnego emitenta
• Cel C Convert Int na ciąg
• Cel Conatenate Strings
• obiektywne rzędy przeładowywane na

• PHP

• Domyślna strefa czasowa India PHP
• Kompozytor działa znacznie wolniej niż normalnie, ponieważ nie masz włączonego rozszerzenia PHP Curl
• Wyświetl błąd WordPress
• Aktualizacja schematu Symfony
• Aktualizacja kompozytora Brak limitu
• Laravel czytelna ludzka
• tablica dziennika konsoli PHP
• Jeśli język WPML
• Magento2 Zend Log
• Wydrukuj ostatnie zapytanie Laravel

• Python

• Python Pandy wyłączają ostrzeżenie
• Colab tłumią ostrzeżenia
• Ostrzeżenie notebooka Jupyter
• Python najczęściej używane funkcje
• Lista ABC
• Film Minecraft
• Utwórz aplikacje GUI za pomocą Pythona
• pandemonium
• Znaczenie EPA
• Python gettext

• Sql

• SQL Developer Wyszukaj wszystkie pakiety w poszukiwaniu tekstu
• FSADEPRECATIONWARNING: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFIFIKATY Dodaje znaczne koszty ogólne i będą domyślnie wyłączone w przyszłości. Ustaw to na prawda lub fałsz, aby stłumić to ostrzeżenie.
• MySQL Wyłącz tryb awaryjny
• SQL Wyłącz tryb awaryjny
• MySQL Ustaw tryb awaryjny
• Bezpieczna aktualizacja mysql
• Kod błędu: 1175. Używasz trybu aktualizacji bezpiecznej i próbujesz zaktualizować tabelę bez miejsca, w którym korzysta z kolumny kluczowej. Aby wyłączyć tryb awaryjny, przełącz opcję w preferencjach -
• tryb awaryjny poza MySQL
• MySQL niebezpieczna aktualizacja
• używasz trybu aktualizacji bezpiecznej

• Swift

• Swift 5 opóźnienie kontrolera widoku odrzucenia
• Wykonanie kodu opóźnienia Swift 5
• Swift Uiview Dodaj gest stukany
• Szybki otwarty adres URL
• format miejsce dziesiętne Swift
• W SWIPE GET ContentOffset Swift CollectionView
• Brak DSYM Firebase Crashlytics
• DART Kapitalizuj pierwszą literę każdego słowa
• Ciąg do kapitału
• Swift Self.Desent Pełny ekran

• Ruby

• Zobacz wszystkie trasy szyn w przeglądarce
• Serwer zabijania szyn
• Zniszczono port
• Zabij Puma Pid Local
• Zabij port już w użyciu
• Jak dopasować e -mail w Regex w Ruby
• Rails otrzymują listę tabel
• Jak zdobyć listę tabel w szynach
• Ruby Open File Nokogiri
• Rails usuwają dziecko w zakresie usuwania rodzica

• TypeScript

• req.User TypeScript
• TypeScript Wyłącz następną linię
• Jak usunąć listy kropek w Li Bootstrap
• vscode niestandardowe fragmenty Jak używać nazwy pliku
• Jak zaktualizować TypeScript
• Uaktualnij do TypeScript w React JS
• Arkusze Google usuwają pierwszą postać
• Projekt następnego rozpoczęcia z TypeScript
• Wymień wiele list Python
• Sprawdź wszystkie uruchomione porty Ubuntu

• Go

• Godot otrzyma rozmiar ekranu
• Połącz Dysk Google do Colab
• Montaż Dysku Google w Colab
• Obciążenie danych Google Collab
• Jak skomentować kilka linii w Godot
• Jak ponownie załadować obecną scenę Godot
• Odkształcenie Drive Google Colab
• Drukowanie pola struktury z ich nazwami w Golang
• Kotek myszy CSGO wiązanie
• Wyczyść śmieci Ubuntu

• Kotlin

• losowy generator strun Kotlin
• Toast w Kotlin
• Kotlin usuwa nazwę z aktywności
• Android Recyclerview przewijaj do dołu
• Jak deklarować tablicę stringów w Kotlin
• tablica strun w Kotlin
• Zależność okhttp
• Opóźnienie Kotlin
• Kotlin Power
• Jak wywołać funkcję po opóźnieniu w Kotlin Android

• Assembly

• Etykieta TQDM
• Nazwa miesiąca tablicy
• VMware Workstation Player Wyłącz łagodzenie kanałów bocznych
• Uruchom ponownie KDE
• promień granicy z guzikiem trzepotowym
• Używanie właściwości kształtu w trzepotaniu dla okrągłego narożnika
• Docker nie może zatrzymać kontenera
• Lateksowy obraz obrazu
• Zeskel marynaty do konkretnego katalogu
• OpenSsl Public Key Der na PEM

• R

• Dodaj linię pionową w GGplot
• Linia pionowa w ggplot2
• r Zdefiniuj zagnieżdżoną pustą listę
• boksplot tagowania odstającego r r.
• Aktualizacja R z RStudio
• r czyste środowisko
• Jak tworzyć daty w zakresie w R
• R Przekształć postacie akcentowane
• Konwertuj latynoskie akcenty na ascii r
• Jak policzyć liczbę Na w r

• VBA

• VBA Utwórz katalog
• VBA Utwórz folder, jeśli nie istnieje
• Excel, jak sformatować bajty jako KB, MB, GB
• Excel VBA Write String do pliku tekstowego
• VBA Ogromna litera każdego słowa
• Excel VBA czekaj
• VBA Otrzymuj zawartość pliku tekstowego
• Format daty dla MS Chart VB.NET
• VBA kontynuuj dla każdej pętli
• Tablica VBA zawiera

• Scala

• Scala Pobierz plik z adresu URL jako ciąg
• Lista odwrotna Scala
• Scala Hello World
• Schemapayload SCALA
• Jak przekształcić zero w None Scala
• ValueerRor: Jeśli używasz wszystkich wartości skalarnych, musisz przekazać indeks
• Dwuwymiarowa tablica Scala
• Scalia kwantyfikacyjna
• Scala dopasuj domyślnie
• Lista konatenatu Scala

• Rust

• Błąd rustlang: linker `link.exe` nie znaleziono
• Funkcja powrotu rdza
• Rdza pozwala na nieużywane
• Rust lang sleep
• Rust zdobądź aktualny katalog
• Generator liczb losowych w rdzy
• Sprawdź, czy plik istnieje rdza
• Jak wyjść z rdzy
• Rust zdobądź argumenty wiersza poleceń
• Rust weź wprowadzanie użytkownika

• Dart

• Jak usunąć znacznik debugowania w trzepot
• Flutterttile kształt
• Flutter Listtile Border
• Klawiatura Flutting powoduje przepełnienie
• opóźnienie trzepotania
• ListView.Sporated Flutter
• Jak diable trzepotać dla sieci
• DART Regex na e -mail
• FUTREM Otwórz szerokość ekranu
• Trzepotanie rozmiaru ekranu

• Elixir

• Elixir Debug
• Elixir po
• Strażnik Elixir
• Elixir Defguard
• Do pętli w eliksirze
• Losowy numer eliksiru
• Elixir Rescue
• Elixir spróbuj uratować
• Eliksir długości listy
• Elixir Catch

• Clojure

• Witaj świat w Clojure
• Clojure Odczyt Linia plików według linii
• Jak zrobić zasięg Clojure
• Funkcja połączenia w Clojure
• Jak wykonywać operacje w liście Clojure
• Jak zrobić katalog w Clojure
• algorytm odwrócenia sznurka
• Jak używać Clojure Cond
• Clojure Weź-podczas gdy
• przycisk przełączania

• Haskell

• Sygnatura funkcji HASKELL
• Wpisz podpis Haskell
• Komentarz wielopasmowy Haskell
• Haskell Fibonacci
• Quicksort w Haskell
• SORT LIST HASKELL
• Ostatni element listy Haskell
• Zdobądź pierwszy char z String Haskell
• Haskell String podzielony
• Int to Float Haskell

• Matlab

• Jeśli istnieje katalog MATLAB
• Oś wielkości czcionki MATLAB
• MATLAB Odczytane z pliku TXT
• Aby wykryć, czy ramka danych ma wartości NAN
• MATLAB UNIX Time to Datetime
• Matlab Symboliczna pochodna
• Zapisz skrypt pliku MAT w katalogu MATLAB
• Matlab Jak ustawić rozmiar figurki, abyś mógł zobaczyć wykres
• Utwórz pustą ramkę danych z nazwami kolumn
• MATLAB Odwrotna trans transformacja Z

• Erlang

• Pobierz wersję Erlang
• Klient TCP Erlang
• Serwer TCP Erlang
• Zdobądź port Erlang
• Wyjście Erlang z Shell

• Cobol

• Instaluj Python Pygmments
• Gatsby z przędzą
• Alertdialog z futrem walidatorem tekstu
• Skrypt Google Apps Usuń tablicę zerowych
• Cobol Odwróć ciąg

• Fortran

• FORTRAN INT do String
• Fortran zadeklaruje tablicę
• tablica w GFortran,
• tablica w Fortran,
• Drukuj tablicę w Fortran
• Dokonaj tablicy
• 2D tablica Intergerów
• Matryca w Fortran
• tablica liczb całkowitych w Fortran
• Jak nauczyć się Fortran od zera

• Scheme

• Nie określono żadnych uwierzytelniających Cheme i nie znaleziono DefaultChallengescheme
• Jak stworzyć listę w schemacie
• Schemat Union of dwie listy
• Recursive Fibonacci Scheme
• Schemat Tmlanguage
• żądanie.scheme request.path
• Schematy Ponzi

• Perl

• pętla Perl Foreach
• Perl Zastąp podłoże
• pętla wyjściowa perl
• Perl Postfix
• Perl Post Stan
• Perl plaster tablica
• Pętle perl
• Podstawienie perla
• Perl, podczas gdy pętla
• Perl Regex

• Groovy

• Zdobądź randkę teraz groovy
• Witaj świat w Groovy
• lista macierzy.split groovy
• Groovy Split String
• Do pętli groovy
• Nieprawidłowy typeerror: s (...). Pokazy nie jest funkcją
• tablica w Groovy
• Groovy to String
• Paginacja w Grails
• Wprowadź wewnątrz działającego kontenera Docker

• Lua

• Roblox sprawdź, czy gracz ma gamepass
• Tabela drukowania lua
• Pętla dzieci Roblox Lua
• Dzieci Roblox za pętlę
• Roblox dla dzieci pętli
• losowy generator strun lua
• Kerbal Space Program 2
• lua String.split
• Funkcja oczekiwania lua
• Roblox Studio Teleport on Coonliis

• Julia

• importować CSV w Julii
• Julia odczytaj CSV DataFrame
• Fabuła w Julii
• Julia String do int
• Julia wykres histogram
• Julia Hello World
• Julia pisze do pliku
• Julia Unzip tablic krotek
• Julia Stop for Loop
• Julia Create Matrix

• Delphi

• Zdobądź ostatni element tablicy Delphi
• Podstawy Delphi generujące liczbę losową
• Zdobądź aktualną datę Delphi
• długość sznurka w Delphi
• Delphi Zamień ciąg
• Delphi Full Escreen
• Delphi Array
• Zdobądź czas w milisekundach Delphi
• Firedac Order przez
• Delphi Firedac Sort

• Abap

• Abap Liczba całkowita
• ABAP ALV WPOP
• ABAP Conatenate
• Adobre Forms Abap Tcode
• Instytucja: 375 Nieprawidłowy ReferenceSerorror: $ nie jest zdefiniowany
• interfejs między słownikiem ABAP a podstawowym systemem zarządzania bazą danych
• Jaki jest interfejs między słownikiem ABAP a podstawowym systemem zarządzania bazą danych
• Zmienna ABAP Char
• ABAP IF IF
• Komentarze skrótu ABAP

• Lisp

• Common Lisp Ide MacOS
• Wejście LISP
• Lista zawiera Lisp
• prośba Magit Pull
• przełącznik EMACS pozioma pionowa
• Doom Emacs PDF Tools
• Drukuj Lisp
• Losowy wybór z listy ciągów w EMACS LISP
• Typ powrotu ELISP
• wspólny numer mapy Lisp do słowa

• Prolog

• Profiór prolog
• Długość listy Prolog
• Przetłumacz (1 2 9 jeden dwa dziewięć) programowanie prologii
• Pełny sumator w Prolog
• Prolog tworzy fakt
• Prolog Usuń element z listy
• oparte na menu w prologu
• Hello World Prolog

• Pascal

• Wyjście Pascal
• Pascal pisz
• Pascal Writeln
• Pisz bez zmiany linii w Pascal
• Wydrukuj w Pascal
• Pascal wydruk do konsoli
• Pozostaw pustą linię w Pascal
• Wejście Pascal
• Pascal Read
• Weź wkład konsoli w Pascal

• ActionScript

• Jak wyłączyć ograniczenie klucza obcego w PostgreSQL
• Zapytanie o media CSS dla wszystkich urządzeń
• Zresetuj kurs Udemy
• Microsoft.visualStudio.web.codegeneration.design 3.1.0
• przesuń rekordy z tabeli do drugiego za pomocą migracji KNEX
• z sys import stdin
• Jak zmienić rozmiar obrazu Base64
• Hello World in ActionScript
• BS Modal działa, ale nie jest widoczny
• Jak sprawdzić, czy sekwencja istnieje w PostgreSQL

• Basic

• Jak wysłać podstawowe autorytet za pomocą fetch
• String VB do int32
• Jak zrobić pole komunikatu o błędzie VBS
• Polecenie MongoDB Usuń przez _id
• Jak otworzyć napęd D za pomocą monit
• CMD Cant Cant Directory
• CD CD nie działa
• Jak dodać podstawowe uwierzytelnianie na serwerze Backend Haproxy
• Token osobisty
• Git Token

• Solidity

• pętla w solidności
• Losowa funkcja w solidności
• wyliczenie w solidności
• Zero Solidność adresu
• struktura solidności
• struktura w solidności
• Struktura w solidności
• Conceatenacja ciągów solidności
• tablica solidności struktury
• Solidność Sprawdź, czy macierz zawiera

• PowerShell

• Zainstaluj Windows wiersza poleceń Python
• PowerShell Display Firewall Nazwa Nazwa
• Windows 10 Debloat
• Funkcja połączenia PowerShell
• PowerShell -executionPolicy Bypass -file
• PWSH-proces startowy
• PowerShell przejęcie własności dowództwa rekurencyjnego
• Wyłącz obrońcę PowerShell
• PowerShell Usuń node_modules
• Jak wyświetlać porty reguł zapory za pomocą PowerShell

• GDScript

• Godot Close Game
• Godot sprawdź, czy obiekt jest w grupie
• Godot Użyj enum dla eksportu var
• Godot sprawdź, czy timer działa
• Godot Zdobądź globalną pozycję 3d
• Godot Zdobądź globalną pozycję 3
• Godot Find_node ()
• Godot Set Scena domyślna
• Godot ustawił główną scenę
• Godot sprawdź, czy w wersji wyeksportowanej

• Excel

• Excel Utwórz hiperłącze do dopasowanej komórki
• Excel link do pierwszego meczu
• Aktualizacja Excel Aktualizacja Hiperłącza Po dodaniu wierszy lub kolumn
• Excel Auto Resure Wysokości wierszy
• Excel Auto Fit Wysokość wiersza
• Excel Użyj przesunięcia w formatowaniu warunkowym
• Formatowanie warunkowe Excel poza zasięgiem
• Formuła programu Excel nie aktualizuje się po wstawianiu wierszy
• Aktualizacja formuły Excel Wstaw kolumnę wierszy
• Odwołanie do hiperłącza programu Excel nie aktualizuje się podczas wkładania wierszy

Przeglądaj inne języki kodu