1. 问题复现：授权时获取用户信息，偶尔解密时后台会报错（javax.crypto.BadPaddingException: pad block corrupted） 2. 问题原因：wx.getUserProfile由按钮触发，以往经常直接将wx.login仍在wx.getUserProfile内部获取code，但是code是否最新不能保证 3. 问题解决：在页面load时执行wx.login，将c
协商 Capabilities 协商是为 GStreamer pipeline内的数据流决定适当格式的过程。理想情况下，协商（也称为“capsnego”）将信息从pipeline中具有信息的那些部分传输到pipeline的那些易扩展的部分，受pipeline中不易扩展部分的约束。 基本规则 必须遵循这些简单的规则： 下游建议格式上
因主控没有集成 RTC 功能，需要外挂时钟芯片 PCF8563 -- i2c通讯； 把原厂提供的驱动添加完成后，可以板上 i2c0 下找到对应节点（PCF8563 挂在 i2c0 下），同时 dev 下也多了个设备 rtc0，执行操作 rtc 时钟命令 #hwclock ，返回读错误。（没有正确添加驱动前执行#hwclock 会提示找不到设备） #dmesg
缺失值处理 # 数据处理，空值用上一期填充 raw_data.fillna(method='pad',inplace=True) https://blog.csdn.net/weixin_39888018/article/details/110545488 3.填充/替换缺失值 s.fillna(0,inplace = True) 缺失值用0来填充； df['value1'].fillna(method = 'pad',inplace = Tru
众所周知，芯片主要由三大部分构成. 芯片示例-可见下图 1 与电路板和其他芯片的接口-IO pad 2 存放程序的空间-ram和rom 3 搭建逻辑电路的基本组件 –标准逻辑单元 我们DFT工程师所有的工作的目的只有一个-设计和插入数字电路，测试整个芯片的制造质量，筛选出没有制造缺陷的
前言 又到了面试求职高峰期，最近有很多网友都在求大厂面试题。正好我之前电脑里面有这方面的整理，于是就发上来分享给大家。 这些题目是网友去百度、小米、乐视、美团、58、猎豹、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目。熟悉本文中列出的知识点会大大增加通过前两轮技
1.方法 <?php function encryptDecrypt($key, $string, $decrypt){ if($decrypt){ $decrypted = rtrim(mcrypt_decrypt(MCRYPT_RIJNDAEL_256, md5($key), base64_decode($string), MCRYPT_MODE_CBC, md5(md5($key))), "12"); retur
Manacher算法学习与应用 提出问题 给出一个字符串，要求字符串的最长回文子串，怎么办？ 最暴力的做法（O(n^3)） #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> bool isPalindrome(const char* str, int n) { int j = 0, upper = (n + 1)
实现功能 能够在移动设备上实现电子签名，并保存为图片 git地址 https://github.com/szimek/signature_pad 参数说明 dotSize：点的大小（在屏幕上点击留下的点大小，单位：px） minWidth： 线的最小宽度（单位：px，默认：0.5） maxWidth：线的最大宽度（单位：px，默认：2.5） throttle：节流（每次绘制两个点之间的
tf.pad()函数主要是对张量在各个维度上进行填充,该函数的参数如下所示: pad( tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None ) 其中: tensor是待填充的张量 paddings指出要给tensor的哪个维度进行填充,以及填充方式,要注意的是paddings的rank必须和tensor的ran
最近学习CNN，需要用到im2col这个函数，无奈网上没有多少使用armadillo的例子，而且armadillo库中似乎也没有这个函数，因此自己写了。 im2col的原理网上一大把，我懒得写了。 1. field<某类> field<class oT> 是armadillo库中的类，类似于矩阵， 不过这个“矩阵”的每一个元素都是向量或者矩阵
功能 gstreamer应用程序中提供一种能够监视和控制焊盘上的方式。分为以下几种类型： be notified when the pad is/becomes idle and make sure the pad stays idle. This is essential to be able to implement dynamic relinking of elements without breaking the dataflow.
前言 对于android开发，我们大部分工作都是在应用层，但为了体现"技术含量"，以及"知其所以然"，以便在遇到具体问题时不至于束手无策，因此有必要了解底层的工作机制。 比如Android NDK 开发可能在平时的项目开发中不常用到，但是这并不代表其不重要。相反NDK的学习有助于加深开发者在阅
新版 AD 无法选中某些部件(如 Via,Pad)的问题 装了AD21新版,打开之前的文件,却发现过孔可插件的焊盘怎么都没办法选中,也就没办法进行操作 通过搜索查找到的方法如下: 右键点击印制板，点击Properties，右边出现Properties属性框，在Selection Filter过滤器中点击过孔Vias就可以了。
参考 官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html?highlight=pad#numpy.pad numpy.pad(array, pad_width, mode='constant', **kwargs) 作用：填充数据 官方文档对pad_width的解释： pad_width{sequence, array_like, int} Number of values pad
2. 指定 Pad 如前所述，pad 是数据进出元素的端口，这使得它们成为元素创建过程中非常重要的一项。在样板代码中，我们看到了静态 pad 模板如何负责向 element 类注册 pad 模板。在这里，我们将看到如何创建实际的元素，如何使用一个 _event ()-function 来配置特定的格式，以及如何注册
前言 北京字节跳动科技有限公司成立于2012年3月，是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一。其独立研发的“今日头条”客户端，开创了一种全新的新闻阅读模式。 我一直很向往这样有创新精神，并做出了巨大成果的大公司，而且，除了上面的伟大成绩，字节跳动公司的薪资待遇和
平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波是一种线性滤
Table of Concepts GStreamer 官网提供了一些列学习课程，下面的列表以 GStreamer 基本概念为线索，给出了相关的参考课程。 概念课程Action signalsPlayback tutorial 1: Playbin usageAudio switchingPlayback tutorial 1: Playbin usageBuffersBasic tutorial 8: Short-cu
重写StandardGSYVideoPlayer 的 clearFullscreenLayout() @Override protected void clearFullscreenLayout() { //重写方法 取消原来逻辑调用 // super.clearFullscreenLayout(); // System.out.println("11111111111111"); if (!mF
第 82 篇文章这是关于 Swoole 学习的第六篇文章：Swoole 整合成一个小框架。第五篇：Swoole 多协议 多端口 的应用第四篇：Swoole HTTP 的应用第三篇：Swoole WebSocket 的应用第二篇：Swoole Task 的应用第一篇：Swoole Timer 的应用概述写了关于 Swoole 入门的 5 篇文章后，增加了不少的关注者，
在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作。 numpy.pad() 常用于深度
根据官方文档中的描述，本文参考https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/v0.13.1/skimage/morphology/watershed.py#L134 分水岭算法主要是用于切割存在重复的图像的切割。 Examples -------- The watershed algorithm is useful to separate 重叠 objects
ROOT官方教程中h2proj示例演示了如何显示直方图及其两个投影。 当对2D直方图执行缩放时，TExec允许自动重绘投影。 下面讲述具体步骤： 创建二维直方图对象以及两个投影一维直方图对象和绘制的Pad： TH2F *h2; TH1D * projh2X; TH1D * projh2Y; TPad *right_pad, *top_pad; 创建
Linux v4l2架构学习总链接 rv1126 架构如下 这里分析mipi csi #define CSI2_SINK_PAD 0 #define CSI2_NUM_SINK_PADS 1 #define CSI2_NUM_SRC_PADS 4 #define CSI2_NUM_PADS 5 #define CSI2_NUM_PADS_SINGLE_LINK 2 static int csi2_probe(struct platform_device *pdev
