下面解决方法是来自百度贴吧一抹伊静的解决办法,很好用,非常感谢,现记录下来以便后续查看: 这个问题是2014a 需要破解:下载一个破解文件,原因是matlab未完全破解,2014a的破解办法:http://pan.baidu.com/s/1qWFbOjq,提取码84rg ,下载后解压,把“..\Matlab64\bin\win64”目录下的compiler.dll,mcc.exe,libmwservices.dll 三个文件复制到matlab安装目录对应位置替换原文件即可!(如果软件是32位,则

C.C++打包成.dll .so .a 给Unity使用 打包.dll库 工具:VS 使用VS新建项目 选择不大于.NET3.5的版本 选择Visual C++ -> Win32 控制台应用程序 输入项目名(dll名字) 下一步 勾选dll->勾选空项目 测试代码test.c #include <stdio.h>//引入C的库函数 #include "test.h" //引入头文件 int add(int a, int b) { return a + b; }

方法一:用vs新建工程-C#库,添加UnityEngine.dll引用,注意.netframwork选3.5,编译C#脚本得到dll: 方法二:使用mono的mcs,具体如下 c#提供了dll打包,但是unity中由于涉及到unity的自身dll,如UnityEngine.dll,我们一般写的很多代码都会涉及到对这个dll的引用,在unity中建代码文件都会默认添加对此dll命名空间的使用,using UnityEngine; 因此在涉及到使用此dll在打包dll的时候就要有点特殊处理. 项目中

根据官方文档写出如下内容,主要是为了记录自己遇到的坑! 一.打开命令行 1.win+r 2.输入CMD(没错,就是那个黑窗口就是命令行) 二.新建一个新文件夹,用来存放我们打包成的文件(这里一定要注意:尽量用英文,这样可以避免许多麻烦) 三.在命令行里,进入我们新建的文件夹 1.输入 2.如果想弄个图标的话可以这样 3.编辑.spec文件 当上面两步都完成后,就会在你新建文件夹里生成一个“你给程序起的名字.spec”文件.我们可以用记事本打开它,修改 4.修改完.spec文件后,输入 四.到我们

项目创建完成,启动正常,接下来就是项目打包了.将测试Demo打包成exe桌面应用,点击exe文件,运行项目. 书接上文,创建项目有三种方式 Git拷贝.直接创建:通过electron社群提供的命令行工具(CLI)  electron-forge 创建项目,看起来对应的项目打包方式也应该有三种才对,但其实细看第一种方式和第三种项目创建方式是一样的,所以它们的项目打包方式也是一样的. 打包 electron 项目webpack工具有 electron-packager 和 electron-buil

项目创建完成,启动正常,接下来就是项目打包了.将测试Demo打包成exe桌面应用,点击exe文件,运行项目. 书接上文,创建项目有三种方式 Git拷贝.直接创建:通过electron社群提供的命令行工具(CLI)  electron-forge 创建项目,看起来对应的项目打包方式也应该有三种才对,但其实细看第一种方式和第三种项目创建方式是一样的,所以它们的项目打包方式也是一样的. 打包 electron 项目webpack工具有 electron-packager 和 electron-buil

写笔记四前的脑回路是这样的: 前面的学习笔记二,提到3个环境变量,其中java_home好理解,就是jdk安装路径:classpath指向类文件的搜索路径:path指向可执行程序的搜索路径.这里的类文件和可执行程序是分别在jvm和实际操作系统下执行的文件.对jvm来说,.class文件就相当于操作系统下的可执行程序,对应windows系统就是.exe文件了.那么可不可以把在IDE里开发的程序做成在windows下双击就能运行的文件或者干脆转化成.exe文件呢?查找资料,显然可以.下面写得是第一种

1) 安装pyinstaller pip install pyinstaller 目前已经支持 python 3.7 版本 2) 打开cmd窗口,进入到要打包的python文件所在目录, pyinstaller -F excelconvertor.py (仅生成exe 包)

前次用 electron-packager 打包成功,这次改用 electron-builder 打包,然后根据项目中实际需要进行选择使用. 第一步:全局安装 electron-builder,便于系统通用 npm install -g electron-builder 或 cnpm install -g electron-builder 第二步:打包 electron 项目

 1.从“文件”菜单中,选择“新建”,然后选择“项目…”. 2.从“项目类型”窗格中选择“Visual C++”下的“Win32”. 3.从“模板”窗格中,选择“Win32 控制台应用程序”. 4.为项目选择一个名称,如“MathFuncsDll”,并将其输入“名称”字段.为解决方案选择一个名称,如“DynamicLibrary”,并将其输入“解决方案名称”字段. 5.按“确定”启动 Win32 应用程序向导.在“Win32 应用程序向导”对话框的“概述”页中,按“下一步”. 6.从“Win32

一.将已经编译后的java中Class文件进行打包:打包命令JAR 如:将某目录下的所有class文件夹全部进行打包处理: 使用的命令:jar cvf test.jar -C com/ . //注意这里最后为 空格加点( .) 切记 其中test.jar为要生成的jar包:com/ . 为指定的当前目录下的文件夹,该文件夹包括子文件夹及class文件: 二.到IKVM官方网站下载IKVM需要的组件 http://www.ikvm.net/ ikvm-0.42.0.3.zip ikvmbin-0.

项目csproj文件里面加 <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web"> <PropertyGroup> <TargetFramework>netcoreapp2.</TargetFramework> <MvcRazorCompileOnPublish>false</MvcRazorCompileOnPublish> </PropertyGroup> </Projec

PDNN: 深度学习的一个Python工具箱 PDNN是一个在Theano环境下开发出来的一个Python深度学习工具箱.它由苗亚杰(Yajie Miao)原创.现在仍然在不断努力去丰富它的功能和扩展它的应用.PDNN发布在under Apache 2.0, one of the least restrictive licenses available. 为什么使用PDNN? PDNN实现了一整套的模型,在这个单一的框架内,无监督学习(SDAs,RBMs),有监督学习(DNN,CNN)和多任务学

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4340293.html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包.DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工

原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

最近在研究Unity中关于资源打包的东西,网上看了一堆资料,这里做个整合,说整合,其实也就是Ctrl-C + Ctrl-V,不是原创 首先为了尊重原创,先贴出原创者的文章地址: http://blog.csdn.net/kenkao/article/details/24290063 http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17652021 http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409 ht

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列.有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师:Lanking( https://github.com/lanking520 ),为我们讲解 DJL -- 完全由 Java 构建的深度学习平台. 介绍 许多年以来,一直都没有为 Java 量身定制的深度学习开发平台.用户必须要进行繁杂的项目配置,构建 class 才能最终打造出属于 Java 的深度学习应用.在那之后,依旧要面临着

摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用\(\color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B}\)设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练.验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测.标注,以及结果的实时显示和保存.