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maven 打包成功,却报错maven-metadata-local.xml: only whitespace content allowed before start tag and not \u

1.报错信息: [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-install-plugin:2.5.2:install (default-install) on project erlang-controller: Failed to install metadata com.cunjie:erlang-controller/maven-metadata.xml: Could not parse metadata E:\too

maven:only whitespace content allowed before start tag and not \u0 (position: START_DOCUMENT

记录maven打包时,电脑断电后,再次打包失败,出现: only whitespace content allowed before start tag and not \u0 (position: START_DOCUMENT seen \u0... @1:1)异常 解决方式: 在.m2文件夹下搜索maven-metadata-local.xml文件,找到你要打包的那个项目名称对应的这个文件,我这里的

线性判别分析之python代码分析

前几天主要更新了一下机器学习的相关理论,主要介绍了感知机,SVM以及线性判别分析。现在用代码来实现一下其中的模型,一方面对存粹理论的理解,另一方面也提升一下代码的能力。本文就先从线性判别分析开始讲起,不熟悉的可以先移步至线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) - Zhib

中望3D2022 扩大面

  扩大面主要是指对未修剪的曲面或片体进行放大或者缩小的操作,是一种参数化修改曲面的方式。     对选定的裁减或非裁减曲面,通过拖搜手柄或修改U/方向的距离来扩大或缩小该四边面的大小,生成一个新的四边曲面。     扩大面可以将经过裁剪的任意曲面,还原恢复到规则的四边面,然

RGB与YUV转换以及存储格式

RGB与YUV 色彩空间(Color Space)[1]:is a specific organization of colors. In combination with physical device profiling, it allows for reproducible representations of color, in both analog and digital representations. A color space may be arbitrary, with particu

2021-05-16

今天学习了《UnityShader入门精要》的第七章基础纹理 第二节:凹凸映射 -> 在世界坐标系下 在顶点着色器上用到了以下的写法: 看到 Ttow2  就懵了, 者是个什么矩阵?干啥用的?就继续往下看片元着色器: 哦,我悟了,接下来是不是应该是把我们存进去的值再取出来了: 写完看看书,“*********

机器学习(周志华)——线性判别分析

编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据3.0a上的结果。 首先分类知道编号(1-8)为一类,编号(9-17)为另一类 计算 u 1 = [

数字集成电路十七:chisel学习小记

以下内容均摘自:https://blog.csdn.net/qq_34291505 一、Chisel的常见问题 在学习Chisel前,应该熟悉一些常见问题,这些问题在编写Chisel的任何时候都应该牢记。 ①Chisel是寄宿在Scala里的语言,所以它本质还是Scala。为了从Chisel转变成Verilog,语言开发人员开发了一个中间的标准

龙格-库塔法求解连续系统输出

import control import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt G1 = control.tf([1,1],[1,4]) G2 = control.tf([1,2],[1,1,1.25]) G = control.series(2.5*G1,G2) sys = control.tf2ss(G) h = 0.3 #步长 L = np.arange(0,15,h) # 仿真步数 u = np.ones(len(L)) # 输入

Verification of WISHBONE I2C Master Core(IRUN+Simvision)

一、前言   很久没写技术博客了,有些懈怠,生活还得继续折腾。转眼工作一年多,时间越长越发觉得自己知之甚少,当然这跟IC行业技术密集有关。用空余时间在opencores网站上下载些小的IP看看 验证下,让自己对EDA tool, design, testbench, bus protocol都能有更好的认识。这次接触的是WIS

第六次作业

1.分别写出描述以下语言的正规文法和正规式: L1={abna|n≥0}。 L2={ambn|n≥1,m ≥1} L3={(ab)n|n≥1}    2.将以下正规文法转换到正规式 Z→0AA→0A|0BB→1A|ε   Z→U0|V1U→Z1|1V→Z0|0   S→aAA→bA|aB|bB→aA   I→l|Il|Id  

作业

1.分别写出描述以下语言的正规文法和正规式: L1={abna|n≥0}。 L2={ambn|n≥1,m ≥1} L3={(ab)n|n≥1}    2.将以下正规文法转换到正规式 Z→0AA→0A|0BB→1A|ε   Z→U0|V1U→Z1|1V→Z0|0   S→aAA→bA|aB|bB→aA   I→l|Il|Id  

正规文法与正规式

1.分别写出描述以下语言的正规文法和正规式: L1={abna|n≥0}。 L2={ambn|n≥1,m ≥1} L2={(ab)n|n≥1}    2.将以下正规文法转换到正规式 Z→0AA→0A|0BB→1A|ε   Z→U0|V1U→Z1|1V→Z0|0   S→aAA→bA|aB|bB→aA   I→l|Il|Id    答:  

2-1图像像素格式深度理解

1.颜色的本质的光的波长 2.颜色的三个关键:亮度、色度chroma、饱和度saturation   YUV :packed 和planar: packed:[Y0,U0,V0],[Y1,U1,V1],[Y2,U2,V2],[Y3,U3,V3] planar:[Y0,Y1,Y2,Y3],[U0,U1,U2,U3],[V0,V1,V2,V3] YUV420,一个像素点对应1个Y,1个2*2的小方块对应1个U和1个V, YUV420,

地理加权归回模型 (GWR) 参数估计

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沟通无限校园网--最小生成树(prim算法)

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YUV视频格式解析

YUV数据YUY2到I420 /* 主要的采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr 4:1:1和 YCbCr 4:4:4。 其中YCbCr 4:1:1 比较常用,其含义为:每个点保存一个 8bit 的亮度值(也就是Y值), 每 2x2 个点保存一个 Cr 和Cb 值, 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。 所以, 原来用 RGB(R,G,B 都是

传感器第五次作业

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