“Definir los servicios de resonser aprendibles” Código de respuesta

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()

Explore las respuestas de código populares por idioma

• Shell/Bash

• estado de git no muestre cambios de permiso
• Git ignora el modo de permiso
• git ignora chmod
• Git ignora el modo chmod
• Git ignora el modo
• Git ignora los archivos modificados con permiso
• Git Eliminar los cambios en el modo de archivo
• Git ignora los cambios en el modo de archivo
• GIT Cambios de permiso de compromiso
• Snap Crea Symlink

• C#

• guía.
• 0 GUID
• Cómo hacer que un objeto mire a otra unidad
• Cómo bloquear y ocultar una unidad de cursor
• C# MessageBox Sí No
• MessageBox Yes-No
• C# Usuario indicador Sí No
• C# Obtener ruta de escritorio
• Cómo OT hacer una variable pública sin mostrarse en el inspector
• Unity Eliminar a todos los niños

• C++

• intérprete látex matlab
• 0009: err: mscoree: clrruntimeinfo_getruntimehost wine mono no está instalado
• calderera de CPP
• Arduino uno hola mundo
• línea de dibujo SFML
• Imprima todos los nombres de archivo en el directorio CPP
• Diciembre Global Holidays
• Qt Depurgar
• qdebug
• UE4 Log Float

• C

• Trie Tableau C
• tri en c
• Paquete de construcción equivalente para Fedora
• csrf_exempt
• icono remix CDN
• _Crt_secure_no_warnings
• Tiempo de ejecución en C
• Stop Redis Server
• Stop Redis en Ubuntu WSL
• Malloc está indefinido

• CSS

• Imagen de CSS a White
• Roblox Player murió
• hacer texto sin selectable CSS
• Texto CSS sin selectable
• Cómo hacer que el texto no sea resaltable CSS
• Cómo centrar el divir con transformación
• CSS agregue puntos si el texto es demasiado largo
• CSS CLAMPA DE LINA
• ajuste de imagen de fondo CSS
• Haz algo despreocupable CSS

• HTML

• html grundgerst
• Está ejecutando `Create-react-app` 4.0.3, que está detrás de la última versión (5.0.0).
• meta favicon
• fevicón
• símbolo de rupia html
• espacio HTML
• QS CDN
• Enlace Opem en la nueva pestaña HTML
• lodash cdn
• iconos de material de Google CDN

• Java

• Java obtenga el tamaño de la pantalla
• Permiso de Internet de Android
• Ubicación de la roca madre de Minecraft
• Ubicación del archivo Batedrock de Minecraft
• contador de muerte de Minecraft
• Cómo hacer que el teléfono vibre Android Studio
• No se puede ajustar las clases solicitadas en un solo archivo DEX
• Android manifieste el tráfico de ClearText permitido
• Cómo aprender Java en un día
• Spigot ejecutar el comando como consola

• JavaScript

• Meses
• Array del alfabeto JS
• popper.js cdn
• React Native Hide Scroll Indicator
• Cómo ocultar Scrollbar en ScrollView React Native
• Cómo instalar React Router DOM versión 5
• Documento jQuery listo
• alfabeto como matriz
• jQuery Eliminar Readonly
• Inicie sesión en discordia con token

• Objective-C

• UialertController Ejemplo Objetivo C
• NSTIMER Ejemplo Objetivo C
• Obtener imagen de producto wooCommerce
• Objetivo de matriz de bucle C
• Error: ....... Eperm: Operación no permitida, MKDI
• comando no encontrado: crear reacc-app
• Error de curl 60: Certificado SSL: No se puede obtener el certificado de emisor local
• Objetivo c convertir int en cadena
• Las cadenas C de objetivos C concatenan
• Objetivo c recargar filas en

• PHP

• Zona horaria predeterminada India PHP
• El compositor funciona significativamente más lento de lo normal porque no tiene habilitado la extensión PHP Curl habilitada
• Mostrar error de WordPress
• Actualización de esquema de Symfony
• Actualización del compositor sin límite
• Fecha legible humana laravel
• matriz de registro de consola PHP
• Si el idioma wpml
• Magento2 Zend Log
• Imprima la última consulta Laravel

• Python

• Python pandas desactivar advertencia
• Colab suprime las advertencias
• advertencia de cuaderno de jupyter
• Funciones más utilizadas de Python
• Lista de ABC
• Película de Minecraft
• Crear aplicaciones GUI con Python
• pandemonio
• Significado de la EPA
• python getText

• Sql

• Desarrollador SQL Busque todos los paquetes para obtener texto
• FSADPRECATIONWARNING: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFATIONES agrega sobrecarga significativa y se deshabilitará de forma predeterminada en el futuro. Configure en verdadero o falso para suprimir esta advertencia.
• MySQL deshabilitar el modo seguro
• SQL deshabilitar el modo seguro
• MySQL establece el modo seguro
• actualización segura mysql
• Código de error: 1175. Está utilizando el modo de actualización segura e intentó actualizar una tabla sin un lugar donde use una columna clave. Para deshabilitar el modo seguro, alterne la opción en preferencias -
• modo seguro de apagado mysql
• Actualización insegura de MySQL
• Estás utilizando el modo de actualización segura

• Swift

• Swift 5 retraso desestimar el controlador de vista
• Ejecución del código de retraso Swift 5
• Swift uiview add tap gesture
• URL Open Swift
• formato decimal lugar rápido
• En Swipe Get ContentOffset Swift CollectionView
• Firebase Crashlytics Dsym faltante
• DART capitalizar la primera letra de cada palabra
• Cadena a la letra mayúscula
• Swift Self. Pantalla completa presente

• Ruby

• Ver todas las rutas de Rails en el navegador
• Rails Kill Server
• destruir el puerto existente
• Mata a Puma Pid Local
• matar el puerto ya en uso
• Cómo hacer coincidir el correo electrónico en Regex en Ruby
• Los rieles obtienen una lista de tablas
• Cómo obtener la lista de tablas en rieles
• Ruby Open File Nokogiri
• Rails Eliminar el niño en los padres Eliminar

• TypeScript

• REQ.User TypeScript
• TypeScript deshabilitar la línea siguiente
• Cómo eliminar los puntos de lista en Li Bootstrap
• fragmentos personalizados de vscode cómo usar el nombre del archivo
• Cómo actualizar TypeScript
• Actualizar a TypeScript en React JS
• Las hojas de Google eliminan el primer personaje
• Proyecto de inicio siguiente con TypeScript
• Enumerar múltiples listas Python
• Verifique todos los puertos en ejecución Ubuntu

• Go

• Godot obtiene el tamaño de la pantalla
• Conecte Google Drive a Colab
• Montaje de Google Drive en Colab
• Carga de datos de colaboración de Google
• Cómo comentar un montón de líneas en Godot
• Cómo recargar la escena actual Godot
• Desmontaje Google Drive Colab
• Impresión de campos de la estructura con sus nombres en Golang
• Csgo Mouse Wheel Jump Bind
• Borrar basura ubuntu

• Kotlin

• Generador de cadenas aleatorio Kotlin
• tostadas en Kotlin
• Kotlin elimina el nombre de una actividad
• Android Recyclerview Scroll hasta Bottom
• Cómo declarar la matriz de cadenas en Kotlin
• matriz de cuerdas en Kotlin
• dependencia de OKHTTP
• retraso de Kotlin
• poder de Kotlin
• Cómo llamar a una función después del retraso en Kotlin Android

• Assembly

• etiqueta TQDM
• nombre del mes de la matriz
• VMware Workstation Player Deshabilitar mitigaciones del canal lateral
• reiniciar KDE
• Radio de borde del botón Flutter
• Uso de la propiedad de forma en Flutter para la esquina circular
• Docker no puede detener el contenedor
• Valor de texto de la imagen de látex
• Volcado en encurtido en un directorio específico
• OpenSsl Public Key der to Pem

• R

• Agregue una línea vertical en ggplot
• línea vertical en ggplot2
• r define la lista vacía anidada
• Placa de caja de etiquetado atípico R
• Actualizar R de Rstudio
• R Medio ambiente limpio
• cómo crear fechas en un rango en r
• r Convertir personajes acentuados
• convertir los acentos latinos a ASCII R
• Cómo contar el número de na en r

• VBA

• VBA Crear directorio
• VBA Crear carpeta si no existe
• Excel cómo formatear bytes como KB, MB, GB
• Excel VBA Escribir cadena en el archivo de texto
• VBA First Letter de cada palabra
• Excel VBA espera
• VBA Obtener contenido de archivo de texto
• Formato de fecha para MS Chart vb.net
• VBA continúa para cada bucle
• La matriz VBA contiene

• Scala

• Scala obtenga el archivo de URL como cadena
• Lista inversa de Scala
• Scala Hello World
• scala schemapayload json
• cómo transformar nulo a ninguno scala
• ValueError: si usa todos los valores escalares, debe pasar un índice
• matriz bidimensional Scala
• escala de cuantificación
• Valor predeterminado de Scala Match
• Lista de concatenato de Scala

• Rust

• Error de Rustlang: enlazador `link.exe` no encontrado
• Función de retorno óxido
• óxido Permitir sin usar
• Rust Lang Sleep
• óxido obtenga el directorio actual
• Generador de números aleatorios en óxido
• Compruebe si existe un archivo óxido
• cómo salir del programa óxido
• Rust Get Argumentos de línea de comandos
• óxido toma la entrada del usuario

• Dart

• Cómo eliminar la etiqueta de depuración en Flutter
• Forma de Listtil de Flutter
• Flutter Listtile Shape Border
• El teclado Flutter causa desbordamiento
• retraso de aleteo
• ListView.Sparated Flutter
• Cómo Flutter Diable para la web
• Dart Regex para correo electrónico
• Flutter obtenga el ancho de la pantalla
• aleteo del tamaño de la pantalla

• Elixir

• depuración de elixir
• Elixir después
• guardia de elixir
• Elixir Defguard
• para bucle en elixir
• Elixir número aleatorio
• rescate de elixir
• Elixir intenta rescate
• Elixir longitud de la lista
• captura de elixir

• Clojure

• hola mundo en clojure
• Clojure Leer Archivo Línea por línea
• Cómo hacer una gama Clojure
• Función de llamadas en Clojure
• Cómo hacer operaciones dentro de una lista Clojure
• Cómo hacer un directorio en Clojure
• algoritmo para revertir una cuerda Clojure
• Cómo usar Clojure Cond
• Clojure Take-While
• botón de activación

• Haskell

• Función Signature Haskell
• Escriba firma Haskell
• comentario multiline de Haskell
• Haskell Fibonacci
• Quicksort en Haskell
• Lista de clasificación Haskell
• Último elemento de la lista Haskell
• Obtenga el primer char de String Haskell
• División de cadena Haskell
• int para flotar Haskell

• Matlab

• Si existe el directorio matlab
• eje de tamaño de fuente de matlab
• MATLAB Leer desde el archivo txt
• para detectar si un marco de datos tiene valores NAN
• Matlab Unix Time to DateTime
• derivado simbólico de Matlab
• Guardar script de archivo MAT en el directorio MATLAB
• MATLAB Cómo establecer el tamaño de la figura para que pueda ver la trama
• crear datos de datos vacíos r con nombres de columnas
• transformación de Z inverso de Matlab

• Erlang

• Obtener la versión de Erlang
• Cliente de TCP Erlang
• servidor TCP Erlang
• Obtener Port Erlang
• Erlang Salida de Shell

• Cobol

• Instalar pitmentos de python
• Gatsby con hilo
• alertdialog con textfield validador Flutter
• Script de Google Apps Eliminar la matriz NULLS
• COBOL invierte una cuerda

• Fortran

• fortran int to string
• Fortran declara una matriz
• Matriz en Gfortran,
• Matriz en Fortran,
• Matriz de impresión en Fortran
• declarar una matriz
• Matriz de entregadores 2d
• Matriz en Fortran
• matriz entera en Fortran
• Cómo aprender Fortran de cero

• Scheme

• No se especificó AuthenticationsCheme, y no se encontró incumplimiento.
• Cómo hacer una lista en el esquema
• Unión de esquema de dos listas
• esquema de fibonacci recursivo
• esquema tmlanguage
• request.scheme solicitud.path
• esquemas de Ponzi

• Perl

• bucle de perl foreach
• Perl reemplazar la subcadena
• bucle de salida de perl
• Postfix de Perl
• condición de poste de perl
• Matriz de porción de Perl
• bucles de perl
• sustitución de perl
• perl do mientras bucle
• perl regex

• Groovy

• Obtén la fecha ahora Groovy
• Hola mundo en Groovy
• Lista de matriz.split Groovy
• cuerda dividida maravillosa
• para bucle groovy
• TypeError no abierto: S (...). ToolTip no es una función
• Matriz en Groovy
• Groovy to String
• Paginación en gros
• Ingrese dentro de un contenedor Docker en ejecución

• Lua

• Roblox verifique si el jugador tiene gamepass
• mesa de impresión lua
• Children Loop Roblox lua
• Niños Roblox para bucle
• Roblox para niños bucle
• Generador de cadenas aleatorio lua
• Programa del espacio de Kerbal 2
• Lua String.split
• función de espera lua
• Roblox Studio TelePort on Collision

• Julia

• Importar CSV en Julia
• Julia lee CSV DataFrame
• Trama en Julia
• Julia String to int
• Histograma de la trama de Julia
• Julia Hello World
• Julia escribe en el archivo
• Julia Unzip matriz de tuplas
• Julia Stop for Loop
• Julia crea matriz

• Delphi

• Obtenga el último elemento de Array Delphi
• Conceptos básicos de Delphi que generan un número aleatorio
• Obtenga la fecha actual Delphi
• Longitud de la cuerda en Delphi
• Delphi reemplazar cadena
• Delphi Fullscreen
• matriz de Delphi
• Obtenga tiempo en milisegundos Delphi
• ordenar orden por
• Delphi Firedac Sort

• Abap

• ABAP entero
• ABAP ALV PopUp
• ABAP concatenate
• ADOBRE forma ABAP TCODE
• Institución: 375 no capturado referenceError: $ no está definido
• La interfaz entre el diccionario ABAP y el sistema de gestión de bases de datos subyacentes
• ¿Cuál es la interfaz entre el diccionario ABAP y el sistema de gestión de bases de datos subyacentes?
• variable ABAP char
• ABAP IF DECLARACIÓN
• Comentarios de acceso directo de ABAP

• Lisp

• MacOS IDE LISP COMÚS
• Entrada de LISP
• La lista contiene LISP
• Solicitud de Magit Pull
• EMACS Switch Horizontal Vertical
• Doom Emacs PDF-Tools
• imprimir lisp
• Elección aleatoria de la lista de cuerdas en emacs lisp
• Tipo de retorno Elisp
• Número de mapa Lisp Common a Word

• Prolog

• factor factorial
• Duración de la lista Prolog
• Traducir (1 2 9 uno dos nueve) Programación Prolog
• Adder completo en Prolog
• Prolog Crear hecho
• PROLOTELELE Elemento de la lista
• impulsado por menú en Prolog
• hola mundo prolog

• Pascal

• salida de pascal
• Pascal Write
• Pascal escribe
• Escribe sin cambiar la línea en Pascal
• Imprimir en Pascal
• Impresión de Pascal en consola
• Deja la línea de línea vacía en Pascal
• aportación de pascal
• Pascal Leer
• Tome la entrada de la consola en Pascal

• ActionScript

• Cómo deshabilitar la restricción de clave extranjera en PostgreSQL
• CSS de consulta de medios para todos los dispositivos
• Restablecer el curso de Udemy
• Microsoft.visualstudio.web.codeGeneration.design 3.1.0
• Mover registros de la mesa a otra usando la migración de Knex
• de sys import stdin
• Cómo cambiar el tamaño de una imagen base64
• Hola mundo en ActionScript
• BS modal está funcionando pero no es visible
• Cómo verificar si existe una secuencia en PostgreSQL

• Basic

• Cómo enviar autores básicos usando Fetch
• cadena VB a int32
• Cómo hacer el cuadro de mensaje de error de VBS
• comando MongoDB Eliminar por _id
• Cómo abrir la unidad D usando el aviso de conda
• CMD no puede cambiar el directorio
• CMD CD no funciona
• Cómo agregar autenticación básica en HaProxy Backend Server
• token de acceso personal
• token de acceso git

• Solidity

• bucle en solidez
• función aleatoria en solidez
• Enums en solidez
• solidez de la dirección cero
• solidez
• estructura en solidez
• estructura en solidez
• Concatenación de cadena de solidez
• variedad de solidez de estructura
• Verificación de solidez si la matriz contiene

• PowerShell

• Instale Windows de línea de comandos de Python
• PowerShell Mostrar reglas de firewall
• Desbloat de Windows 10
• CALL Función PowerShell
• PowerShell -EjecutionPolicy Bypass -File
• PWSH de proceso de inicio
• PowerShell tome la propiedad Comando recursivo
• deshabilitar el defensor PowerShell
• PowerShell eliminar node_modules
• Cómo mostrar puertos de reglas de firewall con PowerShell

• GDScript

• Godot Close Game
• Godot verifique si el objeto está en grupo
• Godot usa enum para exportar var
• Godot verifique si el temporizador se está ejecutando
• Godot obtiene la posición global 3D
• Godot obtiene la posición global 3
• Godot Find_node ()
• Godot estableció escena predeterminada
• Godot estableció escena principal
• Verificación de Godot si en la versión exportada

• Excel

• Excel crea hipervínculo a la celda a juego
• Enlace de Excel al primer partido
• Excel actualizar la referencia de hipervínculo después de agregar filas o columnas
• Excel Auto Ajuste las alturas de la fila
• Excel Auto Fit How Altura
• Excel uso compensación en formato condicional
• Excel Formato condicional fuera del rango
• La fórmula de Excel no se actualiza después de insertar filas
• columna de fila de inserción de actualización de fórmula de Excel
• Excel Hyperlink Reference no se actualiza al insertar filas

Explorar otros lenguajes de código