帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

时间: 2023-06-10 15:03:11 浏览: 214
import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transforms.Compose([transforms.Resize((IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])), batch_size=batch_size, shuffle=True) validation_image_generator = torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.ImageFolder(validation_dir, transform=transforms.Compose([transforms.Resize((IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])), batch_size=batch_size) model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(2), torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(2), torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(2), torch.nn.Flatten(), torch.nn.Linear(64*16*16, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 2), torch.nn.Softmax() ) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_image_generator, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() epoch_loss = running_loss / (len(train_data_gen) / batch_size) print('Epoch: %d, Loss: %.3f' % (epoch + 1, epoch_loss)) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in validation_image_generator: images, labels = data outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Validation Accuracy: %.2f%%' % (100 * correct / total))
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这段代码主要是导入了一些Python的第三方库和包，具体解释如下： - os：Python标准库之一，提供了访问操作系统功能的接口。 - os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'：设置环境变量，避免Intel MKL库重复...
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帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import os BATCH_SIZE = 64 EPOCHS = 50 IMG_HEIGHT = ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片，进行分割，总共21个通道，因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

这段代码是导入了一些常用的Python库和工具，包括： - numpy：用于数组和矩阵运算的库； - pandas：用于数据分析和处理的库； - matplotlib：用于数据可视化的库； - PIL：Python图像库，用于图像处理和操作； - ...

import deepxde as dde import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from deepxde.backend import torch import torch import os os.environ["DDE_BACKEND"] = "pytorch" geom = dde.geometry.Rectangle([0,0],[1,1]) #定义几何域，代表4个角点 timedomain = dde.geometry.TimeDomain(0,1.0) #定义时间域 geomtime = dde.geometry.GeometryXTime(geom,timedomain) #几何域与时间域的笛卡尔积 #定义pde损失函数 import numpy as np import numpy as np def k(x): x_coord = x[:, 0:1] cond1 = torch.lt(x_coord, 0.25) # x < 0.25 cond2 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.25), torch.lt(x_coord, 0.50)) # 0.25 <= x < 0.50 cond3 = torch.logical_and(torch.ge(x_coord, 0.50), torch.lt(x_coord, 0.75)) # 0.50 <= x < 0.75 cond4 = torch.ge(x_coord, 0.75) # x >= 0.75 return torch.where(cond1, torch.tensor(1.0), torch.where(cond2, torch.tensor(2.0), torch.where(cond3, torch.tensor(3.0), torch.tensor(4.0)))) c=1 rho=1 def pde(x,y): dy_t = dde.grad.jacobian(y,x,i=0,j=2) dy_xx = dde.grad.hessian(y,x,i=0,j=0) dy_yy = dde.grad.hessian(y,x,i=1,j=1) return c * rho * dy_t - k(x) * (dy_xx + dy_yy) #定义边界条件 # 上边界，y=1 def boundary_t(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 1) # 下边界，y=0 def boundary_b(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[1], 0) # 左边界，x=0 def boundary_l(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 0) # 右边界，x=1 def boundary_r(x, on_boundary): return on_boundary and np.isclose(x[0], 1) bc_t = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_t) bc_b = dde.icbc.NeumannBC(geomtime, lambda x:0, boundary_b) bc_l = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:10, boundary_l) bc_r = dde.icbc.DirichletBC(geomtime, lambda x:30, boundary_r) #定义初始条件 def init_func(x): return 0 ic = dde.icbc.IC(geomtime,init_func,lambda _,on_initial:on_initial,) #构建神经网络 data = dde.data.TimePDE( geomtime, pde, [bc_t,bc_b,bc_l,bc_r,ic], num_domain=8000, num_boundary=400, num_

import numpy as np # 定义空间域和时间域 geom = dde.geometry.Interval(0, 1) timedomain = dde.geometry.TimeDomain(0, 1) geomtime = dde.geometry.GeometryXTime(geom, timedomain) # 组合时空域 #### ...

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonworks\pythonProject2\basenet.py", line 102, in <module> plt.show() File "E:\anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\pycharm\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) File "E:\pycharm\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() File "E:\pycharm\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 85, in show buffer = self.tostring_rgb() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'. Did you mean: 'tostring_argb'?这是什么错误，怎么解决

import matplotlib.pyplot as plt #### 第三步：版本兼容性修复 bash # 卸载冲突版本 pip uninstall matplotlib -y # 安装已验证兼容版本 pip install "matplotlib锁定关键依赖版本 #### 第四步：...

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import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" # Mac OS X fix for PyTorch multiprocessing error[^1] #### 定义数据转换流程 python preprocess = ...

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import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img) plt.title("Original") plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(augmented_img.permute(1, 2, 0)) # tensor -> HWC ...

(my_project_env) PS D:\python\pythonProject1> pip install numpy==1.23.5 rasterio==1.4.3 scipy==1.7.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting numpy==1.23.5 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/08/36/6589c7d5fc4fecda63de4453fefff7c58f6de2b1bb7dfbe7fa807bf85c46/numpy-1.23.5-cp39-cp39-win_amd64.whl (14.7 MB) ---------------------------------------- 14.7/14.7 MB 12.8 MB/s eta 0:00:00 Collecting rasterio==1.4.3 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/bd/e5/5a29b8b098067e8983b1592a3447d3928721d8ad3a7c4cee482e501942ee/rasterio-1.4.3-cp39-cp39-win_amd64.whl (25.4 MB) ---------------------------------------- 25.4/25.4 MB 10.6 MB/s eta 0:00:00 Collecting scipy==1.7.3 Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/29/25/e0eda0ef1ed93f5254078937062e08f9eb3b78220dd3564790569e98c45c/scipy-1.7.3-cp39-cp39-win_amd64.whl (34.3 MB) -------------------------------------

from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils.data import Dataset import torch.utils.data as data from PIL import Image from sklearn.utils import shuffle import time import warnings warnings....

P: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 构建数据集... X_train, X_test, y_train, y_test = ... model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_...
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标题和描述所指的知识点是关于Java Web开发领域中一种流行的框架组合——Struts、Spring和iBatis。这三个框架各自负责不同的层面，组合在一起能够构建出结构清晰、功能完善的MVC（模型-视图-控制器）Web应用程序。下面将详细介绍这三大框架的核心概念与协同工作的原理。 ### Struts Struts是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它的主要作用是将Web层的表示逻辑与业务逻辑分离开来。在Struts框架中，主要的组件包括： - **ActionServlet**：充当控制器的角色，负责接收用户请求并根据请求调用相应的Action类。 - **Action**：处理用户请求的业务逻辑类，它通常与一个或多个业务对象交互。 - **ActionForm**：封装用户请求数据的类，用于在ActionServlet和Action之间传递数据。 - **ActionMapping**：配置文件（通常为struts-config.xml），用来定义请求URL、Action类以及JSP页面之间的映射关系。 - **Tiles**：是Struts的一个扩展插件，用于定义页面布局和页面片段的组装，以便于页面的重用和模块化开发。 ### Spring Spring是一个全方位的开源应用框架，其核心特性是依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）。在Web应用中，Spring框架的主要作用包括： - **依赖注入（DI）**：通过容器管理对象的创建和依赖关系，从而使得代码更加松耦合，便于测试和维护。 - **面向切面编程（AOP）**：用于分离业务逻辑中的横切关注点，比如事务管理、安全控制等。 - **Spring MVC**：作为Spring框架的一部分，Spring MVC提供了一种基于Spring IoC容器的MVC实现。它与Struts类似，但是提供了更加灵活的控制器设计和更加丰富的配置选项。 - **数据持久化支持**：Spring通过DAO（Data Access Object）抽象层和ORM（Object-Relational Mapping）技术结合，简化了数据库操作。 ### iBatis iBatis是一个提供数据持久层支持的框架。它的目标是帮助开发者直接编写SQL语句，并在对象与数据库之间建立映射。iBatis的主要特点包括： - **SQL映射文件**：在iBatis中，开发者可以定义SQL语句，并通过XML映射文件或注解将其映射到Java对象上。 - **对象-关系映射**：支持Java对象与数据库表之间的映射，可以将查询结果自动封装成Java对象。 - **动态SQL支持**：iBatis支持动态SQL语句，可以根据不同的条件拼接SQL片段，生成不同的SQL语句。 ### 组合使用Struts、Spring、iBatis 当Struts、Spring和iBatis一起使用时，它们之间通过配置文件和对象共享的方式进行协同工作。具体的工作流程大致如下： 1. **用户请求的接收与处理**：用户通过浏览器发出请求，请求被Struts的ActionServlet接收，根据配置文件中的映射关系，将请求转发给对应的Action对象。 2. **业务逻辑的执行**：Action对象将请求参数传递给对应的业务服务层（通常是一个Spring管理的Bean）。业务服务层可以利用Spring的依赖注入和面向切面编程的特性，完成业务逻辑的执行，并进行事务管理。 3. **数据持久化的操作**：在业务逻辑处理过程中，如果需要进行数据持久化操作，则会调用iBatis提供的DAO类或接口。这些类或接口根据映射文件中的SQL语句与数据库交互，将业务对象持久化到数据库中，或者从数据库中检索出业务对象。 4. **响应的返回**：业务逻辑和数据持久化操作完成后，Action对象会根据处理结果选择相应的JSP页面或结果视图，通过Struts框架返回给用户浏览器。 ### 结合标签和文件名称列表的分析 从给定的标签“struts+spring+ibatis”和文件名称列表“ssi”来看，我们可以推断出这个小项目使用了这三个框架的组合，并可能使用了ssi（Server Side Include）技术进行页面内容的重用和嵌入。ssi是一种服务器端的文件包含指令，通常用于在HTML页面中包含其他文件，如头文件、尾文件或广告等。ssi文件通常具有.ssi或.shtml的扩展名。 在这个项目中，ssi技术可能被用来简化页面的维护和开发，使得部分页面内容可以共享或动态生成，而Struts、Spring和iBatis则负责处理业务逻辑和数据的动态展示。ssi的使用与核心业务逻辑无直接关系，但在项目中可以提高页面维护的效率，并减少重复的代码编写。 综上所述，一个使用Struts、Spring和iBatis框架的小项目会通过这三种技术各自的优势和相互之间的协同工作，来实现高效、可维护的Web应用开发。通过合理的配置和代码设计，可以达到将Web层的视图展示、业务逻辑处理和数据持久化这三个层面清晰划分的效果，使得整个项目结构更加模块化，有利于团队协作与项目的长期维护。
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【固态硬盘寿命延长】：RK3588平台NVMe维护技巧大公开

# 1. 固态硬盘寿命延长的基础知识 ## 1.1 固态硬盘的基本概念 固态硬盘（SSD）是现代计算设备中不可或缺的存储设备之一。与传统的机械硬盘（HDD）相比，SSD拥有更快的读写速度、更小的体积和更低的功耗。但是，SSD也有其生命周期限制，主要受限于NAND闪存的写入次数。 ## 1.2 SSD的写入次数和寿命 每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着，随着时间的推移，SSD的
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HarmonyOS NEXT关系型数据库

<think>好的，我现在需要回答用户关于HarmonyOS NEXT关系型数据库的使用方法、特性和示例的问题。首先，我需要整理已有的信息。根据用户提供的引用[1]和引用[2]，HarmonyOS的关系型数据库基于SQLite，提供增删改查接口，并且可能有封装好的方法。 首先，使用方法方面，用户可能需要知道如何创建数据库、定义表结构，以及如何进行基本的CRUD操作。根据引用[1]，建表需要定义表信息，创建数据库操作对象。引用[2]提到系统API被封装，所以应该会有类似Android的Helper类。例如，RdbStore可能是核心类，需要配置上下文、数据库名称和版本等。 特性方面，应该包括
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Flex布局初学者指南

Flex 是一种基于 CSS 的布局方式，全称为 Flexible Box Layout，即弹性布局。它提供了一种更加高效的方式来布局、对齐和分配容器内项目之间的空间，即使在不同屏幕尺寸和不同显示设备上也能保持一致的布局结构。 ### 核心概念 1. **容器（Container）**: 使用 Flex 布局的元素，被称为 Flex 容器。容器的所有子元素自动成为 Flex 项目。 2. **项目（Item）**: Flex 容器直接子元素被称为 Flex 项目。 3. **主轴（Main Axis）和交叉轴（Cross Axis）**: Flex 容器的主轴和交叉轴决定了 Flex 项目的排列方向。主轴是项目排列的主线，交叉轴垂直于主轴。 ### 容器属性 - **flex-direction**: 决定主轴的方向，包括 `row`（水平方向）、`row-reverse`、`column`（垂直方向）、`column-reverse`。 - **flex-wrap**: 控制项目在必要时是否换行，`nowrap`（不换行）、`wrap`（换行）和 `wrap-reverse`（换行，且反向堆叠）。 - **flex-flow**: 是 `flex-direction` 和 `flex-wrap` 的简写属性，用于同时设置这两个属性。 - **justify-content**: 定义项目在主轴上的对齐方式，如 `flex-start`（左对齐）、`flex-end`（右对齐）、`center`（居中对齐）、`space-between`（两端对齐，项目之间的间隔相等）等。 - **align-items**: 定义项目在交叉轴上的对齐方式，如 `flex-start`、`flex-end`、`center`、`baseline`（项目的第一行文字的基线对齐）和 `stretch`（如果项目未设置高度或设为 auto，将占满整个容器的高度）。 - **align-content**: 多行项目的对齐方式，类似 `justify-content`，但是只适用于交叉轴。 ### 项目属性 - **flex-grow**: 定义项目的放大比例，默认为 0，即如果存在剩余空间，也不放大。 - **flex-shrink**: 定义项目的缩小比例，默认为 1，即如果空间不足，该项目将缩小。 - **flex-basis**: 定义了在分配多余空间之前，项目占据的主轴空间（main size）。默认值为 auto，即项目的本来大小。 - **flex**: 是 `flex-grow`, `flex-shrink` 和 `flex-basis` 的简写，默认值为 `0 1 auto`。这个属性有两个快捷值：`auto` (`1 1 auto`) 和 `none` (`0 0 auto`)。 - **align-self**: 允许单个项目有不同于其他项目的对齐方式，可以覆盖 `align-items` 属性。 ### 应用场景 Flex 布局非常适合于响应式布局设计，因为它能够自动调整子元素的排列方式来适应不同的屏幕尺寸。此外，Flex 布局也使得复杂的水平和垂直居中布局变得非常简单。 ### 实际示例 一个简单的 Flex 布局的 HTML 结构可能是这样的： ```html <div class="flex-container"> <div class="flex-item">项目 1</div> <div class="flex-item">项目 2</div> <div class="flex-item">项目 3</div> </div> ``` 对应的 CSS 可能是： ```css .flex-container { display: flex; flex-direction: row; justify-content: space-between; align-items: center; } .flex-item { flex: 0 1 200px; text-align: center; } ``` 在这个例子中，`.flex-container` 设置为 Flex 容器，子元素 `.flex-item` 沿着主轴（水平方向）分散排列，且在交叉轴上居中对齐。每个项目宽度固定为 200px，并且不会自动伸缩。 ### 学习资源 要学习 Flex 布局，可以通过以下资源： - MDN Web Docs（Mozilla Developer Network）提供了详尽的指南和示例。 - CSS Tricks 的 All About Flexbox 提供了丰富的教程和技巧。 - 在线代码编辑器和调试工具，如 CodePen 或 JSFiddle，可以即时尝试和测试 Flex 布局代码。 ### 结语 Flex 布局是现代 Web 前端开发中的核心布局方式之一，通过上述介绍，可以了解其基础概念与使用方法。掌握 Flex 布局对于创建适应性强、响应式设计的网页界面至关重要。
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【故障恢复策略】：RK3588与NVMe固态硬盘的容灾方案指南

# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器，具备强大的性能和多样的功能，集成了八核CPU和六核GPU，以及专用的AI处理单元，主要用于高端移动设备、边缘计算和