“Définir les utilitaires Resizer apprenables” Réponses codées

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()

Parcourir les réponses de code populaires par langue

• Shell/Bash

• Le statut GIT ne montre pas les modifications d'autorisation
• git ignorer le mode d'autorisation
• git ignorer chmod
• git ignorer le mode chmod
• Mode Git Ignore
• Git ignore les fichiers modifiés avec permission
• git supprimer les modifications du mode de fichier
• git ignorer les modifications du mode de fichier
• Git Commit Authing Modiards
• Snap Créer Symlink

• C#

• Guid.Empty
• 0 Guide
• Comment faire regarder un objet sur une autre unité
• Comment verrouiller et masquer une unité de curseur
• C # Messagebox Oui Non
• Messagebox oui-no
• C # Utilisateur invite OUI NON
• C # Obtenez un chemin de bureau
• Comment rendre un public variable sans montrer dans l'inspecteur
• Unity Supprimer tous les enfants

• C++

• Interpréteur Latex Matlab
• 0009: err: mscoree: clrruntimeinfo_gettruntimehost wine mono n'est pas installé
• Couler CPP
• arduino uno bonjour monde
• Ligne de dessin SFML
• Imprimer tous les noms de fichiers dans le répertoire CPP
• Fêtes mondiales de décembre
• débogue QT
• qdebug
• UE4 Log Float

• C

• TRIE Tableau C
• tri
• Ensemble de construction équivalent pour Fedora
• CSRF_Exempt
• Icône de remix CDN
• _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
• temps d'exécution en c
• Stop Redis Server
• Arrêtez Redis dans Ubuntu WSL
• malloc n'est pas défini

• CSS

• Image CSS en blanc
• Le joueur de Roblox est mort
• Rendre le CSS non sélectable de texte
• Texte CSS non sélectable
• Comment faire du texte non mis en évidence CSS
• Comment centrer Div avec Transform
• CSS Ajouter des points en cas de texte trop long
• pince CSS
• ajustement de l'image d'arrière-plan CSS
• Rendre quelque chose de CSS inclicable

• HTML

• html grundgerst
• Vous exécutez `CREATE-REACT-APP` 4.0.3, qui est à l'origine de la dernière version (5.0.0).
• Favicon Meta
• fevicon
• Symbole de roupie HTML
• Espace HTML
• QS CDN
• Lien Opem dans le nouvel onglet HTML
• Lodash CDN
• Google Material Icônes CDN

• Java

• Java obtient la taille de l'écran
• Permission Internet Android
• Emplacement du substratumalité minecraft
• Emplacement du fichier de substratum rocheux minecraft
• Minecraft Death Counter
• Comment faire vibrer le téléphone Android Studio
• Impossible d'ajuster les classes demandées dans un seul fichier dex
• Trafic ClearText Android Permis autorisé
• Comment apprendre Java en une journée
• Spigot Exécuter la commande comme console

• JavaScript

• Mois Array
• Array alphabet js
• popper.js cdn
• React indicateur de défilement de masque natif
• Comment masquer la barre de défilement dans ScrollView React natif
• Comment installer React Router Dom Version 5
• Document jQuery Ready
• Alphabet comme tableau
• jQuery supprimer Readonly
• Connectez-vous à la discorde avec un jeton

• Objective-C

• uialertController Exemple Objectif C
• nstimer exemple objectif c
• Obtenez l'image du produit WooCommerce
• Objectif du tableau de boucle C
• Erreur: ....... EPERM: l'opération non autorisée, MKDI
• commande introuvable: create-react-app
• Erreur de boucle 60: certificat SSL: Impossible d'obtenir un certificat local émetteur
• Objectif C Converti Int en chaîne
• CONSTRUCTIONS C OBJECTIF CONCATENATE
• Objectif C Recharger les lignes à

• PHP

• Fuseau horaire par défaut India PHP
• Le compositeur fonctionne considérablement plus lent que la normale car vous n'avez pas l'activation de l'extension PHP Curl activée
• Afficher l'erreur WordPress
• Mise à jour du schéma Symfony
• Mise à jour du compositeur Aucune limite
• Date lisible par l'homme Laravel
• tableau de journaux de la console PHP
• Si la langue WPML
• Journal de magento2 zend
• Imprimer la dernière requête Laravel

• Python

• Python pandas désactiver l'avertissement
• Colab supprime les avertissements
• Jupyter Notebook AVERTISSE
• Fonctions les plus utilisées Python
• liste ABC
• film de minecraft
• Créer des applications GUI avec Python
• chaos
• EPA Signification
• Python gettext

• Sql

• Développeur SQL Recherche tous les packages pour le texte
• FSADEPRECATIONWARNING: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS Ajoute des frais généraux significatifs et sera désactivé par défaut à l'avenir. Réglez-le sur vrai ou faux pour supprimer cet avertissement.
• MySQL Désactiver le mode sûr
• SQL Désactiver le mode sûr
• MySQL Définir le mode sans échec
• Mise à jour sûre MySQL
• Code d'erreur: 1175. Vous utilisez le mode de mise à jour sûr et vous avez essayé de mettre à jour un tableau sans un où qui utilise une colonne de clé. Pour désactiver le mode sûr, basculez l'option dans les préférences -
• Mode sûr sur MySQL
• Mise à jour dangereuse MySQL
• vous utilisez le mode de mise à jour sûr

• Swift

• Swift 5 Delay Re licender Voir le contrôleur
• Demandez l'exécution du code Swift 5
• Swift uiView Ajouter le geste de tapage
• URL ouverte rapide
• Format décimal Swift
• Sur Swipe Get ContentOffset Swift CollectionView
• Firebase Crashlytics DSYM manquant
• Dart capitalise la première lettre de chaque mot
• String to Capital Letter Dart
• Swift Self.présenté plein écran

• Ruby

• Voir tous les routes Rails dans le navigateur
• Rails Kill Server
• détruire le port existant
• tuer Puma pid local
• tuer le port déjà utilisé
• Comment faire correspondre les e-mails dans Regex en Ruby
• Les rails obtiennent la liste des tables
• Comment obtenir la liste des tables en rails
• Ruby Open Fichier NoKogiri
• Rails Supprimer l'enfant sur la suppression des parents

• TypeScript

• dactylographie req.User
• TypeScript Désactiver la ligne suivante
• Comment supprimer les points de liste dans Li Bootstrap
• VScode Extrait personnalisé Comment utiliser le nom du fichier
• Comment mettre à jour TypeScript
• passer à TypeScript dans React JS
• Google Sheets supprimez le premier personnage
• Projet de démarrage suivant avec TypeScript
• Énumérer plusieurs listes Python
• Vérifiez tous les ports en cours d'exécution ubuntu

• Go

• Godot obtenir la taille de l'écran
• Connectez Google Drive à Colab
• Montant Google Drive à Colab
• Charge de données Google Collab
• Comment commenter un tas de lignes dans Godot
• Comment recharger la scène actuelle Godot
• Débrouiller Google Drive Colab
• champs d'impression de la structure avec leurs noms à Golang
• CSGO SURVE SAUT-LIE
• déchets clairs ubuntu

• Kotlin

• Générateur de cordes aléatoire Kotlin
• toast à Kotlin
• Kotlin supprime le nom d'une activité
• Android Recyclerview fait défiler vers le bas
• Comment déclarer un tableau de chaînes à Kotlin
• Tableau de chaîne à Kotlin
• Dépendance OKHTTP
• retard de kotlin
• Kotlin Power
• Comment appeler une fonction après retard dans Kotlin Android

• Assembly

• étiquette TQDM
• Nom du mois du tableau
• VMware Workstation Player Désactiver les atténuations des canaux latéraux
• Redémarrer KDE
• rayon de bordure du bouton de flottement
• Utilisation de la propriété de forme en flottement pour le coin circulaire
• Docker ne peut pas arrêter le conteneur
• LATEX IMAGE TEXTWIDTH
• Pickle Bump dans un répertoire spécifique
• OpenSSL Public Key Der à PEM

• R

• Ajouter une ligne verticale dans GGPLOT
• ligne verticale dans ggplot2
• r Définir la liste vide nichée
• Tag de banc de boxplot R
• Mettre à jour R de rstudio
• r Environnement propre
• comment créer des dates dans une gamme en r
• r Converti des caractères accentués
• convertir les accents latins en ascii r
• comment compter le nombre de na en r

• VBA

• VBA Créer un répertoire
• VBA Créer un dossier s'il n'existe pas
• Excel comment formater les octets comme KB, MB, GB
• Excel VBA Write String dans le fichier texte
• VBA en majuscules première lettre de chaque mot
• Excel vba attendez
• VBA obtient du contenu du fichier texte
• Format de date pour le graphique MS VB.NET
• VBA continue pour chaque boucle
• Le tableau VBA contient

• Scala

• Scala Get Fichier de l'URL comme chaîne
• Liste inversée de Scala
• Scala Hello World
• Scala schemapayload json
• comment transformer nil à aucun scala
• ValueError: si vous utilisez toutes les valeurs scalaires, vous devez passer un index
• tableau bidimensionnel scala
• quantification scalaire
• Scala Match par défaut
• Liste des concaténats de Scala

• Rust

• Erreur de Rustlang: linker `link.exe` introuvable
• Rouille de la fonction de retour
• Rust Autoriser inutilisé
• Rust Lang Sleep
• Rust Get Directory actuel
• Générateur de nombres aléatoires en rouille
• Vérifiez si un fichier existe de la rouille
• Comment sortir de la rouille du programme
• Rust Obtient des arguments de ligne de commande
• Rust Prenez la saisie de l'utilisateur

• Dart

• Comment supprimer la balise de débogage dans Flutter
• forme de liste de flottement
• Border de forme de liste de flottement
• Le clavier de flottement provoque un débordement
• retard de flottement
• Listview.Fufflet séparé
• Comment diable flotter pour le web
• Dart Regex pour le courrier électronique
• Flutter Get largeur de l'écran
• Flux de taille d'écran

• Elixir

• débogage d'élixir
• Elixir après
• garde d'élixir
• Elixir Defguard
• Pour Loop dans Elixir
• Nombre aléatoire d'élixir
• Rescue d'élixir
• Elixir essayez le sauvetage
• Longueur de la liste d'élixir
• capture d'élixir

• Clojure

• Bonjour le monde à Clojure
• Clojure Lire le fichier ligne par ligne
• Comment faire une gamme Clojure
• Fonction d'appel à Clojure
• Comment faire des opérations dans une liste Clojure
• Comment faire un répertoire à Clojure
• algorithme pour inverser une corde Clojure
• Comment utiliser Clojure Cond
• clojure
• bouton à bascule

• Haskell

• Signature de fonction Haskell
• Type Signature Haskell
• commentaire multililine de Haskell
• Haskell Fibonacci
• Quicksort à Haskell
• Trier Liste Haskell
• Dernier élément de la liste Haskell
• Obtenez le premier char de String Haskell
• Split de la chaîne Haskell
• int pour flotter Haskell

• Matlab

• Si le répertoire existe Matlab
• axe de taille de police matlab
• MATLAB Lire à partir du fichier txt
• Pour détecter si un cadre de données a des valeurs NAN
• Matlab Unix Temps à DateTime
• dérivé symbolique matlab
• Enregistrer le script de fichier mat dans le répertoire MATLAB
• matlab comment régler la taille de la figure pour que vous puissiez voir le tracé
• Créer des données vides Ramez avec des noms de colonnes
• transformée Matlab Inverse Z

• Erlang

• Obtenez la version erlang
• Client TCP Erlang
• serveur TCP Erlang
• Obtenez Port Erlang
• Erlang sort de Shell

• Cobol

• Python Pygments Installer
• Gatsby avec du fil
• alertdialog avec Textfield Validator Flutter
• Le script Google Apps Supprime le tableau Nulls
• Cobol inverse une chaîne

• Fortran

• FORTRAN INT à STRING
• Fortran déclare un tableau
• tableau à gfertran,
• tableau à Fortran,
• Tableau d'impression dans Fortran
• Déclarer un tableau
• Tableau d'interger 2D
• matrice à Fortran
• tableau entier à Fortran
• Comment apprendre Fortran de zéro

• Scheme

• Aucune authentification de SHEME n'a été spécifiée, et aucun casque de défaut n'a été trouvé
• Comment faire une liste dans le schéma
• Schéma Union de deux listes
• schéma de fibonacci récursif
• schéma tmlanguage
• request.scheme request.path
• schémas de ponzi

• Perl

• boucle perl foreach
• Perl remplacer la sous-chaîne
• boucle de sortie perl
• Perl Postfix
• Perl Post Condition
• Array Perl Slice
• boucles de perl
• substitution perl
• Perl faire en boucle
• perl regex

• Groovy

• Obtenez la date maintenant groovy
• Bonjour le monde en groovy
• list list.split groovy
• chaîne divisée groovy
• Pour Loop Groovy
• TypeCrot non cinglé: S (...). L'infraction n'est pas une fonction
• Array en groovy
• groovy à la chaîne
• Pagination dans Graals
• Entrez dans un conteneur Docker en cours d'exécution

• Lua

• ROBLOX Vérifiez si le joueur a un jeu de jeu
• Table imprimée Lua
• Loop d'enfants Roblox Lua
• Roblox Children For Loop
• Roblox pour les enfants Loop
• Générateur de cordes aléatoire Lua
• Programme d'espace Kerbal 2
• lua String.split
• Fonction d'attente Lua
• Roblox Studio Teleport on Collision

• Julia

• Importer du CSV à Julia
• Julia a lu CSV DataFrame
• Terrain à Julia
• Julia String à int
• Histogramme de tracé de Julia
• Julia Hello World
• Julia écrivez dans le fichier
• Julia Unzip Array of Tuples
• Julia Stop pour Loop
• Julia Créer une matrice

• Delphi

• Obtenez le dernier élément de la table Delphi
• Bases de Delphi générant un nombre aléatoire
• Obtenir la date actuelle Delphi
• Longueur de la chaîne à Delphi
• Delphi Remplacer la chaîne
• Delphi plein écran
• tableau Delphi
• Obtenez du temps en millisecondes Delphi
• Ordre de Firedac par
• Toi de Delphi Firedac

• Abap

• entier abap
• popup abap alv
• ABAP concatenate
• Adobre Forms ABAP TCODE
• Institution: 375 Références non apprises: $ n'est pas défini
• L'interface entre le dictionnaire ABAP et le système de gestion de la base de données sous-jacent
• Quelle est l'interface entre le dictionnaire ABAP et le système de gestion de la base de données sous-jacent
• Variable ABAP CHAR
• ABAP If déclaration
• Commentaires de raccourci ABAP

• Lisp

• macOS lisp ide commun
• entrée LISP
• La liste contient LISP
• Demande de traction Magit
• interrupteur Emacs vertical horizontal
• Doom Emacs PDF-Tools
• imprimer
• Choix aléatoire à partir de la liste des chaînes dans Emacs Lisp
• Type de retour ELISP
• Numéro de carte Lisp commun au mot

• Prolog

• prology factoriel
• durée de la liste Prolog
• Traduire (1 2 9 un deux neuf) Programmation de Prolog
• Adder complet dans Prolog
• Prolog création de faits
• Prolog supprimer l'élément de la liste
• Menu basé sur Prolog
• bonjour le monde proloc

• Pascal

• pascal
• écriture de Pascal
• écrivain Pascal
• Écrire sans changer de ligne à Pascal
• Imprimer à Pascal
• Impression Pascal à la console
• Laisser la ligne vide à Pascal
• entrée Pascal
• Pascal Read
• Prenez la contribution à la console à Pascal

• ActionScript

• Comment désactiver la contrainte de clé étrangère dans PostgreSQL
• Requête médiatique CSS pour tous les appareils
• Réinitialiser le cours Udemy
• microsoft.visualstudio.web.codegeneration.design 3.1.0
• Déplacez les enregistrements de la table à un autre en utilisant la migration knix
• à partir de SYS Import stdin
• Comment redimensionner une image Base64
• Bonjour le monde dans ActionScript
• BS Modal fonctionne mais pas visible
• Comment vérifier si une séquence existe dans PostgreSQL

• Basic

• Comment envoyer l'authentification de base en utilisant Fetch
• VB String vers int32
• Comment faire la boîte de message d'erreur VBS
• Commande MongoDB supprime par _id
• Comment ouvrir D lecteur à l'aide de Conda Invite
• CMD ne peut pas changer de répertoire
• CMD CD ne fonctionne pas
• Comment ajouter une authentification de base sur le serveur backend Haproxy
• Jeton d'accès personnel
• Jeton d'accès GIT

• Solidity

• boucle en solidité
• Fonction aléatoire dans la solidité
• Énumér dans la solidité
• Solidité d'adresse zéro
• struct de solidité
• structure en solidité
• Structure de la solidité
• Concaténation des cordes de solidité
• tableau de solidité de structure
• Vérifier la solidité si le tableau contient

• PowerShell

• Installez les fenêtres de ligne de commande Python
• Nom des règles de pare-feu PowerShell Affichage du pare-feu
• Windows 10 Débloat
• Fonction d'appel PowerShell
• PowerShell -executionPolicy Bypass -file
• PWSH du processus de départ
• PowerShell prend la propriété de la commande récursive
• Désactiver le défenseur Powershell
• PowerShell Supprimez Node_Modules
• Comment afficher les ports de règle de pare-feu avec PowerShell

• GDScript

• jeu proche de Godot
• Godot Vérifiez si l'objet est en groupe
• Godot utilise enum pour l'exportation var
• Godot vérifie si la minuterie est en cours d'exécution
• Godot Get Global Position 3D
• Godot obtenir la position mondiale 3
• Godot Find_Node ()
• Godot set la scène par défaut
• Godot a établi une scène principale
• Godot vérifie si dans la version exportée

• Excel

• Excel créer un hyperlien vers la cellule correspondante
• Excel Lien vers le premier match
• Excel Update HyperLink Reference après avoir ajouté des lignes ou des colonnes
• Excel ajuster automatiquement les hauteurs des lignes
• Excel Auto Fit Row High
• Excel Utiliser le décalage dans la mise en forme conditionnelle
• Excel Formatage conditionnel en dehors de la plage
• La formule Excel ne mise à jour pas après avoir inséré les lignes
• Excel Formula Mise à jour la colonne de ligne d'insertion
• EXCEL HYPERLINK REFEL

Parcourir d'autres langages de code