“Tentukan utilitas pemulihan yang dapat dipelajari” Kode Jawaban

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()

Jelajahi jawaban kode populer menurut bahasa

• Shell/Bash

• Status git tidak menunjukkan perubahan izin
• git abaikan mode izin
• git abaikan chmod
• git abaikan mode chmod
• Git mengabaikan mode
• git abaikan file yang dimodifikasi dengan izin
• git hapus perubahan mode file
• git abaikan perubahan mode file
• Git melakukan perubahan izin
• Snap buat symlink

• C#

• Guid.empty
• 0 GUID
• Bagaimana membuat objek melihat kesatuan lain
• cara mengunci dan menyembunyikan persatuan kursor
• C# MessageBox Ya Tidak
• Kotak pesan ya-no
• C# Pengguna Prompt Ya Tidak
• C# dapatkan jalur desktop
• Bagaimana PL membuat publik variabel tanpa ditampilkan di inspektur
• Persatuan Hapus Semua Anak

• C++

• Interpreter Latex Matlab
• 0009: err: mscoree: clrruntimeinfo_getruntimehost anggur mono tidak dipasang
• Boilerplate CPP
• arduino uno hello world
• SFML Draw Line
• Cetak semua nama file di direktori CPP
• Liburan global Desember
• QT Debug
• qdebug
• Ue4 log float

• C

• TRIE Tableau c
• tri en c
• Paket Build-Esensial Setara untuk Fedora
• csrf_exempt
• Ikon Remix CDN
• _Crt_secure_no_warnings
• Jalankan waktu di C
• Hentikan server Redis
• Berhenti Redis di Ubuntu WSL
• Malloc tidak terdefinisi

• CSS

• Gambar CSS menjadi putih
• Pemain Roblox meninggal
• membuat teks CSS yang tidak dapat dipilih
• SMS CSS yang tidak dapat dipilih
• cara membuat teks bukan css yang dapat disorot
• Cara Memusatkan Div Dengan Transformasi
• CSS menambahkan titik jika teks terlalu lama
• CSS Line-Clamp
• Fit Image Latar Belakang CSS
• Buat sesuatu CSS yang tidak dapat diklicking

• HTML

• HTML Grundgerst
• Anda menjalankan `create-react-app` 4.0.3, yang ada di belakang rilis terbaru (5.0.0).
• Favicon Meta
• Fevicon
• Simbol rupee html
• ruang html
• QS CDN
• tautan OPEM di tab baru html
• LODASH CDN
• Ikon materi Google CDN

• Java

• Java mendapatkan ukuran layar
• Izin Internet Android
• Lokasi Bedrock Minecraft
• Lokasi File Bedrock Minecraft
• Minecraft Death Counter
• Cara Membuat Telepon bergetar studio android
• tidak dapat menyesuaikan kelas yang diminta dalam satu file dex
• Lalu Lintas ClearText Manifest Android Diizinkan
• bagaimana belajar java dalam satu hari
• Perintah Eksekusi Spigot sebagai Konsol

• JavaScript

• Array bulan
• Alphabet Array JS
• Popper.js CDN
• Bereaksi indikator gulir sembunyikan asli
• cara menyembunyikan scrollbar di scrollview bereaksi asli
• Cara Menginstal React Router Dom Versi 5
• Dokumen JQuery Siap
• alfabet sebagai array
• JQuery hapus readlyly
• Masuk ke perselisihan dengan token

• Objective-C

• Contoh UialertController Tujuan C
• Contoh NStimer Tujuan C
• Dapatkan gambar produk wooCommerce
• Loop Array Tujuan C
• Kesalahan: ....... eperm: operasi tidak diizinkan, mkdi
• Perintah Tidak Ditemukan: Create-React-App
• Kesalahan Curl 60: Sertifikat SSL: Tidak Dapat Mendapatkan Sertifikat Penerbit Lokal
• Tujuan C Konversi int ke string
• Tujuan C Strings Concatenate
• Tujuan C Muat ulang baris di

• PHP

• zona waktu default India php
• Komposer beroperasi secara signifikan lebih lambat dari biasanya karena Anda tidak memiliki ekstensi php curl diaktifkan
• Tampilkan kesalahan WordPress
• Pembaruan Skema Symfony
• Pembaruan Komposer Tidak Ada Batas
• Tanggal Manusia yang Dapat Dibaca Laravel
• array log konsol php
• Jika bahasa WPML
• Log Zend Magento2
• Cetak kueri terakhir Laravel

• Python

• Python Pandas Nonaktifkan peringatan
• Colab menekan peringatan
• Jupyter Notebook Peringatan
• Fungsi Python paling banyak digunakan
• Daftar ABC
• Film Minecraft
• Buat aplikasi GUI dengan Python
• Pandemonium
• makna EPA
• Python gettext

• Sql

• SQL Developer mencari semua paket untuk teks
• Fsadeprecationwarning: sqlalchemy_track_modifications menambah overhead yang signifikan dan akan dinonaktifkan secara default di masa depan. Atur ke benar atau salah untuk menekan peringatan ini.
• mysql nonaktifkan mode aman
• SQL Nonaktifkan mode aman
• mysql atur mode aman
• Update aman mysql
• Kode Kesalahan: 1175. Anda menggunakan mode pembaruan yang aman dan Anda mencoba memperbarui tabel tanpa tempat yang menggunakan kolom kunci. Untuk menonaktifkan mode aman, beralih opsi dalam preferensi -
• Mode aman dari mysql
• mysql pembaruan yang tidak aman
• Anda menggunakan mode pembaruan yang aman

• Swift

• Swift 5 Delay Dismiss View Controller
• Eksekusi kode tunda Swift 5
• Swift Uiview Tambahkan Gerakan Ketuk
• URL Terbuka Swift
• format tempat desimal cepat
• Di Swipe Get ContentOffset Swift CollectView
• firebase crashlytics dsym hilang
• Dart memanfaatkan huruf pertama dari setiap kata
• String to Capital Letter Dart
• swift self. layar penuh sekarang

• Ruby

• Lihat semua rute rel di browser
• Rails Kill Server
• Hancurkan ada pelabuhan
• Bunuh PUMA PID Lokal
• Bunuh port yang sudah digunakan
• Cara mencocokkan email di Regex di Ruby
• Rails mendapatkan daftar tabel
• Cara Mendapatkan Daftar Tabel di Rails
• Ruby Open File Nokogiri
• Rails Delete Child pada orang tua hapus

• TypeScript

• REQ.User naskah
• naskah naskah nonaktifkan baris berikutnya
• cara menghapus titik daftar di li bootstrap
• vscode cuplikan kustom cara menggunakan nama file
• cara memperbarui naskah
• Tingkatkan ke TypeScript di React JS
• Google Sheets Hapus Karakter Pertama
• Proyek Mulai Selanjutnya dengan TypeScript
• Hitung beberapa daftar Python
• Periksa semua port yang berjalan Ubuntu

• Go

• Godot mendapatkan ukuran layar
• Hubungkan Google Drive ke Colab
• Memasang Google Drive di Colab
• Pemuatan Data Google Collab
• bagaimana mengomentari banyak kalimat di Godot
• bagaimana memuat ulang adegan saat ini Godot
• unmount google drive colab
• bidang pencetakan struktur dengan nama mereka di golang
• CSGO Mouse Wheel Jump Bind
• Bersihkan sampah ubuntu

• Kotlin

• generator string acak Kotlin
• Toast di Kotlin
• Kotlin menghapus nama dari suatu aktivitas
• Android Recyclerview Gulir ke Bawah
• bagaimana mendeklarasikan array string di Kotlin
• Array string di Kotlin
• Ketergantungan okhttp
• Kotlin Delay
• KOTLIN POWER
• cara memanggil fungsi setelah penundaan di Kotlin Android

• Assembly

• Label TQDM
• Nama bulan array
• vmware workstation player menonaktifkan mitigasi saluran samping
• Restart KDE
• Radius perbatasan kancing berkibar
• Menggunakan Properti Bentuk dalam Flutter untuk sudut melingkar
• Docker tidak bisa menghentikan wadah
• gambar lateks tekswidth
• acar dump ke direktori tertentu
• OpenSSL Public Key Der ke PEM

• R

• Tambahkan garis vertikal di ggplot
• Garis vertikal di ggplot2
• r Tentukan daftar kosong bersarang
• outlier tagging boxplot r
• Perbarui r dari rstudio
• r Lingkungan Bersih
• cara membuat tanggal dalam kisaran dalam r
• r mengonversi karakter beraksen
• Konversi aksen Latin ke ascii r
• cara menghitung jumlah na dalam r

• VBA

• Direktori Buat VBA
• VBA Buat folder jika tidak ada
• Excel Cara Memformat byte sebagai KB, MB, GB
• Excel VBA menulis string ke file teks
• VBA huruf besar huruf pertama dari setiap kata
• Excel VBA tunggu
• VBA Dapatkan Konten File Teks
• format tanggal untuk bagan ms vb.net
• VBA Lanjutkan untuk setiap loop
• Array VBA berisi

• Scala

• Scala dapatkan file dari url sebagai string
• Daftar terbalik Scala
• Scala Hello World
• Scala Schemapayload JSON
• bagaimana mengubah nil menjadi tidak ada scala
• ValueError: Jika menggunakan semua nilai skalar, Anda harus melewati indeks
• Array Scala Dua Dimensi
• kuantifikasi skala
• Scala Match Default
• Daftar Scala Concatenate

• Rust

• Kesalahan Rustlang: Linker `link.exe` tidak ditemukan
• Return Function Function Rust
• karat memungkinkan tidak digunakan
• Tidur Rust Lang
• karat dapatkan direktori saat ini
• generator nomor acak dalam karat
• Periksa apakah ada file
• Cara Keluar dari Program Rust
• karat mendapatkan argumen baris perintah
• karat mengambil input pengguna

• Dart

• cara menghapus tag debug dalam flutter
• Bentuk Listtile Berbakar
• perbatasan bentuk listtile berkibar
• Keyboard berkibar menyebabkan meluap
• keterlambatan flutter
• ListView. Terpisah Flutter
• bagaimana cara berujung pada web
• Dart Regex untuk email
• Flutter mendapatkan lebar layar
• Ukuran layar berkibar

• Elixir

• Elixir Debug
• elixir setelah
• Penjaga Elixir
• Elixir Defguard
• Untuk Loop di Elixir
• Nomor acak elixir
• Penyelamatan Elixir
• Elixir coba penyelamatan
• Daftar Elixir Panjang
• Tangkapan elixir

• Clojure

• halo dunia di clojure
• CLOJURE Baca file baris demi baris
• cara membuat rentang clojure
• fungsi panggilan di clojure
• Bagaimana melakukan operasi di dalam daftar clojure
• cara membuat direktori di clojure
• algoritma untuk membalikkan string clojure
• cara menggunakan clojure cond
• Clojure Take-While
• tombol sakelar

• Haskell

• Fungsi Haskell Signature
• Ketik tanda tangan Haskell
• Komentar Multiline Haskell
• Haskell Fibonacci
• Quicksort di Haskell
• Sortir daftar Haskell
• Elemen Terakhir Daftar Haskell
• Dapatkan char pertama dari String Haskell
• haskell string split
• int untuk mengapung haskell

• Matlab

• Jika direktori ada matlab
• Sumbu ukuran font matlab
• Matlab membaca dari file txt
• untuk mendeteksi apakah bingkai data memiliki nilai NAN
• MATLAB UNIX WAKTU UNTUK DATETIME
• turunan simbolik matlab
• simpan skrip file mat di direktori matlab
• matlab cara mengatur ukuran angka sehingga Anda dapat melihat plot
• Buat DataFrame R kosong dengan nama kolom
• MATLAB INVERSE Z TRANFORMASI

• Erlang

• Dapatkan versi Erlang
• Klien TCP Erlang
• Server TCP Erlang
• Dapatkan Port Erlang
• Erlang keluar dari shell

• Cobol

• Instal Python Pygments
• Gatsby dengan benang
• AlertDialog dengan TextField Validator Flutter
• Script Google Apps Hapus NULLS ARRAY
• Cobol membalikkan string

• Fortran

• fortran int ke string
• Fortran menyatakan array
• array di gfortran,
• array di fortran,
• Cetak Array di Fortran
• menyatakan array
• Array interger 2D
• Matriks di Fortran
• Array Integer di Fortran
• cara belajar fortran dari nol

• Scheme

• Tidak ada autentikasi yang ditentukan, dan tidak ada DefaultChallengescheme yang ditemukan
• cara membuat daftar dalam skema
• Skema Union Dua Daftar
• Skema Fibonacci Rekursif
• Skema TMLanguage
• request.scheme request.path
• Skema Ponzi

• Perl

• Perl Foreach Loop
• Perl menggantikan substring
• Perl Exit Loop
• Perl Postfix
• Perl pasca kondisi
• Array Slice Perl
• loop perl
• substitusi perl
• Perl lakukan saat loop
• Perl Regex

• Groovy

• Dapatkan Tanggal Sekarang Groovy
• halo dunia dalam groovy
• Daftar Array. Groovy
• String split asyik
• untuk loop groovy
• TipeError Uncaught: S (...). Tooltip bukan fungsi
• Array di Groovy
• Groovy to String
• Pagination di Grails
• Masukkan di dalam wadah Docker yang sedang berjalan

• Lua

• ROBLOX Periksa apakah pemain memiliki gamepas
• Meja cetak Lua
• Anak -anak Loop Roblox Lua
• Anak -anak Roblox untuk Loop
• loop roblox untuk anak -anak
• generator string acak lua
• Program Ruang Kerbal 2
• Lua String.split
• Tunggu fungsi lua
• ROBLOX Studio Teleport on Collision

• Julia

• Impor CSV di Julia
• Julia membaca CSV DataFrame
• Plot di Julia
• string julia ke int
• Julia plot histogram
• Julia Hello World
• Julia menulis untuk mengajukan
• Julia Unzip Array of Tuples
• Julia Berhenti untuk Loop
• Julia membuat matriks

• Delphi

• Dapatkan elemen terakhir dari array delphi
• Dasar -dasar Delphi menghasilkan nomor acak
• Dapatkan Tanggal Saat Ini Delphi
• panjang string di delphi
• Delphi mengganti string
• Delphi Fullscreen
• Array Delphi
• Dapatkan waktu dalam milidetik delphi
• Pesanan FireDac oleh
• Delphi Firedac Sort

• Abap

• ABAP Integer
• Popup ABAP ALV
• abap concatenate
• adobre membentuk tcode abap
• Institusi: 375 Referenceerror yang Tidak Tertentu: $ tidak didefinisikan
• antarmuka antara kamus ABAP dan sistem manajemen basis data yang mendasarinya
• Apa antarmuka antara kamus ABAP dan sistem manajemen basis data yang mendasarinya
• variabel char abap
• ABAP IF PERNYATAAN
• Komentar Pintasan ABAP

• Lisp

• MacOS IDE LISP UMUM
• input lisp
• Daftar berisi Lisp
• Permintaan tarik Magit
• Emacs sakelar vertikal horizontal
• DOMA EMACS PDF-Tools
• Cetak Lisp
• Pilihan acak dari daftar string di Emacs Lisp
• Jenis pengembalian ELISP
• Nomor peta lisp umum ke Word

• Prolog

• Faktorial Prolog
• Panjang Prolog Daftar
• Terjemahan (1 2 9 satu dua sembilan) Pemrograman Prolog
• penambah lengkap dalam prolog
• Prolog Ciptakan Fakta
• Elemen Hapus Prolog dari Daftar
• Menu-digerakkan dalam Prolog
• Halo Prolog Dunia

• Pascal

• output Pascal
• Tulis Pascal
• Pascal Writeln
• Tulis tanpa mengubah garis di Pascal
• Cetak di Pascal
• cetak pascal ke konsol
• Tinggalkan garis garis kosong di Pascal
• Input Pascal
• PASCAL BACA
• Ambil input konsol di Pascal

• ActionScript

• Bagaimana menonaktifkan kendala kunci asing di PostgreSQL
• CSS kueri media untuk semua perangkat
• Reset Kursus Udemy
• microsoft.visualstudio.web.codegeneration.design 3.1.0
• Pindahkan catatan dari meja ke yang lain menggunakan migrasi Knex
• Dari Sys Impor Stdin
• cara mengubah ukuran gambar base64
• halo dunia dalam actioncript
• Modal BS bekerja tetapi tidak terlihat
• Cara memeriksa apakah ada urutan di postgresql

• Basic

• Cara Mengirim Auth Dasar Menggunakan Fetch
• string vb ke int32
• cara membuat kotak pesan kesalahan vbs
• Perintah MongoDB Hapus oleh _id
• cara membuka drive d menggunakan conda prompt
• CMD tidak dapat mengubah direktori
• CD CMD tidak berfungsi
• Cara Menambahkan Otentikasi Dasar di Haproxy Backend Server
• Token Akses Pribadi
• Token akses git

• Solidity

• Loop dalam soliditas
• Fungsi acak dalam soliditas
• enum dalam soliditas
• Soliditas alamat nol
• Struct soliditas
• struct in solidity
• struktur dalam soliditas
• Solidity String Concatenation
• array soliditas struct
• Periksa soliditas apakah array berisi

• PowerShell

• Instal Windows Baris Perintah Python
• PowerShell menampilkan nama aturan firewall
• Windows 10 DeBloat
• Fungsi Panggilan PowerShell
• PowerShell -ExecutionPolicy bypass -file
• PWSH MULAI-MULAI
• PowerShell mengambil perintah rekursif kepemilikan
• Nonaktifkan Defender PowerShell
• PowerShell menghapus node_modules
• Cara Menampilkan Port Aturan Firewall dengan PowerShell

• GDScript

• Godot Close Game
• Godot Periksa apakah objek ada di grup
• godot menggunakan enum untuk ekspor var
• Godot Periksa apakah timer sedang berjalan
• Godot mendapatkan posisi global 3D
• Godot mendapatkan posisi global 3
• godot find_node ()
• Godot mengatur adegan default
• Godot mengatur adegan utama
• Godot Periksa apakah dalam versi yang diekspor

• Excel

• Excel membuat hyperlink ke sel yang cocok
• Excel Link ke Pertandingan Pertama
• Excel Perbarui Referensi Hyperlink Setelah Menambahkan Baris atau Kolom
• Excel Auto menyesuaikan ketinggian baris
• Excel Auto Fit Baris Tinggi
• Excel menggunakan offset dalam pemformatan bersyarat
• Format bersyarat Excel di luar jangkauan
• rumus excel tidak memperbarui setelah memasukkan baris
• Excel Formula Pembaruan Kolom Baris Sisipkan
• Excel Hyperlink Referensi Tidak Memperbarui Saat Menyisipkan Baris

Jelajahi bahasa kode lainnya