glyph_info[0].codepoint дает код Юникода в начале. затем он дает индекс глифа после hb_shape.
разве он не должен давать код Unicode после того, как я установил тип содержимого буфера на HB_BUFFER_CONTENT_TYPE_UNICODE? но я все равно получаю индекс глифа!
это мой код:
Codepoint befor Shaping: 1
41
Codepoint after Shaping: 2
24
Codepoint after setting content type: 1
24
почему последняя кодовая точка по-прежнему является индексом глифа, а не кодовой точкой Юникода?
Я ожидал кодовую точку Юникода, но получаю индекс глифа
glyph_info[0].codepoint дает код Юникода в начале. затем он дает индекс глифа после hb_shape. разве он не должен давать код Unicode после того, как я установил тип содержимого буфера на HB_BUFFER_CONTENT_TYPE_UNICODE? но я все равно получаю индекс глифа! это мой код: [code]#include #include
printf("Codepoint after setting content type: %d\n", t3); printf("%x\n", glyph_info[0].codepoint);
hb_buffer_destroy(buf); hb_font_destroy(font); hb_face_destroy(face); hb_blob_destroy(blob); } [/code] но это мой результат: [code]Codepoint befor Shaping: 1 41 Codepoint after Shaping: 2 24 Codepoint after setting content type: 1 24 [/code] почему последняя кодовая точка по-прежнему является индексом глифа, а не кодовой точкой Юникода? Я ожидал кодовую точку Юникода, но получаю индекс глифа
Я написал конвейер обнаружения объектов DETR с нуля в Tensorflow.
DETR: Ссылка на Kaggle Notebook: содержит весь код; Создайте собственную копию блокнота, чтобы воспроизвести проблему
Я пытаюсь добавить новую фигуру в ArrayList, но получаю сообщение об ошибке: Метод add(Shape) в типе ArrayList неприменим для аргументов (Shape.Rectangle)
Shape.Rectangle — это созданный мной собственный класс. Аргументами для него являются...
Я столкнулся с ошибкой несоответствия формы во время обучения сверточной нейронной сети (CNN) с использованием TensorFlow и Keras.
Я использую специальную архитектуру LeNet-5, определенную следующим образом:
import tensorflow as tf
from keras...