对于多分类一般采用的交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss()，此时 label 的取值为 LongTensor 没有问题。 但在回归时，label 的取值为 FloatTensor，此时再使用 torch.nn.CrossEntropyLoss() 就会提示标题错误。 参考： RuntimeError: expected scalar type Long but f

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参考：小米 MESH 如何修改弱信号切换阈值？ 首先，这个问题不仅需要路由器支持相应的协议，需要手机端也要支持。就算双方都支持，也不是说能达到很灵敏的切换到最优信号。 切换到最优信号，一种是客户端主动切换，这个支持最好的应该是苹果，官网也有信号低到多少阈值会执行切换的文档，具体数字应该是-70dbm. 相应的 wifi 协议是 11k ，路由器与客户端需要都支持，可以减少切换需要的时间。但是这个

firstIndex(where:)/ first(where:)，如果有多个元素，返回第一个元素索引 lastIndex(where:)，如果有多个元素，返回最后一个元素索引 使用方法 123if let index = dataSource.firstIndex(where: { $0.id == item.id }) { dataSource

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在 SwiftUI 中，开发者使用 zIndex 修饰符来控制重叠视图间的显示顺序，具有较大 zIndex 值的视图将显示在具有较小 zIndex 值的视图之上。在没有指定 zIndex 值的时候，SwiftUI 默认会给视图一个为 0 的 zIndex 值。 123456789101112ZStack { Text("Hello") // 默认 zIndex