位数 深度android

一：打开Android Studio New Project创建新项目 选择Empty Activity创建空白界面项目 语言看个人，我这是Kotlin 创建完成 AndroidManifest.xml：整个安卓项目的配置文件 java：所有java代码的地方（Kotlin代码也是放在这里） res ......

01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......

现象 1、cmd运行 （1）cd sdk的tools文件夹下 （2）./uiautomatorviewer 2、提示错误信息 -Djava.ext.dirs=/Users/env/android-sdk/tools/lib is not supported. Use -classpath inste ......

参考文档：https://nativesupport.dcloud.net.cn/AppDocs/usesdk/android.html# 1. 按要求下载安装 Android Studio，下载 sdk 2. sdk解压，Android Studio导入HBuilder-Integrate-AS工 ......

#主题theme ``` 1.Xcode Theme 2.One Dark Theme ``` #翻译 ``` 1.Translation ``` #AI Code ``` 1.CodeGeex 2.Tabnine ``` #代码Code输入 ``` 1.CheckStyle-IDEA： 2.Ide ......

library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......

toFixed(x) 这个方法在使用时，它内部对于进位舍去并没有使用四舍五入方法，而是使用的是银行家舍去法，即： 舍去位的数值小于5时，直接舍去 舍去位的数值大于等于6时，进位舍去 当舍去位的数值等于5时，分为两种情况：5后面还有其他数字（非0），则进位后舍去；若5后面是0，则根据5前一位数的奇偶性 ......

declare n number:=15; count1 int :=0;begin while n<>0 loop n := bitand(n,n-1); count1 := count1+1; end loop; dbms_output.put_line(count1); end; 结果为： 对 ......

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......

# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......

现象： 1、appium日志存在报错信息： （1）中间：adb failed to start daemon * （2）结尾：POST /wd/hub/session 500 287ms 2、appium图形界面设置参数后，点击start session报错提示 An unknown server- ......

[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数据处理和预测，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的进展。然而，在深度学习中，模型选择和参数调优是非常关键的步骤，直接影响到模型的效果和性能。本文将介绍深度学习中的模型选择与参数调优的技术原理、实现步骤 ......

[toc] 24. "企业级实战开发：深度学习技术在智能营销领域的应用" 近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在智能营销领域的应用也越来越广泛。在这篇文章中，我们将介绍深度学习技术在智能营销领域的应用，包括技术原理、实现步骤和示例应用等方面。 ## 1. 引言 智能营销是指利用人工智能技 ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 人工智能是近年来快速发展的领域，尤其是在推荐系统中，利用深度学习技术可以实现更加智能化的推荐。本文将介绍如何利用深度学习技术实现智能推荐系统，并针对实现过程中可能遇到的问题进行解答和讨论。 ## 1. 引言 智能推荐系统是将用户历史行为数据与其他数据源(如社交数据、媒体数据等)进行融合， ......

[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......

## wsl编译环境 环境依赖参考编译android 10时设置的环境 [https://www.cnblogs.com/revercc/p/16826591.html]()，这里注意wsl使用的ext4文件系统，此文件系统区分大小写，而windows由于历史原因使用的是NTFS文件系统，此文件系统 ......

有许多跨平台开发技术可以用于 Android、iOS、Linux 和 Windows 平台。以下是一些常见的跨平台开发技术： React Native：React Native 可以用 JavaScript 和 React 构建原生应用程序，可同时针对 Android 和 iOS 平台进行开发。 F ......

普通克隆的方式 1. 大部分会使用 序列化和反序列化的方式 , 缺点：这种方式不会对对象中的函数或者Map对象进行深度克隆。 const result = JSON.parse(JSON.stringify(value)) 2. 手写一个deepclone函数 //创建可回收map集合 来处理环形引 ......

直播软件源码，Android 跳转系统浏览器的方法 Intent intent= new Intent(); intent.setAction("android.intent.action.VIEW"); Uri content_url = Uri.parse("http://www.cnblogs ......

模型亮点 测试集上评分为1.0 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 how 数据读取？ 使用load_iris命令，加载鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.dat ......

【问题描述】 在Android Studio安装Toolkit插件，安装后登录，报错 ​ ​ 【问题分析】 此种情况一般是由于开发者账户未实名造成的 【解决方案】 1、检查开发者账户是否实名，登录联盟官网，点击或移动鼠标直头像，查看账户是否实名，显示已认证，表示实名成功 ​ 2、如未实名，请根据官网 ......

# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......

# 深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN # 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。 注意力机制可以允许在历史 ......