位数 深度android
结对编程——基于Android studio的四则运算练习
题目： 一.思考甲方给出的项目要求： 我和魏圆月同学进一步理解题目，发现： 1.因为问题的客户群体是低年级的小学生，小学阶段还没有学到分数和小数，所以100以内的除法需要设置条件保证除法的答案是整数，而不能是分数。 2.讨论该问题的应用场景：为了更好地增强人机交互体验，我们拟计划通过安卓页面的形式实 ......
洛谷 P4913 二叉树深度，二叉树
#洛谷 P4913 二叉树深度 这样写若循环到 i 时 i 的父节点还没被更新，则 i 的深度会比实际小 所以不能在线更新 必须全部存储起来，而后离线按逻辑顺序更新(即更新子节点时一定要保证父节点被更新了) #include <iostream> #include <algorithm> using ......
R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=29841 最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中，我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合 熟悉传统非参数核平滑方法的人会明白，这些方法假定基础数据本质上是连续的，但事实往往并非如此。一种同时处理连续数据和分类数据存在的 ......
github上Android最好的开源框架
以下是一些GitHub上关于Android最火的、框架最好的开源项目： Retrofit：一个RESTful API的HTTP客户端库。 Glide：一个用于Android的快速、高效、流畅的图片加载库。 EventBus：一个Android优化的发布/订阅事件总线。 OkHttp：一个高效的HTT ......
LeetCode Top100: 二叉树的最大深度 （python）
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 以下是Python代码实现： cl ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
Android 中几种常见的key
0. 背景 我们在开发过程中，经常会提到这key，那key 的，感觉好神秘，好高端一样，其实不然，只不过是用于加解密而言，并没有什么神秘的，我们来看看有哪些key？到底是干啥的？ 1. RPMB key 1.1 RPMB 是什么 RPMB（Replay Protected Memory Block） ......
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......
Python Web 深度学习实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第三部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第四部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
【深度思考】聊聊JDK动态代理原理
1. 示例 首先，定义一个接口： public interface Staff { void work(); } 然后，新增一个类并实现上面的接口： public class Coder implements Staff { @Override public void work() { System ......
Android Handler 知识点
Android面试必问的 Handler 知识点 一叶飘舟于 2020-12-03 12:03:10 发布547 收藏 9 版权 前言 在 Android 中，Handler 是贯穿于整个应用的消息机制，在面试中出现的概率为：100% 在这篇文章里，我将带你梳理 Handler 的使用攻略 & 设计 ......
深度学习第三章-神经网络TensorFlow实现
张量可以理解为n维数组或矩阵。在NumPy数组中，一个float32或float64的数字就是一个标量（零维张量），可以用ndim查看张量的维度。 向量（一维张量）是由数字组成的数组。 矩阵（二维张量）是由向量组成的数组。 ......
深度学习正则化之Dropout
一、Dropout 丢弃法（Dropout Method）：在训练一个深度神经网络时，可以随机丢弃一部分神经元（同时丢弃其对应的连接边）来避免过拟合。 训练时，每次选择丢弃的神经元是随机的，这些随机选出隐藏层的神经元将被删除，它们将不再传递信号。 常规dropout (训练测试不一致，测试时调整输入 ......
《花雕学AI》20：ChatGPT使用之体验评测AI EDU的网页版+桌面端+Android+App store组合
最近准备出门，要去新疆哈密参加活动，一直在寻找手机上可用的AI移动端。昨天在网上偶然找到了AI EDU（这个不是 MSRA 创立的人工智能开源社区），其链接是：https://ai.aigcfun.com，今天就尝试做个相关体验与学习的记录。打开首页如下： 引言： 人工智能聊天机器人 ChatGPT ......
卷积操作的概念及其在深度学习中的应用
卷积操作是一种线性操作，通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作可以用于提取图像的特征，例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板，用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上，卷积核都会与输 ......
Android studio 中fragment 的简单应用
在 Android Studio 中，Fragment 是一种可重用的 UI 组件，它代表了 Activity 中的一部分界面。它类似于 Activity，但是可以被添加、删除和替换，同时可以与其他 Fragment 组合在一起形成更复杂的 UI 界面。通常情况下，Activity 由多个 Frag ......
Android深入学习之LayoutInflater类和ViewBinding
在build.gradle(Module)中添加viewBinding元素后，Android会自动给模块中的每个XML布局文件生成一个相应的Binding类，该Binding类名称为XML布局文件驼峰式大写+Binding后缀。以如下所示的activity_welcome.xml文件为例，对应的Ac ......