位数 深度android
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
深度学习-RNN
I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度学习-LSTM
前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代，当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型，这是第一个神经 ......
Android 分区和内存监控
Android 分区和内存监控 Andorid之所以是分区，是因为各自有对应的功能和用途的考量，可以进行单独读写和格式化。 Android 设备包含两类分区： 一类是启动分区，对启动过程至关重要。 一类是用户分区，用于存储与启动无关的信息。 启动分区 boot 分区 一般的嵌入式Linux的设备中. ......
深度复盘-重启 etcd 引发的异常
作者信息： 唐聪、王超凡，腾讯云原生产品中心技术专家，负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇，腾讯云专家级工程师， 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品，腾讯会议已服务超过 3 亿用户，能高并发支撑千万级用 ......
Python 发展趋势：与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用
大家好，我是猫哥，好久不见！2022 年末的时候，我不可避免地阳了，借着身体不舒服就停更了，接踵而至的是元旦和春节假期，又给自己放了假，连年终总结也鸽了，一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月，全家人大部分的时间和精力都在他身上，结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱，又是那么的 ......
Android IO 框架 Okio 的实现原理，如何检测超时？
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势：精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了，今天我们来分析 ......
Android IO 框架 Okio 的实现原理，到底哪里 OK？
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 今天，我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio，我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么，OkHttp 为什么要 ......
android开发技巧杂谈
android开发技巧一 android的一些常用包是发布在国外的，所以一些包，我们下载不下来，我们可以使用阿里云的镜像地址（maven { url 'https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/' }）。 使用https的地址，如下（亲 ......
Android-Service详解
前言 Service 是长期运行在后台的应用程序组件 。 Service 是和应用程序在同一个进程中，所以应用程序关掉了，Service也会关掉。可以理解为 Service是不能直接处理耗时操作的，如果直接把耗时操作放在 Service 的 onStartCommand() 中，很容易引起 ANR； ......
室内单目深度估计-2
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址：https://openaccess.t ......
Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
深度剖析 Linux 伙伴系统的设计与实现
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中，笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现： 但是当内核执行到 get_page_from_freelist 函数，准备进入伙伴系统执行具体内存分配动作的相关逻辑，笔者考虑到文章篇幅的原因，并没有过多的着墨，算是 ......
深度学习炼丹-数据标准化
当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。 ......
Cocos Creator 打包原生 Android 包该如何选择 NDK 版本？
大家好，我是晓衡！ 记得前段时间，在一些群里看到有小伙伴说 Cocos Creator 打包 Android 原生 APK 有问题：一种是构建失败，一种是运行起来报错。 晓衡也是有好长一段时间，没有碰过 Android 原生打包，我用的这台新电脑上环境都没有配置。 正好这两天，我将一个 2.0.10 ......
Android Volley 基本使用
Android Volley 基本使用 本篇主要介绍 Google 给Android 平台提供的 Volley 一个 Http请求库 , 齐射! 1.概述 Volley是Google 提供的一个小巧的异步请求库,扩展很强支持okhttp,(默认是 Android2.3 及以上基于 HttpURLCo ......
深度学习基础-损失函数详解
大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务，我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”（Gradien... ......
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
【Android 】使用MediaPlayer播放音频以及AudioManager简介
这里主要通过 MediaPlayer以及 AudioManager 来实现的对应的功能。 1.第一种，播放本地媒体文件： 你需要自己准备一个MP3格式的音频文件； 然后在资源目录(res)里面新建一个raw文件夹，将文件复制进去 像这样： 然后是使用 var mediaPlayer= MediaPl ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......