课程2A 概述 课程2A.2B的内容主要是关于创建交互式应用的基础知识.之前的L1课程主要是Android UI的基础设计知识,基本上没涉及到编程. 2A的讲解主要包括:使用变量来更新欲显示在屏幕上的内容,为按钮添加事件响应(联系XML属性与Java方法)逻辑等. 从2A开始,后续的课程会逐步深入地讲解使用Java开发基本Android程序需要掌握的语言知识.数据库知识.编程技巧以及面向对象编程思想等等,大家一起加油! 交互 为了在Java方法中与视图布局中的UI对象进行交互,最好在XML文件中…

课程1C 概述 课程1C是创建一个生日贺卡应用的实践课程,所以本篇笔记分享主要记录个人的实践过程,此外分享一些比较零散的知识点. Drawable文件夹 Drawable文件夹是Android项目统一管理绘图资源的文件夹.为了在不同分辨率的设备上保持各元素显示大小的一致性,可以在Drawable文件夹下设置对应不同分辨率图片的各个子文件夹.当加载图片资源时,根据设备的分辨率去选择合适的图片加载. 在XML布局文件中引用Drawable文件夹下的资源的语法: android:src="@drawa…

1A课程 概述 课程1A主要讲解了Android UI的三种基本控件:TextView.ImageView以及Button.笔记的主体内容主要根据课程内容的讲解顺序来组织,此外我对一些个人比较感兴趣的内容作了一些扩展的说明.希望我的分享能对大家有所帮助. TextView 设置TextView中的字体大小,推荐使用dp(Density-Independent,(像素)密度无关)作为像素单位,这样能够使字体大小与屏幕像素密度无关.即显示字体时会根据当前屏幕的像素密度来调整字体实际占据的像素数,像素…

课程2C-实践:创建交互式应用 概述 课程2C的内容主要是练习巩固2A.2B中讲解的内容,并设计实现一款篮球比赛的计分板应用及其界面的美化. Warm-Up:准备活动 新建项目PracticeSet2(包名android.example.com,Minimum SDK:API 15,Empty Activity),主要练习了int型变量的声明和初始化. 这部分练习要想实现的功能是计算一个人一周的睡眠时间与推荐值之间的差距.课程中的代码计算过程有一个逻辑错误:只计算了一个工作日(weekday)的…

课程2B-创建交互式应用(下) 概述 课程2B的内容主要包括:使用变量来更新欲显示在屏幕上的内容,为按钮添加事件响应(联系XML属性与Java方法)逻辑等. 后续的课程会逐步深入地讲解使用Java开发基本Android程序需要掌握的语言知识.数据库知识.编程技巧以及面向对象编程思想等等,大家一起加油! Polishment-修饰原有布局 课程2B首先着眼于改进2A中"蜷缩"在屏幕左上部分的咖啡订购布局. 从这种狭窄的垂直长条形布局"解脱"出来有两个好处     1)…

课程1B 概述 课程1B主要讲解了Android UI的ViewGroups(视图组).LinearLayout(线性布局).RelativeLayout(相对布局),Portrait Mode(竖屏模式).Landscape Mode(横屏模式)以及layout_weight(布局权重)在UI布局中的用处. 此外,本次课程简要提到了xml命名空间,能够方便变量名的管理和使用以及避免变量名字冲突. ViewGroups 视图组控件引出了parent view.child view以及siblin…

课程3A-面向对象编程(上) 概述 面向对象的思想在当今的软件开发中占据着主导地位. Java是一门完全面向对象的语言,是一种天然的分布式互联网软件的开发语言,在当今企业级应用中占据绝对领先地位,也是开源世界的顶梁柱. 课程3A的内容主要是介绍面向对象编程思想的一些基本概念. Warm-Up:准备活动 练习定义方法,调用方法.这个练习首先修改了MainActivity.java中的display()方法的名字,然后修复代码中的语法错误:修改之前所有对于display()方法的调用为当前的方法名.…

昨晚才发现 Study Jams China的官方论坛也支持MarkDown,所以直接发在了那上面.http://www.studyjamscn.com/thread-21807-1-1.html…

最近才发现Study Jams China的官方论坛也支持MarkDown,所以就直接把笔记发在了那儿. http://www.studyjamscn.com/thread-21855-1-1.html#pid279318…

深度学习课程笔记(四)Gradient Descent 梯度下降算法 2017.10.06 材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html    我们知道在神经网络中,我们需要求解的是一个最小化的问题,即:最小化 loss function. 假设我们给定一组初始的参数 $\theta$,那么我们可以算出在当前参数下,这个loss是多少,即表示了这个参数到底有多不好. 然后我们利用上述式子来调整参数,其中梯度可以用▽的形式…