基本使用: 对于butterknife库我想基本上都非常熟了,如今在项目中用它也用得非常之频繁了,不过为了学习的完整性,先来简单的回顾一下基本用法,先新建一个工程: 然后给textview增加一个点击事件,做个超简单的事: 运行效果: 这是我们通常的做法,而有了butterknife之后,则使用会更加的简单,解决的其实就是findViewById这个比较机械式又不得不写的代码,下面简单来用一下butterknife,一切原理的剖析都需要建立在会用的基础之上,先上一下它的官网: 不过多解释,先来将…

ButterKnife在实际开发中有着大量运用,其强大的view绑定和click事件处理,使得开发效率大大提高,同时增加了代码的阅读性又不影响其执行效率 注解的分类 注解主要有两种分类,一个是运行时,一个是编译时 运行时注解:由于会影响性能,不是很推荐使用 编译时注解:编译时注解的核心原理依赖APT(Annotation Processing Tools)实现 编译时注解说明 使用了编译时注解的第三方框架主要有 ButterKnife:这个库是针对View,资源ID,部分事件等进行注解的开源库,…

开发中使用注解框架可以极大地提高编码效率,注解框架用到的技术可以分为两种,运行时注解跟编译时注解.运行时注解一般配合反射机制使用,编译时注解则是用来生成模板代码.这里我们分别使用这两种方法实现ButterKnife的控件绑定功能. 1.运行时注解 运行时注解实现比较简单,但是由于完全依靠反射技术,所以运行效率较低.首先我们需要新建一个注解类,指定其保留时间为运行时,修饰对象为类成员变量,值为控件ID. @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(Ele…

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把…

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:…

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill…