Android M Permission 运行时权限 学习笔记 从Android 6.0开始, 用户需要在运行时请求权限, 本文对运行时权限的申请和处理进行介绍, 并讨论了使用运行时权限时新老版本的一些处理. Android应用权限简要介绍 一个Android应用默认情况下是不拥有任何权限的, 这即是说, 在默认情况下, 一个应用是没有权利去进行一些可能会造成不好影响的操作的. 这些不好的影响可能是对其它应用,操作系统,或者是用户. 如果应用需要一些额外的能力,则它需要在AndroidManif…

今天在研究jquery用ajax提交form表单中得数据时,学习到了一种新的提交方式 jquery中的serialize() 方法 该方法通过序列化表单值,创建 URL 编码文本字符串 序列化的值可在生成 AJAX 请求时用于 URL 查询字符串中 这样当表单中要提交的参数比较多时,就可以使用该方法进行提交,否则将在ajax中得代码会很长,有可能在编写时出错,也不方便检查 以下是自己写的测试代码  ItemInfo类: publicclassItemInfo{publicstringPartNu…

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.…

$('#e3').select2({ placeholder: "请输入", minimumInputLength: 1, separator: ",", // 分隔符 maximumSelectionSize: 5, // 限制数量 initSelection: function(element, callback) { // 初始化时设置默认值 }, createSearchChoice: function(term, data) { // 创建搜索结果(使用户…

传说中阿尔萨斯王子沉沦堕落之后,被巫妖王安置在冰冷的城堡中,静静地等待重出天日,它随身携带的宝剑也埋没与尘土之间,暗淡无光.他想起宝剑伴身,东征西战的峥嵘岁月,忆及如今身陷囹圄,一股怨念由心底升起,许下诺言:断剑重铸之日,席卷朗朗乾坤之时.只是等待他的是正义军团无情的攻陷!!       进入学习HTML标签不久,二十五遍HTML 表格标签.form表单&frameset的抄写及相关代码的敲打,才知道痛苦的开始.一只签字签字笔,一天就可以写光签字笔里的水,手上也开始掉皮,袖子上也渐渐印刻上桌子的…

在所有的编程工具中,Scratch是比较简单的,适合孩子学习锻炼,也是信息学奥赛的常见项目.通常Scratch学习流程是,先掌握程序相关模块,并且了解各个模块的功能使用,然后通过项目的编写和练习,不断精进孩子的Scratch技术.那么Scratch学习中有那些需要注意的地方呢?一起来看看 1.自我分析 自我分析是指项目式学习中,需要分析自身目前的水平以及能力,根据自身水平选择有适当挑战的项目来制作,既不能总是自己非常熟悉很简单的设计,也不能过于超出自己的水平能力.我们是希望在制作过程中遇到问题来…

1.交换机的交换原理: 1.交换机在mac地址表中查找数据帧中的目标mac地址,如果找到就讲该数据帧发送到相应的端口,如果找不到就广播. 2.如果交换机收到的报文中的源mac地址和目标mac地址一致的话,丢弃报文. 3.交换机向入端口以外的所有端口发送广播. 2.交换机的mac学习机制: 1.将接收到的报文中mac地址存入mac地址表. 2.广播询问目的地址的mac地址,等目的地址单播回应时,把其mac地址存入mac 地址表. 3.交换机的老化机制: 若交换机与某台主机长时间未通信,交换机就会把…

前面笔者曾经写过一篇关于IT从业者的职业道路文章(见笔者文:IT从业者的职业道路(从程序员到部门经理) - 项目管理系列文章).然后有读者提建议说写写技术方面的路线,所以就有了本文.本文从初学者到思想者的四步方面对IT从业者的技术路线做了阐述(见笔者文:IT从业者的学习规划 - 学习者系列文章开篇),从浅到深的对技术路线需要学习的内容做了叙述,后续会对学习者系列文章进行书写,本文就当做该系列文章的一个版图吧. 对于技术路线,笔者认为,在工作之余,就该自我主动的去学习技术和业务方面的知识.一方面是…

最近参与别人的github项目时,学习了Git的使用,首先需要在https://github.com/网站上注册账号和邮箱,然后fork一个开源项目,然后下载目前Windows下最新版本的git,下载地址为:http://git-scm.com/download/win或http://code.google.com/p/msysgit/downloads/list,目前最新的版本为:Git-1.8.4-preview20130916.exe.下载完成后安装Git-1.8.4-preview201…

#入门学习系列的内容均是在学习<Python编程入门(第3版)>时的学习笔记 统计一个文本文档的信息,并输出出现频率最高的10个单词 #text.py #保留的字符 keep = {'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p' 'q','r','s','t','u','v','w','x','y','z',' ','-',"'"} #将文本规范化 def normalize(s): "…

20145308刘昊阳 <Java程序设计>第2周学习总结 教材学习内容总结 第三章 基础语法 3.1 类型.变量与运算符 类型 基本类型 整数(short/int/long) short: 2字节 int: 4字节(默认整数类型) long: 8字节 字节(byte) 1字节=8个二进制数 浮点数(float/double) float:4字节 double:8字节(默认浮点数类型) 字符(char) 每个字符2字节(汉字.英文字母) 字符表现形式'a',字符串表现形式"ab&qu…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

原文网址:http://www.blogjava.net/sound/archive/2008/08/21/40499.html 现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什么××天精通××,精通××编程, ××宝典等等,书的印刷质量真的很好,纸张的质量也是今非昔比啊,但书的内容好象却是越来越让人失望,也许是我老了,我的思想我的观念已脱离现实社会,也许是外面的世界变化得太快,我编程数月,出去一走,…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

GitHub真是个开源大宝库,不只能学习代码,还能学习git的使用! 最近在研究Off-the-Record-iOS项目(https://github.com/chrisballinger/Off-the-Record-iOS)时,学习实践了gitsubmodule的用法! 这个项目中有一个Submodules文件夹,包含了该项目所引用到的其他GitHub上的开源项目,最开始没注意到,直接Download ZIP拿下来的,发现XCode项目中一堆红色文件名,才发现原来还有很多依赖项目,仔细看了一…

在实际的工程中,有时labeled data的数量不足以留出validation sample(验证样本)否则会导致training sample(训练样本)的数量太少.为了解决这个问题,我们引入一种叫做 n-fold cross-validation(n重交叉验证)的方法. 图片1.1 如图1.1所示,n-fold cross-validation的步骤如下: 1.首先随机的将大小为m的总标记样本分为n个fold(子样本),通常每个子样本的大小相同为mi=m/n. 2.对于每一个子样本mi,算…

今天下午在学习安卓开发时,学习开发文档中的gridview时,在模拟器上调试程序一切正常,如下图所示: 但当将bin目录下的HelloGridView.apk拷贝到M8安卓系统后进行安装时,出现了“解析包错误”的提示,在网上搜索答案未果后,经过和以前的例子相对比,发现了我在创建android工程时,由于使用的SDK为2.3.3版本,所以选择的minSdkVersion="10",而m8的android版本为2.2.所以试着将AndroidManifest.xml中的minSdkVers…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

深度学习大牛Yoshua Bengio今天AAAI四小时深度学习教学讲座非常详尽,PPT有230页:http://t.cn/zQ4VRVx 如觉太长,可看他33页综述文:http://t.cn/zjkx49Z 感觉Bengio深度学习理论自成一家,与Hinton, Ng,Socher,Lecun等风格不同,主要从特征学习出发,讲述了DL近年的进展,以及各种最新的trick.…

之前基于Tungsten Replicator实现了内部使用的分布式数据库的数据迁移工具,此文为当时调研Tungsten Replicator时的学习心得,创建于2015.7.22. 1 概述 1.1 介绍 Tungsten Replicator是数据库集群和复制供应商Continuent推出的高性能.开源的数据复制引擎,是Continuent最先进的集群解决方案的核心组件之一,特别适合作为异构数据库之间数据迁移的解决方案. Tungsten Replicator最新的稳定版本是tungsten…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

在和不少比较上进的初级程序员打交道的过程中,我们总结出了一些能帮到合格程序员尽快进阶的经验,从总体上来讲,多学.多实践不吃亏.本文来是从 java web轻量级开发面试教程从摘录的. 1  哪些知识点可以延后了解 在Java Core方面,下表中的知识点你可以不学习或者到用的时候再学习. 知识点 学习的时机 界面开发方面的知识,比如Swing等 Java主要用在Web方面,很少有项目会用到这些UI部分的知识点.大家可以等实际用到时再学习 Socket编程方面 可以先了解概念,等有项目需求时再学习…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*…

Python 是一种敏捷的.动态类型化的.极富表现力的开源编程语言,可以被自由地安装到多种平台上(参阅 参考资料).Python 代码是被解释的.如果您对编辑.构建和执行循环较为熟悉,则 Python 代码对您来说更简单.但是,请不要搞错:Python 器可以是简单的脚本,也可以是大型的复杂程序.事实上,Python 解释器的最大特点是鼓励探索和简化学习过程.如果您想证明这一点,请使用 Python 编写著名的 Hello World! 程序: 启动 Python 解释器.在 UNIX 系统(包…

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 支持向量机学习模型:线性可分支持向量机(linear support vec…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

第1-3章 这个文档是记录我学习python时一些学习笔记以及一些想法也可以称作复习笔记 第一章:起步这一章主要是从第一个"hello world"程序到python环境的搭建与配置,因为我在Mac上用的一个叫Jupiter Notebook的网页端界面,所以就省去了这个步骤,直接进行后面的练习了,当然后面到小项目的时候也许还是需要熟练的在Windows.MacOS.Linux三个不同环境下搭建环境的. 第二章:变量和简单数据类型这一章主要涵盖了:变量.字符串.数字.注释.python…

学习基础和C语言基础调查 一.关于技能 1. 你有什么技能比大多人(超过90%以上)更好? 根据数据来看,应该是短跑(几次测速50米平均时间6.5s),上学期的体测中短跑这项成绩在班上排前面,我们这个年龄段算是体质较好的,由此推测我的短跑应该比大多人好.另外谈一个学习方面的就是英语,高一上英语经历过一次滑铁卢,然后那个寒假就用英语来写日记想到的词写不出就查,高一下又把NCE2的文章单词每天中午抽时间看了一遍,从那以后,英语就一直是我比较放心的学科了(不敢说英语水平超过90%,只能说高考时比同省9…

本博文主要是CVPR2016的<Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network>这篇文章的阅读笔记,以及对人群计数领域做一个简要介绍. Abstract 这篇论文开发了一种可以从一个单幅的图像中准确地估计任意人群密度和任意角度的人群数目.文章提出了一种简单有效的的多列卷积神经网络结构(MCNN)将图像映射到其人群密度图上.该方法允许输入任意尺寸或分辨率的图像,每列CNN学习得到的特征可以自适应由…