Android屏幕适配详解
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83683935 本篇文章将解释什么是屏幕适配，为什么要屏幕适配，屏幕适配的本质，和如何解决屏幕适配上的问题。（小白也能看懂哦） 什么是屏幕适配？ 屏幕适配就是让某一个元素或者是APP中的UI界面在不同分辨率、不同尺寸的屏幕上展示出同样的显示效果，这就是屏幕适配。 为什么要屏幕适配？ 因为Android系统的开放性，造成了所有的用户都可以
Android面试题2
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83783839 20.图片的异步加载的方法？ 1.利用软引用来缓存图片Bitmap，用图片的URL作为缓存查找的Key； 2.设两级缓存，一级是SoftReference，二级是本地SD卡； 3.如果两级缓存都没取到图片，则从服务器获取，并加入缓存； 4.加载完后通过回调接口通知UI更新； 瀑布流实现方式？ 1）自定义scrollVie
Android面试题3
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83783881 41.MVC作用？ 答: Android中界面部分也采用了当前比较流行的MVC框架。 在Android中： 1) 视图层（View）：一般采用XML文件进行界面的描述，使用的时候可以非常方 便的引入。也可以使用JavaScript+HTML等的方式作为View层，通过WebView组 件加载,同时可以实现Java和Jav
Android面试题4
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83787831 61.JNI怎样用 JNI是JAVA标准平台中的一个重要功能，它弥补了JAVA的与平台无关这一重大优点的不足，在JAVA实现跨平台的同时，也能与其它语言（如C、C++）的动态库进行交互，给其它语言发挥优势的机会。 Java Native Interface (JNI)标准是Java平台的一部分， JNI 是本地编程接口，
Android面试题5
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83788054 81.双缓存怎么实现的? 答：1、在内存中建立一块“虚拟画布”： Bitmap bmp = new Bitmap(600, 600); 2、获取这块内存画布的Graphics引用： Graphics g = Graphics.FromImage(bmp); 3、在这块内存画布上绘图： g.FillEllipse(brus
DataBinding快速入门
一、DataBinding介绍 DataBinding翻译过来就是数据绑定，把数据绑定在控件上。本篇讲述的都是单向绑定，即数据绑定到控件上。现在已经支持双向绑定，也就是说，还可以把控件绑定在数据上。 DataBinding可以代替findViewById，让代码更简洁，而且比注解框架（如ButterKnife）效率高。 二、DataBinding使用 2.1 准备工作 环境要求： Gradle 插件版本不低于 1.5.0-alpha1 Android Studio 版本要高于 1.3 在mod
SurfaceView双缓冲机制
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83866631 什么是缓冲？ 在我们的界面中图形都是在画布上绘制出来的，所以这个绘制的过程就叫缓冲,而画布也就可以称作缓冲区。 缓冲的种类： 无缓冲：不使用画布的情况下直接在窗口上进行绘图就叫做无缓冲绘图。 单缓冲：用了一个画布，将所有的内容先绘制到画布上，再整体绘制到窗口，这个就叫做单缓冲绘图。 双缓冲：用了两个画布，一个进行临时的绘
Android支付之接入支付宝
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83961169 11.11 今天是光棍儿节，也是“剁手”节，所以咱们就来说说这个支付，就说说AS调支付宝吧。 接入支付功能的话个人感觉接入支付宝比接入微信要简单得多。 接入支付宝的话首先我们要去 蚂蚁金服开放平台 支付宝进入app支付文档有两种方式，一种是直接在下面的开放业务里 还有一种方法是通过上面的导航栏文档中心，然后滚动到业务接入
程序猿（媛）如何拿到高薪资
版权声明：个人见解,希望可以帮助大家,共同进步. https://blog.csdn.net/weixin_40783315/article/details/83926363 相信在座的程序猿（媛）们都知道，在咱们IT行业里薪资待遇会特别容易出现同工不同酬的情况，当我们经过了层层筛选最后拿到了还算满意的薪资进了公司，过了一段时间，得到小道消息，有个跟你一样水平（也或许不如你）的同事的薪资竟然比你高个几K，这时候估计你就不会开心的工作了。 其实在IT行业出现这种情况都是正常的，所以公开谈论薪资几
easyui刷新tabs页签实现
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/yinkgh/article/details/84025597 easyui刷新tabs页签实现 页面展示相关代码 实现代码如下 实现方式一：整个页面的刷新 实现方式二：局部datagrid刷新 页面展示相关代码 首先easyui的tabs实现如下，后台代码是用springmvc实现： 父页面相关代码 // An highlighted block
<div id="tt_tabs" class=
Android入门第八篇之GridView 九宫图
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！ 本文来自http://blog.csdn.net/hellogv/ GridView跟ListView都是比较常用的多控件布局，而GridView更是实现九宫图的首选!本文就是介绍如何使用GridView实现九宫图。GridView的用法很多，网上介绍最多的方法就是自己实现一个ImageAdapter继承
集成学习 (AdaBoost、Bagging、随机森林 ) python 预测
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qingyang666/article/details/66472981 首先明确一下回归与分类的区别： 分类和回归的区别在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务； 决策树三种算法特性对比： ID3特点: （1）节点优先选取采用信息增益作
交叉熵代价函数（cross-entropy cost function）
1.从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。 在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数： 然后更新w、b： w <—— w - η* ∂C/∂w = w - η * a *σ′(z) b <—— b - η* ∂C/∂b = b - η * a
简单易学的机器学习算法——Softmax Regression
Contents [hide] 1 简介 2 代价函数 3 Softmax回归模型参数化的特点 4 权重衰减 5 Softmax回归与Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 7 中英文对照 8 中文译者 简介 在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个
神经网络优化（初始化权重）
使隐藏层饱和了, 跟之前我们说的输出层饱和问题相似, 对于输出层,我们用改进的cost函数,比如cross-entropy, 但是对于隐藏层, 我们无法通过cost函数来改进 更好的方法来初始化权重? 因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布（均值为0，方差为1）随机初始化的，这其实是存在不合理的部分。 标准正态分布： 可以看出真实数据的分布其实是在靠近坡峰的部分，符合正态分布的。 标准正态分布： 可以看出真实数据的分布其实是在靠近坡峰的部分，符合正态分布的。
深度学习之减少过拟合的可能性
原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629 防止过拟合的处理方法 过拟合 我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟
稀疏自编码器 栈式自编码器 深度学习预训练
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