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Android开发之漫漫长途 XIII——Fragment最佳实践

下图是我们几乎在主流App中都能发现的一个功能。 ? 熟悉Android的朋友一定都会知道,很简单嘛,使用TabHost就OK了!...中加载布局文件,该布局文件也非常简单,仅仅定义了一个帧布局,在帧布局中包含了一个TextView 隐藏一个存在的Fragment 注:①Fragment被hide/show,仅仅是隐藏/显示Fragment的视图,不会有任何生命周期方法的调用。...我们不能使用replace来进行页面的切换,那么可使用的方法貌似只有add了,我们可以在加载的时候判断Fragment是不是已经被添加到队列中,如果已添加,我们就显示(show)该Fragment,隐藏...   }else {        //Fragment显示时调用    } } 源码地址:源码传送门 本篇总结 我们在本篇博客中比较详细的给出了一个Fragment的最佳实践,我们在许多主流

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    听说谷歌Baba更新了 Material UI ...

    使用也是很Easy,如下: 创建一个菜单资源 ,最多5个导航目标(BottomNavigationView不支持超过5个项目); 在内容下面放置BottomNavigationView; 将BottomNavigationView...那下面按照步骤操作一次: Step 1:在布局中添加BottomNavigationView: BottomNavigationView...这将是可视高度,展开高度或0,以防用户操作导致底部表单隐藏; STATE_HIDDEN: Bottom Sheets隐藏。...如果已经在Activity使用CoordinatorLayout,添加底部表单很简单: 将任何视图添加为CoordinatorLayout的直接子视图。...app:behavior_skipCollapsed:如果底部表单可隐藏,并且设置为true,则表单不会处于折叠状态。 听说,有人想来点赞赏? 最后,觉得不错,来波转发~比心~

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    Base封装之我的最简MVP架构

    绪论 最近懒癌症犯了,好久都没写博客了,当然也在做一些东西,也在整理自己一直以来使用的一些技术点,从Retrofit到OkGO,从ListView到RecycleView,从Java到Kotlin….总之一直在尝试新的技术...层进行通信,更新UI时需要持有V层的view对象,那么我们每个P里面一般都用构造去初始化这个View,类多了之后感觉很烦,而View层里的一些常用的方法我们也可以封到base里面,比如loading的显示隐藏...public interface BaseView { /** * 显示loading框 */ void showProgress(); /** * 隐藏...void toastLong(int id); /** * 显示空数据布局 */ void showNullLayout(); /** * 隐藏空数据布局...中初始化P,并且连接V,在onDestroy()生命周期中释放P中引用的V。

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    第3章-图形处理单元-3.1-数据并行架构

    一次内存获取可能需要数百到数千个时钟周期,在此期间GPU处理器什么也不做。此时着色器处理器将停止,等待返回纹理的颜色值。...现在,着色器处理器不再停留在纹理获取上,而是允许切换并执行另一个片段,即2000个中的第二个片段。这个切换非常快,第一个或第二个片段中的任何东西都不会受到影响,除了注意哪个指令在第一个上执行。...单个片段的执行时间比着色器处理器专注于它的时间长,但片段的总体执行时间为整体大幅减少。 在这种架构中,通过切换到另一个片元让GPU保持忙碌,从而隐藏了延迟。...将我们的两千个片元示例转换为现代GPU术语,片元的每个像素着色器调用称为线程。这种类型的线程与CPU线程不同。它包含一些用于着色器输入值的内存,以及着色器执行所需的任何寄存器空间。...内存获取的频率也会影响需要多少延迟隐藏。Lauritzen在文献[993]中概述了占用率如何受寄存器数量和着色器使用的共享内存的影响。

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    CMU和谷歌联手放出XL号Transformer!提速1800倍 | 代码+预训练模型+超参数

    另一个思路,就是将序列分成可以管理的较短片段,在每个片段内训练模型,忽略来自先前片段的所有语境信息,如下图的中a部分所示。 ?...而且,简单地将语料库分割成固定长度的片段,也会导致语境碎片的问题。 如上图中b部分所示,在评估期间的每个步骤,Vanilla模型也将会消耗与训练中相同长度的片段,但仅仅在最后位置进行一次预测。...在下一步,的这个片段仅仅只是向右移动了一个位置,然后又从头处理新的片段。 虽然这样做有助于确保进行每个预测的时候,利用训练期间暴露的最长可能语境,还能减轻训练中遇到的语境碎片问题。但真的是太贵了。...在训练期间,为模型处理下一个新的片段时,会缓存前一个片段计算的隐藏状态序列,并作为扩展语境重用,如下图中所示。 ?...在评估期间,可以重复使用来自先前片段的表征,而不是像Vanilla模型从头开始。 在针对enwiki8数据集的实验中,Transformer-XL在评估过程中比Vanilla模型快1800倍。

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    AI赋能媒体工作流程案例-IBM Watson Media

    通过简化创建精彩片段的流程,IBM Watson Media帮助确保粉丝不会错过任何动作。 4. 智能隐藏字幕:与之相关的是什么? 媒体公司依靠从语音到文本的技术来提供近乎实时的评论记录。...然而,隐藏字幕可能是不准确的,尤其是在需要了解特定术语的体育赛事期间。认知功能通过解锁视频内容来应对这些挑战。...Watson在今年公开赛每场比赛结束后的五分钟内组装一个精彩视频片段,使球迷能够比前几年早两到十个小时看到比赛的亮点和关键时刻。...除了分析在2017年美国公开赛期间收集的320小时的视频来寻找最激动人心的时刻之外,Watson还从用于测量发球速度和球位置的侧边装置中获取统计信息。...各国在对语言和色情内容的处理方面有不同的规则,这对于在全球范围内联合播出节目的网络而言是一个挑战。确保每个片段符合当地标准是个需要消耗大量时间的任务。

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    【ACL 2019】预训练语言模型的最新探索

    这样做的同时也引起了一些问题,虽然 BERT 可以对片段内不同的符号(Tokens)进行依赖建模,但是小片段之间的语义依赖等却无法建模。...在评估的每一步中,香草模型的最大段长度与训练期间相同,但是每次往后移动的时候只移动一个位置,而且只在最后一个位置进行预测,这会导致评估过程的计算复杂度非常高。 1.2. 分段循环机制 ?...在训练期间,前一个段计算的隐藏状态表示会被固定住并且缓存下来,作为当前段计算时的上文环境信息。这种机制赋予了模型探索历史信息的能力,并且能够建模长程依赖来避免上下文碎片问题。...基于 RNN 的语言模型选择在同一层网络进行序列的循环,Transformer-XL 则选择了不同的循环机制,它的新段每一层网络隐藏状态的计算依赖于前一段相邻下一层网络的隐藏状态和当前段相邻下一层网络的隐藏状态...词典记忆 由于多语言 BERT 使用单个的多语言词典,所以当在微调期间出现的单词也出现在评估语言中时,这会发生一种跨语言的转换迁移,作者称这种现象为词汇重叠(overlap)。

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    ACL 2019提前看:预训练语言模型的最新探索

    这样做的同时也引起了一些问题,虽然 BERT 可以对片段内不同的符号(Tokens)进行依赖建模,但是小片段之间的语义依赖等却无法建模。...在评估的每一步中,香草模型的最大段长度与训练期间相同,但是每次往后移动的时候只移动一个位置,而且只在最后一个位置进行预测,这会导致评估过程的计算复杂度非常高。 1.2. 分段循环机制 ?...在训练期间,前一个段计算的隐藏状态表示会被固定住并且缓存下来,作为当前段计算时的上文环境信息。这种机制赋予了模型探索历史信息的能力,并且能够建模长程依赖来避免上下文碎片问题。...基于 RNN 的语言模型选择在同一层网络进行序列的循环,Transformer-XL 则选择了不同的循环机制,它的新段每一层网络隐藏状态的计算依赖于前一段相邻下一层网络的隐藏状态和当前段相邻下一层网络的隐藏状态...词典记忆 由于多语言 BERT 使用单个的多语言词典,所以当在微调期间出现的单词也出现在评估语言中时,这会发生一种跨语言的转换迁移,作者称这种现象为词汇重叠(overlap)。

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    Transformers回顾 :从BERT到GPT4

    长文本被分成几个片段,每次处理一个片段。前一段的输出被缓存,在计算当前段中的自我关注时,键和值是基于当前段和前一段的输出计算的(只是简单地连接在一起)。梯度也只在当前段内计算。...模型在训练期间主动看到的实际应用程序中没有 MASK 令牌。...在训练期间将代码分配给适当的文本,然后在推理期间使用代码生成相应样式的文本。该模型是在因果LM上训练的,并且没有使用额外的损失。使用的标记化是BPE,词汇表大小为250K。...有几个奖励模型也在Chinchilla的基础上进行训练。该模型可以访问搜索引擎并检索最多500个字符的片段,这些片段可以成为响应。 在推理过程中,奖励模型用于对候选人进行排序。...在第一阶段,训练dVAE,其中将图像从256x256x3空间转换为32x32xdim并返回,其中dim是隐藏表示向量的维度。总共有8192个这样的标记向量,这些标记向量将在模型中进一步使用。

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    PMLR|基于片段的分子深度生成模型

    在文章中,作者受基于片段的药物设计的启发,设计了一种使用分子片段的语言模型。该模型使用分子片段作为基本单位,而不是原子,从而解决了传统基于分子文本表示方法中的两个问题:产生无效分子和重复分子。...在扫描过程中,一旦遇到可断裂的键,分子就会在该键处断裂成两个片段。 ? 图1....编码器 为了编码片段序列,作者使用了门控递归单元(GRU),将每个嵌入xi转换为隐表示hi=GRU(xi,hi-1)。如下所示: ? 其中h0是零向量。...序列中最后一个片段的隐藏表示,称之为h,用作整个序列的潜在表示。编码器被训练以最小化以下Kullback-Leibler(KL)散度: ? 解码器 解码器是具有GRU单元的递归模型。...它的隐藏状态是通过应用重新参数化技巧来初始化的。与编码器不同,解码器还计算与序列中的下一个元素相关联的输出概率: ? 在训练期间,作者使用强制教学,并将真实片段作为以下步骤的输入。

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    Material Design 在 Android 中的应用

    本人性格偏内向,平时只默默的撸代码、玩游戏,不愿意主动和别人交流,所以不论分享之前还是期间都表现的很紧张,声音有明显的颤抖,整体节奏把握的不好,很快。...(image-3f86ab-1513646879600)] 2、BottomNavigationView 主题构建好了,下面就是主要内容架构,我大致分为四个模块:武器简介、人物简介、配件简介和空头简介。...那么底下就需要一个tab进行切换,BottomNavigationView便开始登场。从名字就可以看出 「底部导航view」,主要的作用在于给每个模块一个导航定位的功能。 先看一下效果: ?...-- 省略部分代码 --> XML中进行引用 BottomNavigationView...setOnNavigationItemSelectedListener {} 3、DrawerLayout、NavigationView 和BottomNavigationView相对的,不得不介绍一下

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    【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍

    每个片段在输入时前面加上 [S],在输出时后面加上 [E]。 二维位置编码表示不同片段之间和片段内部的位置关系。 自注意力掩码。 灰色区域被掩盖。...那么,被挖去的片段在第一个维度上的位置编码就是它们在原始文本中的索引,即[x_3]来自片段 3,[x_5,x_6] 来自片段 5。在第二个维度上的位置编码就是它们在片段中的索引,即 0 和 1。...3.3 模型配置(7B) 配置 数据 参数 6.7B 隐藏层维度 4096 层数 32 注意力头数 32 训练数据 1T 词表大小 32000 最大长度 2048 3.4 硬件要求 65B的模型,在2048...1.5TB 经过去重和清洗的文本,转换为 350B 的 tokens。...模型在384 张 NVIDIA A100 80GB GPU上,训练于 2022 年 3 月至 7 月期间,耗时约 3.5 个月完成 (约 100 万计算时),算力成本超过300万欧元 4.5 模型特点

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