环信EaseUI 集成，集成不做描述，看文档即可，下面主要谈一些对easeui的个性化需求修改。 该篇文章将解决的问题： 1、如何发送视频功能 2、未完待续。。 ...------------------------------------------------------------------------------------- 一、如何发送视频 1、环信easeui
环信EaseUI 集成，集成不做描述，看文档即可，下面主要谈一些对easeui的个性化需求修改。...一、如何将App用户体系的用户名和用户头像 显示于环信的easeui 这个问题是所有人都想解决的，集成easeui之后 ，虽然大部分功能给我们做好了，但是他是显示的环信用户体系的用户名和默认的头像。...当依赖easeui的时候，是用import module的形式导入的，所以主程序是可以调用easeui类库中的类和方法，但是反之不行 当数据库操作的时候，发现该问题，解决办法就是反射调用，具体查询相关文章...三、easeui头像都是方形的，如果修改为原型显示？ 找一个用到显示头像的xml代码 ? ...可以看到easeui使用了一个自定义控件来显示EaseImageView 查看该控件源码： ? 发现 ?
一、错误类型 2017年01月09日集成环信（SDK版本 V3.2.3 2016-12-29）导入EaseUI后报错！...（见下图）： 01-集成EaseUI报错.png 二、错误分析 当时第一反映就是我操！咋这样了呢。。。我就倒个EaseUI啊，怎么报Unknow type name'NSString'呢？...02-解决EaseUI报错问题.png #ifdef __OBJC__ #ifndef PrefixHeader_pch #define PrefixHeader_pch #import #import //#import "EMSDKFull.h" //#import "EaseUI.h" #endif
问题描述： 需求：要做个应用其中要集成环信EaseUI,将库依赖到Module时报如下错误： Error:Execution failed for task ':app:transformClassesWithDexForDebug...com.android.build.api.transform.TransformException: com.android.ide.common.process.ProcessException: 翻译过来就是Jar包冲突，然后看了一下，EaseUI...库中的libs下，依赖了一个v4的jar包，而主工程中又依赖了一个v7的库而导致的冲突 解决方式一： 由于EaseUI中的v4 jar一般比较旧，所以果断将v4包从libs目录下删除，重新添加在线的依赖库...support-v4:24.2.0' 注意此时的v4包的版本号要和你主工程module的v7包的版本要一致，（一般情况下相同版本的依赖包不会冲突），然后重新build工程就ok了 解决方式二： 不用删除EaseUI
昨晚集成环信聊天和EaseUI之后没有留意，今天早上上班发现出现如下警告： Warning!
使用Android端集成环信 Easeui时出现了这个问题 当时脑袋懵懵的，今天第一次集成这个东西想不到这么多事儿 后来多方查证 发现原来集成环信SDK 再集成Easeui 就会引发冲突。
最近公司要做个IM 即时通信的项目，我今天便集成了一下环信SDK 时间太紧直接拿环信封装好的Easeui库。...当我集成的时候问题就出现了 因为我使用Android studio 是3.4 默认安装的 compileSdkVersion 是29，所使用的便是AndroidX， 为了适配环信我特意把AndroidX
给大家看看我觉得你用的着的一下文件，先看这整个大文件夹EaseUI,环信的文件我用到的全都在这里了。 ?...其实只要仔细点，集成环信这一步我相信大部分人都没啥问题，集成这个也不是我们今天说的重点，我们把重点放在功能解析Demo上面！...重点是这两个文件：Class 和 EaseUI 恩,是的，重点就是这个文件，重点都在这个文件夹当中，我们先看看Class这个文件夹当中的内容： ? ...在说说这个 EaseUI，这么说吧，只要和界面相关的东西都在这个文件夹里面！！EaseUI这里面最重要的是ViewController这个文件夹了： ? 箭头标注出来的地方，大家注意这个继承关系！
这里记录一下Xcode 和 CLion 桌面、Android集成FFmpeg的方式。...---- 3.Clion集成FFmpeg 3.1 新建项目 选择C++ 和C都无所谓，如果想用C++ 的特性就选C++，否则直接写C也可以。 ?...---- 4.Xcode 集成FFmpeg 可能你比较习惯使用Xcode,这里也介绍一下 4.1 新建项目 ? ?...---- 4.Android集成FFmpeg 编译什么的，网上一堆，以后有机会单写一篇C/C++库编译相关的文章 4.1 新建Native项目 一步步创建就不废话了 ?
当引入easeui的时候 出现方法数超过上限的问题。 搜索一下问题，解决方法很简单。 这里简单记录一下，顺序记录一下此解决方案导致的另一个问题。 ...) { super.attachBaseContext(base); MultiDex.install(this) ; } 二、编译OOM的问题 引入环信的easeui
app中实现了对easeUI的依赖，但是app和easeUI都添加了对这个包的依赖。所以就报这个错误，修改之后再报，就clean，rebuild一下 ? ?
app中实现了对easeUI的依赖，但是app和easeUI都添加了对这个包的依赖。
应用程序和数据集成是交付新客户体验和服务的基础。通常，一个团队管理整个企业的单片集成技术，但是应用程序正变得越来越复杂——它们是分布式的，并且必须快速扩展和更改，以在竞争的市场中保持同步。...这些新的挑战需要基于云本地集成技术和敏捷团队的迭代方法。 什么是企业集成? 每个现代企业都必须共享数据。如果你是一个试图利用大数据的大企业，你知道大数据是一个集成的挑战。...企业集成的“什么”和“如何” 比如“你要集成什么?” 首先，企业集成是一个数据挑战。 现在组织中存在如此多的数据，以至于术语“大数据”经常被用来表示数据源的大小和多样性。...Web应用程序进一步增加了企业集成的复杂性，特别是当遗留应用程序必须与基于服务的体系结构(如微服务)集成时。 例如，“您如何集成您的应用程序、设备和数据?”...例如，Apache Kafka是一个分布式数据流平台，可以实时发布、订阅、存储和处理记录流 企业集成模式 EIP是针对常见集成问题的独立于技术的解决方案的集合。
应用程序和数据集成是交付新客户体验和服务的基础。通常，一个团队管理整个企业的单片集成技术，但是应用程序正变得越来越复杂——它们是分布式的，并且必须快速扩展和更改，以在竞争的市场中保持同步。...这些新的挑战需要基于云本地集成技术和敏捷团队的迭代方法。 什么是企业集成? 每个现代企业都必须共享数据。如果你是一个试图利用大数据的大企业，你知道大数据是一个集成的挑战。...企业集成的“什么”和“如何” 比如“你要集成什么?” ? 首先，企业集成是一个数据挑战。现在组织中存在如此多的数据，以至于术语“大数据”经常被用来表示数据源的大小和多样性。...Web应用程序进一步增加了企业集成的复杂性，特别是当遗留应用程序必须与基于服务的体系结构(如微服务)集成时。 例如，“您如何集成您的应用程序、设备和数据?” ?...例如，Apache Kafka是一个分布式数据流平台，可以实时发布、订阅、存储和处理记录流 企业集成模式 EIP是针对常见集成问题的独立于技术的解决方案的集合。
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1、个体与集成集成学习(ensemble learning)通过构建并集合多个学习器完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee...个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树、BP神经网络算法等，此时集成中只包含同种类型的个体学习器，例如“决策树集成”中全是决策树，“神经网络集成”中全是神经网络，这样的集成是...同质集成中的个体学习器亦称为“基学习器”(base learner)，相应的算法称为“基学习算法”(base learning algorithm)。集成也包含不同类型的个体学习器。...T的增大，集成的错误率将指数级下降，最终趋向于零。...事实上，如何产生并结合“好而不同”的个体学习器，恰是集成学习的核心。
集成学习的概念 集成学习指先产生一组弱学习器week learner（指泛化性能略优于随机猜测的学习器），随后根据某种策略将这些弱学习器组合起来得到最终预测结果的方法。...集成学习提升模型性能的原理 先考虑一个简单的例子： 在二分类任务中，假设三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示，集成的结果通过投票法产生。 在 ? 中每个分类器精度为 ?...，集成结果提升了模型性能；在 ? 中每个分类器的精度为也为 ? ，但彼此之间没有差别，集成不起作用；在 ? 中每个分类器的精度只有 ? ，集成结果反而更差。 ?...image.png 集成的结果揭示：要想形成好的集成，个体学习器应“好而不同”。即个体学习器要有一定的精度，同时不同学习器之间应该有差异。 数学验证 考虑二分类问题 ? 和真实函数 ?...个基分类器，若有超过半数的基分类器正确则集成分类器正确： ? 假设基分类器的错误率独立，那么由Hoeffding不等式，集成的错误率为： ? 即随着个体分类器数目 ?
集成学习的思想是将多个弱分类器通过某种方式组合起来，组成一个强大的分类器。 俗话说，三个臭皮匠赛过诸葛亮，这句话在机器学习领域就是集成学习。...集成学习有三种类别，也就是三种不同的集成方式，分别是Bagging、Stacking、Boosting。...集成学习，还是挺好玩的。
概述 集成学习(Ensemble Learning)是将多个弱机器学习器结合，构建一个有较强性能的机器学习器的方法。 构成集成学习的弱学习器称为基学习器、基估计器。...根据集成学习的各基估计器类型是否相同，可以分为同质和异质两种方法。...可以将集成学习分为同质和异质两种类型。 同质集成学习 同质表示各个基学习器都属于同一个种类，比如都是决策树学习器，或者同为神经网络学习器。 目前来说，同质个体学习器的应用最为广泛。...例如在神经网络集成系统中添加一些决策树通常会提高整体的性能。 结合策略 弱学习器常用 平均法 将各个个体学习群的输出进行平均或加权平均，作为集成学习的结果。...适用大规模数据集的集成，学习的权重较多，加权平均法易导致过拟合 投票法 将各个个体学习器的输出进行投票，将投票结果作为集成学习的输出。
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