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在庆祝Science创刊125周年之际,Science公布了125个最具挑战性的科学问题。了解前沿科学研究方向,对你的成长或许有所帮助。简单归纳统计这125个问题,其中涉及生命科学的问题占46%,关系宇宙和地球的问题占16%,与物质科学相关的问题占14%以上,认知科学问题占9%。其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。在今后1/4个世纪的时间里,人们将致力于研究解决这些问题。其中,前25个被认为是最重要的问题。
简单归纳统计这125个问题,其中涉及生命科学的问题占46%,关系宇宙和地球的问题占16%,与物质科学相关的问题占14%以上,认知科学问题占9%。其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。
SCIENCE 在创刊 125 周年之际,公布了 125 个最具挑战性的科学问题。其中有 10 个和人工智能未来的发展相关,我们来看看。 提示:与人工智能未来发展相关的问题,用深红表示。 1 宇宙由
导读:在庆祝Science创刊125周年之际,Science公布了125个最具挑战性的科学问题。了解前沿科学研究方向,对你的成长或许有所帮助。
使用起来类似于Toast,但也有与Toast的不同之处,Toast的使用:
界面设计和功能开发同样重要,界面美观的应用程序不仅可以大大增加用户粘性,还能帮我们吸引到更多的新用户。Android 系统为我们提供了大量的 UI 开发工具,只要合理的使用它们,就可以编写出各种各样漂亮的界面。
开发中我们经常会在适配5.0以后的机型遇到各种各样的问题,其中有一个不大不小的问题就是:Toast不显示问题
PS:纵观现在大大小小软件的界面都变的比较漂亮,还有一些系统了,比如小米的MIUI,华为的EMUI等,虽然底层都是安卓,但他们的界面多多少少都会不同,谷歌对这个UI也是非常重视的,MaterialDesign就是今天的主角,首先在看这个的同时,要搞清楚什么是Material Design,百度百科解释,中文名:材料设计语言,是由Google推出的全新的设计语言,谷歌表示,这种设计语言旨在为手机、平板电脑、台式机和“其他平台”提供更一致、更广泛的“外观和感觉”。design,中文是设计之意,即“设想和计划
我们知道,对浅层网络逐渐叠加layers,模型在训练集和测试集上的性能会变好,因为模型复杂度更高了,表达能力更强了,可以对潜在的映射关系拟合得更好。而“退化”指的是,给网络叠加更多的层后,性能却快速下降的情况。
因果关系推断,可以说是数据分析领域最难的问题之一,争吵很多年也没有定论。经常同学们被问到:“到底这个问题的原因是什么!”都会觉得分析起来很挠头,今天我们系统讲解下。
因为那个蓝眼睛、嘟嘟脸的Molly火遍全网,让很多人认识到了盲盒经济以及其潜在的发展潜力,于是盲盒的形式在人们的日常生活中越来越普遍,甚至小区门口的便利店,都要在周年庆的时候搞一次盲盒营销。
这篇文章是本人对在开发过程中踩坑经历的一次总结;分为系统API的坑、使用不当导致的坑、开源项目中的坑等几个方面,知识面有限,认知难免会有偏颇,如发现有问题还请指正。
Android中的异步消息机制分为四个部分:Message、Handler、MessageQueue和Looper。
A popup window that can be used to display an arbitrary view. The popup window is a floating container that appears on top of the current activity.
总结listview: 1、创建-->高度match 2、创建-->行布局 3、找到listview控件 4、初始化数据 5、创建适配器对象 baseAdapter getview :决定了显示的样式以及内容 查找当前布局对象里面的控件 行布局对象.findviewById() getCount :决定listview的显示行数 6、设置适配器
作为开发人员,在我们的日常开发中,为了构建更好的应用程序,我们需要考虑很多事情以保证应用运行在正轨上,其中之一是要确保我们的应用程序不会崩溃。应用崩溃的一个常见原因是内存泄漏。这方面的问题可以以各种形式表现出来。在大多数情况下,我们看到内存使用率稳步上升,直到应用程序不能分配更多的资源,并不可避免地崩溃。在Java中这往往导致一个OutOfMemoryException异常被抛出。在某些罕见的情况下,泄露的类甚至可以逗留很长时间来接收已注册的回调,这会导致一些非常奇怪的错误,并往往抛出臭名昭著的IllegalStateException异常。
但是,这在某些情况下无法满足业务需求,比如说某控件既有图像又有文字,而我只想让文字消失,那上面的方法显然不行,这时可以使用
首先,我们先来复习一下 autoLink 和 ClickableSpan 是干什么用的。
迈尔舍恩伯格在《大数据时代》里说,“要相关,不要因果”,在大数据时代,有相关,就够了。而周涛则在《为数据而生》一书中说,放弃对因果关系的追寻,就是人类的自我堕落,相关性分析是寻找因果关系的利器。想不想
在多线程操作中,handler会使用的非常多,但是每次使用handler你有没有考虑内存泄漏的问题。
最近做了几次内训师TTT的课程,在授课学员问题问的最多的就是培训怎么样和业务结合,如何落地,如何可以帮助到业务,真正的解决问题,今天和大家分享下一些这么多年做人才发展的一些心得把。
关于 Anko-Layouts框架的好处和局限性,网上已经有大部分文章在讲,它好在用DSL的方式来描述View,而缺点在于无法即时预览,在这方面导致Anko DSL的开发效率不及XML传统方式。经过大家的一些踩坑,以及开发上的试用,一致表示,Anko Layouts无法用在成熟的项目之中,还是老老实实用XML吧…
卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好。AlexNet,VGG,Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好?它们是如何设计出来的?为什么它们设计成那样的结构?回答这些问题并不简单,但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程,需要花点时间去学习,甚至更长时间去自己动手实验。首先,我们先来讨论一个基本问题:
在使用PopupWindow的时候,有一个不好的地方就是不太好设置弹出窗体的大小。如果指定绝对大小,那么对于不同分辨率不同尺寸的手机来说,显示出来效果会不同,从而导致用户体验不佳。 为了达到PopupWindow能够自适配布局大小,可以在设置长宽时候指定: popupWindow.setWidth(LayoutParams.WRAP_CONTENT); popupWindow.setHeight(LayoutParams.WRAP_CONTENT); 下面我就来具体讲解一下在Popup
总第90篇 本篇来自于管理咨询大师大前研一书籍《思考的技术》中的部分摘录与整理,分享给你。 01|转换思路: 解决问题的根本就是逻辑思考力,逻辑思考力不但能够让问题迎刃而解,而且能够让我们有一定的先见之明,其实所谓的直觉也是从逻辑思考中产生的。 1.1向麦肯锡学习逻辑思维 我们在职场、生活中经常会遇到各种各样的问题,为了解决问题,我们会怎么做?大多数人的第一反应是要怎么做才能解决所遇到的问题呢?但是大多数人又不知道为了解决问题该怎么去思考,该用什么方法去思考。 正常的一个解决问题的路径应该是,要解决已
分享内容 ---- 相对于团购,外卖有三个特点:移动化、本地化、场景化。 移动化,从2011年开始到2015年移动战略是逐渐上升的。对应外卖2014年移动占比一下子占到75%以上,是更加移动化的一个产品。背后的一个原因是跟用户的使用场景有关系,比如我们进行定餐的时候,配送员会给我们打电话,天然的跟我们手机绑定在一起。 第二个就是本地化。在外卖里面目前最大的品类是美食,这个美食里面一公里以内它的一个战位基本上达到了65%左右。这个是非常强的限制,会对技术选型产生非常大的影响。 最后一个特点也是一个非常场景化
编者按:谋定而后动,这就是华为这波AI战略、产品和方案推出后,给人的最强观感。华为内部也说,这依然是典型华为风格,不做则已,要做就拿产品出来说话。
从最近几天的微博热搜就能看出,舆论阵地是何等的重要,一张图、一个视频、一段文字就能把人带跑偏,可见保持独立思考和判断的能力多么难能可贵。
学渣一枚,2017年6月某空港学校毕业。从事Android开发已经4年,开发过机顶盒应用,做过手机app,21年年后入职新单位从事车载应用开发。
昨天研究了一下自定义Dialog的弹框,其实要点都是把自定义好的view用setContentView(view)的方法设置进dialog里,首先我们先看一个简单的自定义Dialog。
看到一篇讲Android:Layout_weight不错的文章,所以就分享出来给大家,对原文进行了一些排版。
在用Eclipse做开发的时候,总是无缘无故缺少R文件,让整个项目报废,在网上查了资料后现在做一下整理。
convertView能够被复用的的最根本原因是:ListView的每一行的View对象结构都是类似的,就拿我的前一篇关于ListView的文章为例,每一行布局的结构都是如下图所示:
系统自带Toast采用的是队列的方式, 等当前Toast消失后, 下一个Toast才能显示出来;原因是Toast的管理是在队列中,点击一次,就会产生一个新的Toast,要等这个队列中的Toast处理完,这个显示Toast的任务才算结束。 so~ 我们可以把Toast改成单例模式,没有Toast再新建它,这样也就解决了连续点击Toast,一直在显示的问题。
本文介绍了如何在iPhone设备中查看崩溃日志,以便调查崩溃的原因。我们将展示三种不同的方法,包括使用克魔助手查看崩溃日志。
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中,压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法,加速技术包括硬件加速、优化算法等方法,量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
我在2016年底的时候开始关注游戏理念在互联网产品中的应用,关注的原因是因为多年养成的跨界思考习惯与坚持底层原理的普适性原则。这两点原因让我持续的寻找不同行业成熟的底层逻辑,并期望从中获取灵感以应用到自己的工作中。此外,大学时期有过对游戏的第一次探索行为(用coco2d模仿开发了flappy bird),让我对游戏始终有一种执念,恰巧当时想做一款三消类游戏,便看了很多这个领域的游戏。 那个时候开心消消乐刚刚上线了自己的金银果树功能,这个功能就是需要你没事点点养果树,然后能种出果实,果实中包含很多奖励
学习了Android PopupWindow的使用技巧 和【Android UI设计与开发】7.底部菜单栏(四)PopupWindow 实现显示仿腾讯新闻底部弹出菜单,然后自己进行了一下研究,写一个总结,方便以后学习。
今天这篇文章和大家聊聊机器学习中的树模型,树模型相关的原理网上到处都是,之前也写过相关的文章,这次就不过多赘述了。咱们主要是结合场景做一些探讨,简单分析一下树模型的问题。
本文实例讲述了Android编程自定义搜索框实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
AI 科技评论按,深度强化学习(RL)技术可用于从视觉输入中学习复杂任务的策略,并已成功应用于经典的 Atari2600 游戏中。最近在这一领域的研究表明,即使在像 Montezuma s Revenge 这样的游戏所展示的具有挑战性的探索机制中,它也可能获得超人的表现。然而,目前许多最先进方法的局限之一是,它们需要与游戏环境进行大量的交互,且这些交互通常比人类去学习如何玩得好要多得多。
继年初谷歌发生前所未有的1.2万人大裁员之后,在年底又迎来了巨变,而这一次牵扯到整整3万人。
或许,你永远都不会想到曾经被人们束之高阁的直播重新在这场疫情之下焕发了生机与活力。现在,无论是电商从业者抑或是媒体机构,他们都在把直播看成是一个全新的角力场。要知道,以主打游戏直播的熊猫直播才在去年刚刚倒闭,曾经直播平台火爆竞争的场景早已不在。直播的再度火爆告诉我们,互联网物种不是过时了,而是我们没有找到它合适的商业模式。
来源: 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字,建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构,包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
作者:叶 虎 编辑:王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络(CNN)在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上,一个
第一,以下程序的执行结果是什么? deffoo(a=[]):a.append(1)printafoo()foo() 第二,以下程序的执行结果是什么? deffoo():a=1defbar():a+=1printareturnbar func=foo()func() 第三,以下程序的执行结果是什么? l=[xforxinxrange(10)]printxd={x:2*xforxinxrange(5)}printx 第一题的答案是 [1] [1, 1] 这是因为,在Python中,Function是一种Ob
第一,以下程序的执行结果是什么? def foo(a = []): a.append(1) print a foo()foo() 第二,以下程序的执行结果是什么? def foo(): a = 1 def bar(): a += 1 print a return bar func = foo()func() 第三,以下程序的执行结果是什么? l = [x for x in xrange(10)]print x d = {x :
本文作者Sanyam Bhutani专访了一系列他心目中的“AI英雄”,包括GAN的创造者Ian Goodfellow、最年轻的Kaggle Grandmasters等等。
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