android:background="@drawable/xxx" 正常情况下，这样使用自然不会出现问题，但是如果APP内存紧张，很容易就出现OOM，尤其是5.0版本以下的手机，经常跑着跑着就Crash了，始作俑者就是这个。

而且，你也应该控制内存和 CPU 使用率，因为它可以为你指出的代码可以改进的新的部分。 所以，在本文中，我将对 7 个不同的 Python 工具发表意见，给你一些关于你函数执行时间和内存以及 CPU 使用率的见解。

JetBrains JVM Debugger Memory View plugin 在我最近的研发活动期间寻找新的工具，以提高我的开发经验，使Android Studio的生活更轻松，我发现一个有用的插件，我从来没有听说过。

Lucene 3.5.0版本的主要变化包括： 降低内存消耗。 现在建立词汇索引需要的内存比以前降低了3到5倍，实现这一点，是使用了更有效的内存数据结构来保存词汇。 深度分页支持 。加入IndexSearcher

为了回应专业用户的诉求，苹果预计将为 2017 高端 MBP 提供最高 32GB 内存（桌面级），而且 12 吋 MacBook 将搭载 16GB 内存。凯基证券机构的郭铭琪近日在写给投资者的报告中提到，苹果将为 2017

Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算，和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比，性能有数量级的提升。 特性一览 可以

Bugzilla 上的一个 帖子 ，Mozilla 将在 Firefox 中将 增加 一个性能设置区让用户控制内存使用。Mozilla 过去几年一直在模仿 Chrome，在简化的名义下剥夺了用户的许多选择，但市场

我估计很少人知道这个 库伯勒-罗丝模型 或读过伊丽莎白‧库伯勒-罗丝的《 论死亡与临终 》这本书。先让大家了解一下这个模型。 什么是“库伯勒-罗丝模型” 库伯勒-罗丝模型 （ Kübler-Ross model

Ember Data是一个用于加载、更新模型的库，模型来自持久层（如从JSON API获取），更新完成后保存更改。它提供了许多专门为浏览器端的JavaScript环境设计的工具方法。 更新日志 #4767

(GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。 虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT

Ember Data是一个用于加载、更新模型的库，模型来自持久层（如从JSON API获取），更新完成后保存更改。它提供了许多专门为浏览器端的JavaScript环境设计的工具方法。 更新日志 #4922

ent-checkpointing）来节省内存资源。据悉，对于普通的前馈模型，可以在计算时间只增加 20% 的情况下，在 GPU 上训练比之前大十多倍的模型。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社将该开源信息编译整理如下：

聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分，关键问题是找出顾客的特征，一般可从顾客自然特征和消费行为入手，在大型统计分析工具出现之前，主要是通过两种方式进行“分群别类”， 第一种，用单一变量进行划段分组，比如，以消费频率变量细分，即将该变量划分为几个段，高频客户、中频客户、低频客户，这样的状况；第二种，用多个变量交 叉分组，比如用性别和收入两个变量，进行交叉细分。

系列「芝麻街」的新成员 Big Bird。 这个在外界眼中看起来有点可爱的动漫小鸟，摇身一变，解决了 BERT 模型中的全注意力机制带来的 序列长度二次依赖限制 ，可以兼顾更长的上下文。 △ 「芝麻街」中的

副主任兼西雅图实验室负责人俞栋博士，与微软首席应用科学家兼技术负责人李锦宇联合撰写的论文。该论文回顾了过去两年声学模型方面的新进展。本文摘取该论文主干部分进行编译介绍，希望为读者提供相关进展的概括性了解。欲知相关技术方法详情，可参阅页末论文及相关文献。

Microsoft Concept Graph 知识图谱和 Microsoft Concept Tagging 模型，用于帮助机器更好地理解人类交流并且进行语义计算。Microsoft Concept Graph

Ember Data是一个用于加载、更新模型的库，模型来自持久层（如从JSON API获取），更新完成后保存更改。它提供了许多专门为浏览器端的JavaScript环境设计的工具方法。 更新日志 #4743

信任和安全小组通过构建机器学习模型进行欺诈预测，本文介绍了其设计思想。假想模型是 预测某些虚拟人物是否为“反面人物”，基本步骤：构建模型预期，构建训练集和测试集，特征学习，模型性能评估。其中特征转换倾向于

冲区不再为满。 我们可以利用wait()来让一个线程在某些条件下暂停运行。例如，在生产者消费者模型中，生产者线程在缓冲区为满的时候，消费者在缓冲区为空的时候，都应该暂停运行。如果某些线程在等待某些条件触发，那当那些条件为真时，你可以用

一个新的识别项目后，再 上传数据(web或sftp)——标注数据（自己打标签）——训练模型——通过云服务调用模型 就可以了。为了保证效果，上传数据和标注数据可以多循环几次，不断优化。关于上传图片数据和打标签举例如下：