大家都知道,Handler在Android体系中占有具有举足轻重的作用,只有掌握了Handler的实现原理和工作机制才可能更全面,更深入地掌握Android开发技能。在本文中我力图详细地阐述Handler相关技术,所以文章的篇幅偏长了
of Dispatch ) 程序派发的目的是为了告诉 CPU 需要被调用的函数在哪里, 在我们深入 Swift 派发机制之前, 先来了解一下这三种派发方式, 以及每种方式在动态性和性能之间的取舍.
try…catch…finally恐怕是大家再熟悉不过的语句了,而且感觉用起来也是很简单,逻辑上似乎也是很容易理解。不过,我亲自体验的“教训” 告诉我,这个东西可不是想象中的那么简单、听话。不信?那你看看下面的代码,“猜猜”它执行后的结果会是什么?不要往后看答案、也不许执行代码看真正答案 哦。如果你的答案是正确,那么这篇文章你就不用浪费时间看啦。
Library》 介绍:这是一份 python 机器学习库,如果您是一位 python 工程师而且想深入机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你. 《How to Layout and Manage Your
3. 将操作结果从内部操作字符集转换为character_set_results。 常见问题解析 • 向默认字符集为utf8的数据表插入utf8编码的数据前没有设置连接字符集,查询时设置连接字符集为utf8
深入分析 Java I/O 的工作机制 cai 发表于 昨天(15:4) (2015-09-07 15:04:53) | 评论(0) | 阅读次数(32)| 1人收藏此文章, 我要收藏 I/O 问题是任何编程语言都无法回避的问题,可以说
Tracer的所谓“教程”,但是都只是皮毛,今天我从以下三个方面入手介绍Packet Tracer 5.0这个软件。力求做到“深入、详解”。另外我不反对大家转载这篇文章,但是我希望朋友转载后请注明链接: |狼人◇_传说 http://werewolf
深入理解Java内存模型(一)——基础 并发编程模型的分类 在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体)。通信是指线程之间以何种机
深入研究java.lang.ThreadLocal类 一、概述 ThreadLocal是什么呢?其实ThreadLocal并非是一个线程的本地实现版本,它并不是一个Thread,而是 t
深入浅出 jBPM 电子书 第1章 介绍 JBOSS jBPM是一个灵活的、可扩展的工作流管理系统。JBOSS jBPM拥有直观的流程语言,用任务、异步的等待状态、定时器、自动化动作…等来表示业务流程图,把这些操作绑定在一起,JBOSS
深入浅出 .NET 2.0泛型编程 .NET 2.0中泛型的出现是一个令人激动的特征。但是,什么是泛型?你需要它们吗?你会在自己的应用软件中使用它们?在本文中,我们将回答这些问题并细致地分析泛型的使用,能力及其局限性。
深入探讨 Java 类加载器 类加载器是 Java 语言的一个创新,也是 Java 语言流行的重要原因之一。它使得 Java 类可以被动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0
深入Java核心 Java内存分配原理精讲 2010-09-09 10:09 zl198751 JavaEye博客 字号:T | T 栈、堆、常量池虽同属Java内存分配时操作的区域,但其适用范围和
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要真正理解它,还是需要多读读文档,写写代码。 了解了这些 Stream 的内部机制,对我们后续深入理解上层代码有很大的促进作用,特别希望初学 Node 的同学花点时间进来看看。 来自:http://www
可能很多人在学习 JavaScript 过程中碰到过函数参数传递方式的迷惑,本着深入的精神,我想再源码中寻找些答案 不过在做这件事之前,首先明确几个概念。抛弃掉值传递、引用传递等固有叫法,回归英文:
__weak id __week obj1 = obj; 编译器的模拟代码 id obj1; obj1 = 0; objc_storeWeak(&obj1, obj); objc_storeWeak(&obj1, 0); objc_storeWeak 函数把第二参数的赋值对象的地址作为键值,将第一参数的附有__weak修饰的变量的地址注册到weak表中。 如果第二参数为0,则把变量的地址从weak
在探讨 javaScript 的原型继承之前,先不妨想想为什么要继承?
在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重,构造出一个准确率较高的f(x)函数,给定一张照片则可以获取到特征值,进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术,首先概述人脸识别技术,接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数,最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。