在上一篇中,笔者简要介绍了CAReplicatorLayer,在本篇中,将介绍具体的实用价值. 实用CAReplicatorLayer作为核心技术实现加载动画. 首先,创建一个UIView的子类 @interface JHHJView : UIView 然后该子类暴露出一些类方法: /* 显示加载动画 并添加到父视图上 */ + (void)showLoadingOnView:(UIView *)superView Type:(JHHJViewType)type; /* 显示动画 并添加在主窗口…

CAReplicatorLayer: 主要作用有以下两个: CAReplicatorLayer的目的是为了高效生成许多相似的图层,它会绘制一个或多个图层的子图层 并在每个复制体上应用不同的变换 使用CAReplicatorLayer的其中一个实际应用:反射 使用CAReplicatorLayer并应用一个负比例变换于一个复制图层 你就可以创建指定视图内容的镜像图片 这样就创建了一个实时的反射效果 首先看第一个的代码示例: /* 创建一个模板层 CAReplicatorLayer会按照一定的规则“…

//创建圆形遮罩,把用户头像变成圆形 /* *CGPointMake(35, 35)  是绘图的中心点,  如果想把控件居中绘圆, 一般用控件的中心点,   radius 是圆半径   startAngle是圆周 圆的一周就是2*m_pi */ //    UIBezierPath* path = [UIBezierPath bezierPathWithArcCenter:CGPointMake(35, 35) radius:35 startAngle:0 endAngle:2 * M_PI c…

使用了两个卷积层.一个全连接层和一个softmax分类器. 在测试数据集上正确率可以达到99.22%. 代码参考了neural-networks-and-deep-learning #coding:utf8 import cPickle import numpy as np import theano import theano.tensor as T from theano.tensor.nnet import conv from theano.tensor.nnet import softm…

类QQ粘性按钮(封装) 那个,先来说说原理吧: 这里原理就是,在界面设置两个控件一个按钮在上面,一个View在下面(同样大小),当我们拖动按钮的时候显示下面的View,view不移动,但是会根据按钮中心点和它的中心点的距离去等比例变化自己的半径,越远半径酒越小,最后就会消失,而我们这里吗最难的就是在变化的过程中去计算并且设置他们两个之间的区域并且填充.这里需要计算六个点的位置(根据勾股定理),然后根据两个控件同一边的位置的两个点去绘制一条曲线.拖动距离到达一定的时候就会使用动画(序列帧)去清楚界…

第六章 Android绘图机制与处理技巧 1.屏幕尺寸信息屏幕大小:屏幕对角线长度,单位“寸”:分辨率:手机屏幕像素点个数,例如720x1280分辨率:PPI(Pixels Per Inch):即DPI(Dots Per Inch),它是对角线的像素点数除以屏幕大小得到的:系统屏幕密度:android系统定义了几个标准的DPI值作为手机的固定DPI独立像素密度(DP):android系统使用mdpi屏幕作为标准,在这个屏幕上1dp=1px,其他屏幕可以通过比例进行换算.在hdpi中,1dp=1.…

1.屏幕尺寸信息 屏幕大小:屏幕对角线长度,单位“寸”:分辨率:手机屏幕像素点个数,例如720x1280分辨率:PPI(Pixels Per Inch):即DPI(Dots Per Inch),它是对角线的像素点数除以屏幕大小得到的:系统屏幕密度:android系统定义了几个标准的DPI值作为手机的固定DPI.(注,最后一个有笔误,正确的是1080x1920)独立像素密度(DP):android系统使用mdpi屏幕作为标准,在这个屏幕上1dp=1px,其他屏幕可以通过比例进行换算.在hdpi中,…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随…

4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学…