红色代表了“执行时间”,它指的是Android渲染引擎执行盒子中这些绘制命令的时间,假如当前界面的视图越多,那么红色便会“跳”得越高.实际使用中,比如我们平时刷淘宝App时遇到出现多张缩略图需要加载时,那么红色会突然跳很高,但是此时你的页面滑动其实是流畅的,虽然等了零点几秒图片才加载出来,但其实这可能并不意味着你卡住了. 黄色通常较短,它代表着CPU通知GPU“你已经完成视图渲染了”,不过在这里CPU会等待GPU的回话,当GPU说“好的知道了”,才算完事儿.假如橙色部分很高的话,说明当前GPU过…
2015苹果全球开发者大会在6月9日凌晨,美国旧金山举行,fir.im 整理了一部分的资料,帮助了解 iOS9 的新特性与功能,感兴趣的可以看下. 关于iOS9新增功能 在WWDC 2015上苹果介绍了 iOS 9的主要新功能,比如 Siri 更加智能化,iPad的分屏多任务处理,地图应用增加 Transit 导航,新的 News app 等等.不过也有一些内容是苹果无暇在主题演讲中介绍,或者一提而过足以让你忽略的,以下是隐藏在 iOS 9中的一些改变,包括 iCloud Drive.Go Ba…
首     页 条码控件 条码技术 条码新闻 合作伙伴 联系我们 常见问题 电话:010-84827961 当前位置:条形码控件网 > 条形码控件技术文章 > >正文   教你看懂Code128条形码 发布时间:2014-10-28      Code128码分成三类,即128A.128B.128C.它们的区别就是对应的字符表不一样. 那么Code128码到底怎么读呢?请看下面的图: 从左往右是黑白相间的条形码,黑的叫“条”(B),白的叫“空”(S). 如果你仔细看,条和空都有4种不同的…
最近业务中有用到浏览器在线编辑器,用的是monaco-editor,官网文档只在首页介绍了npm安装方式. 但其实还有另外一种<script>的引入方式,但是这种方式体现在API文档中,由于API文档晦涩难懂,大家也没注意到,就会导致直接就使用了第一种方案,但是由于第一种方案在打包的时候会导致包的体积变大很多,所以为了性能考虑,推荐第二种引入方案. <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/monaco-editor…
3303只信仰公平[网易陕西省西安网友]1 比特币是骗人的.你们都被“现代帼家纸币”概念茜脑了,而且茜的很彻底,所以你们看不透比特币的骗局.简单来说,现代纸币是“空气纸”,比特币是“空气币(空气数据)”.要想理解货币,就必须先理解交换(交易)的最基本概念.不然你被卖了还替人家数钱呢.   3303只信仰公平[网易陕西省西安网友]2 在说交换(交易)之前,先来说说什么是人类的犲富?-----(一)对人类有用的东茜,人类有需求的东茜,就是人类的犲富.1,粮食让人活命,房子能住,汽车能代步,锄头能耕地…
据说还是个MM, 写得很通俗易懂, 还很诙谐, 原文:http://dallascao.com/cn/iptables-tutorial-for-newbies/ 对于斗胆开始玩vps的文科生来讲,iptables简直是地狱中的地狱.有几家vps供应商系统默认是带着些iptables规则的,以前我一向是难言之隐,一清了之.我很早就知道这东西重要,但看着太难了,后来看到log里越来越多的攻击记录,心想这东西得必须学了,说不定哪天哪个龟孙子就攻进来了.网上及电子书中的教程一般对于文科生来讲比较难看懂…
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首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…
首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…
Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算…