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创建支持多种屏幕尺寸的Android应用 Android涉及各种各样的支持不同屏幕尺寸和密度的设备.对于应用程序,Android系统通过设备和句柄提供了统一的开发环境,大部分工作是校正每一个应用程序的用户界面到它显示的屏上.与此同时,系统提供APIs允许你控制应用界面为特定的屏幕尺寸和密度,为不同屏幕的配置提供最优化的用户界面设计.例如,你可能会要一个平板电脑的用户界面,这不同于手机的用户界面. 虽然系统能缩放,调整其尺寸,以使应用软件工作在不同屏上,但是应该尽量优化应用软件适应不同的屏幕尺寸和

1.多路径输入 1)FileInputFormat.addInputPath 多次调用加载不同路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://RS5-112:9000/cs/path1"));FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://RS5-112:9000/cs/path2")); 2)FileInputFormat.addInputPaths一

Android涉及各种各样的支持不同屏幕尺寸和密度的设备.对于应用程序,Android系统通过设备和句柄提供了统一的开发环境,大部分工作是校正每一个应用程序的用户界面到它显示的屏上.与此同时,系统提供APIs允许你控制应用界面为特定的屏幕尺寸和密度,为不同屏幕的配置提供最优化的用户界面设计.例如,你可能会要一个平板电脑的用户界面,这不同于手机的用户界面. 虽然系统能缩放,调整其尺寸,以使应用软件工作在不同屏上,但是应该尽量优化应用软件适应不同的屏幕尺寸和密度.为此,对所有设备的用户体验应最大化且

说明:(1)输入可能有多重类型的输入,即需要对输入参数进行多次匹配. (2)希望能够返回缺少的参数 代码如下: /** * @param $param 输入参数 (get,post 参数) * @param $array 期望存在的参数,可以为多种比如 array(array('value1','value2'),('value2','value3','value4')) * @return bool | string 返回结果,如果参数检查符合要求,返回true,否则返回缺少的参数 */ fu

文章转至:http://hell0android.iteye.com/blog/1899605 创建对两种以上屏幕尺寸的多apk支持(Creating Multiple APKs with 2+ Dimensions) 为了在开发android应用程序的时候加以利用google安卓市场的多apk支持特性,刚开始就采取一些良好的措施去增加对多apk的支持,是非常重要的,这样可以在将来开发的过程中减少不必要的麻烦.这一节将向您展示如何为你的app创建多apk支持--不同的apk支持不同的屏幕大小.还

虽然一个MapReduce作业的输入可能包含多个输入文件(由文件glob.过滤器和路径组成),但所有文件都由同一个InputFormat和同一个Mapper来解释.然而,数据格式往往会随时间而演变,所以必须写自己的mapper来处理应用中的遗留数据格式.或,有些数据源会提供相同的数据,但是格式不同.对不同的数据集进行连接(jion,也称“联接”)操作时,便会产生这样的问题.例如,有些数据可能是作用制表符分隔的文本文件,另一些文件可能是二进制的顺序文件.即使它们格式相同,它们的表示也可能不同,因此

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ScoreCount; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * 学习成绩读写类 * 数据格式参考:19020090017 小讲 90 99 100 89 95 * @aut

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论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of boun

论文标题:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文作者:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu,Alexander C. Berg 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD 的GitHub地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 参考的S

前言  最近在学习人脸的目标检测任务时,用了Haar人脸检测算法,这个算法实现起来太简洁了,读入个.xml,调用函数就能用.但是深入了解我发现这个算法原理很复杂,也很优秀.究其根源,于是我找了好些篇相关论文,主要读了2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章,<Rapid Objection Dection using a Boosted Cascade of Simple Features>.这个算法最大的特点就是快!在当时

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器 一.简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最

RecycleView是个很常用的控件,很多APP中都可以看到它的身影,同时它也是个很难用的控件,主要就难在多种布局的实现. 在<第一行代码—Android>这本书里边有个RecycleView实现的聊天界面布局,左右两种布局写在了同一个文件中,如果是发送来的消息,就隐藏右侧布局,反之隐藏左侧布局,这种方式对于比较简单的.只有两种Item的界面是可行的,假如我们的Item有多种布局,那么这种方式就显得很笨重.对于多种布局,我们可以使用工厂模式来实现. Github:https://github

一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成.在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同

贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率.虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大多数开发者只需要直接调用api就能使用.但是在实际业务中,面对不同的数据集,必须了解算法的原理,实现以及懂得对结果进行分析,才能达到高准确率. cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯模型 数学推导 贝叶斯模型实现 测试 统计分析 总结 cherry分类器 基础术语: cherry分类器默认支持中英文

介绍 "NLP's ImageNet moment has arrived." 想象一下我们有能力构建支持谷歌翻译的自然语言处理(NLP)模型,并且在Python中仅需几行代码来完成,这听起来是不是让人非常兴奋. 而现在我们就可以坐在自己的机器前实现这个了!借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP工具. https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 我们可以简单地用Python

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的objdetect module的唯一一个例子. 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器,然后就是检测就行.在opencv中,"opencv/sources/data中就有内置训练好的:基于haar特征的级联分类器.基于hog特征的级联分类器.基于lbp特征的级联分类器"三种.相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多,其他两个比如:hog的只有一个行人检测分类器"hogc

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu