转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462631.html 参考网址: https://software.intel.com/zh-cn/node/504170 https://software.intel.com/en-us/node/599808 https://software.intel.com/en-us/node/504340 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <openc

三.ReactiveCocoa代码实践之-更多思考 1. RACObserve()宏形参写法的区别 之前写代码考虑过 RACObserve(self.timeLabel , text) 和 RACObserve(self , timeLabel.text) 的区别. 因为这两种方法都是观察self.timeLabel.text的属性,并且都能实现功能.估计是作者原本用的其中一种后来对另一种也提供了支持,究竟有什么区别哪一种写法更好? 点进去看RACObserve的源码 大多都是方法调用,一层一层

前言 RAC相比以往的开发模式主要有以下优点:提供了统一的消息传递机制:提供了多种奇妙且高效的信号操作方法:配合MVVM设计模式和RAC宏绑定减少多端依赖. RAC的理论知识非常深厚,包含有FRP,高阶函数,冷信号与热信号,RAC Operation,信号的生命周期等,这些文档里都有介绍. 但是由于RAC本身的特性,可能会听上去容易上手难. 本文还是从一个比较接地气的角度开始的.因为现在要做一个完美100%的全项目ReactiveCocoa架构基本不太现实,大多数项目都会有很多历史包袱,我们只能

根据http://blog.jobbole.com/21351/所作的代码实践. 这篇讲得不错,但以我现在的水平,用到的机会是很少的啦... #coding=utf-8 class ObjectCreator(object): pass my_object = ObjectCreator() # print my_object def echo(o): print o echo(ObjectCreator) print hasattr(ObjectCreator, 'new_attribute'

本文原题“从实践角度重新理解BIO和NIO”,原文由Object分享,为了更好的内容表现力,收录时有改动. 1.引言 这段时间自己在看一些Java中BIO和NIO之类的东西,也看了很多博客,发现各种关于NIO的理论概念说的天花乱坠头头是道,可以说是非常的完整,但是整个看下来之后,发现自己对NIO还是一知半解.一脸蒙逼的状态(请原谅我太笨).   基于以上原因,就有了写本文的想法.本文不会提到很多Java NIO和Java BIO的理论概念(需要的话请参见本文的“相关文章”一节),而是站在编码实践

在上文<TextCNN论文解读>中已经介绍了TextCNN的原理,本文通过tf2.0来做代码实践. 数据集:来自中文任务基准测评的数据集IFLYTEK 导库 import os import re import json import jieba import datetime import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

引子 在上次的 <word2vector论文笔记>中大致介绍了两种词向量训练方法的原理及优劣,这篇咱们以skip-gram算法为例来代码实践一把. 当前教程参考:A Word2Vec Keras tutorial 导库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Dot, Embedding from t

上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型.本文依旧侧重代码实践,你会发现我们解决问题的手段越来越丰富,问题处理起来越来越简单. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是最受欢迎的机器学习模型之一.它特别适合处理中小型复杂数据集的分类任务. 一.什么是支持向量机 SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们"支持"(支撑)分离开超平面,所以它叫支持向量机. 那么我们如何保证我们得到的决策边

上一节是自己对网络层的一些重构,本节是自己一些代码小实践做出的一些demo程序,基本涵盖大多数UI控件操作. 一.用UISlider实现调色板 假设我们现在做一个demo,上面有一个View用来展示颜色,下面有三个UISlider滑竿分别控制RGB的色值,随着不同滑竿的拖动上面view的颜色会随之改变. 可以先脑补一下不用RAC该怎么写. 如果使用RAC只需要将三个信号包装起来用适当的操作就能实现. // 拖线的UI控件 @property (weak, nonatomic) IBOutlet

转载地址:http://mobile.51cto.com/hot-492236.htm 最近一个月除了专门抽时间和精力重构之外,还有就是遇到需要添加功能的模块的时候,由于项目中的代码历史因素比较多,第一件干的事情往往是重构整理代码,发现很多之前的代码写的时候没有注意的事情特别多,比如全局变量乱用:方法没有层次感,胡乱添加:对业务不了解的情况下,通过打补丁的方式实现功能等等. AD: 前几个月完成对MVVM/RAC的学习之后,最近一直在默默地对项目代码进行重构,写码比较多,过了一段时间回头发现自己

DartPad 是一个开源的.在浏览器中体验和运行 Dart 编程语言的线上编辑器,目标是为了帮助开发者更好地了解 Dart 编程语言以及 Flutter 应用开发. DartPad 项目起始于 2015 年,最初只是一个在线的编译器,可以编译.分析和显示 Dart 代码运行结果.后期主要进行过几次重要的改进: 2019 年 12 月,新版的 DartPad 发布,不仅推出了独立的访问域名 (dartpad.dev),同时也支持运行 Flutter 应用 (通过网页展现) 2020 年 4 月,

Trie树 不解析,  本园很多博文有提到. 直接上代码: #coding:utf-8 ''' create on 2013-07-30 @author :HuangYanQiang ''' LETTER_NUM=27;#组成单词的字母个数,26个字母+'-' #Trie 结构体 class Node: def __init__(self, is_word=False): global LETTER_NUM; self.is_word = is_word;#是不是单词结束节点 self.pref

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

Data Binding实战(一) Data Binding语法解析(二) Data Binding高级用法(三) 好了,继前三篇学习了Data Binding之后,我们可以发现它的强大之处有这么几点: 1.使用MVVM模式,让整个项目结构清晰明了 2.通过ViewModel连接View和Model,使得View与Model层解耦,分层后各司其职,维护方便 3.易于项目的测试 4.可以根据id自动生成View的对象,再也不用findViewById了 好了,说了好处,当然也有不太好的地方,毕竟是

kNN是一种常见的监督学习方法.工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果:在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果:还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票,距离越近的样本权重越大.[1] kNN的伪代码如下:[2] 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集

package com.dingxin.datainit import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by zhen on 2018/12/18. */ object RDDTransform { def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.spark").setL

背景:公司实施接口自动化测试,使用的框架python+unittest:因为开发使用的架构师SpringBoot,在测试过程中难免需要使用到python调用JAVA的一些接口,所以需要用到python调用java代码的相关插件----Jpype,针对这个插件的安装且费了一番周折...,接下来我给大家一一道来.说明:1.开发环境:win7和win10,均为X64:2.python版本:2.7.11(64位)3.Jpype:0.5.4.24.JDK:jdk1.6.0_45问题:最新的jpype是支持

先来看一下我们要达到什么效果,就是当我们点导航的时候,会弹出下面这个选择列表. 当然,如果没有安装某个地图APP,那么对应的选项是不会出现的.检测APP是否安装,只要调用下面这个方法就可以了 [[UIApplication sharedApplication] canOpenURL:[NSURL URLWithString:@"appurlscheme://"]; 关于APP的URL Scheme相关内容这里就不介绍了,大家可以自行去研究 那么我们上图提到了4个地图应用,分别是: 苹果

本文转载至 http://adad184.com/2015/08/18/practice-in-i18n-dialling-code/ 前言 上周在忙产品的国际化(i18n)的问题 其中一个很重要的地方就是电话号码的国际化(我们以电话号码为主账号) 电话号码有个很重要的部分就是区号 上图是我们产品的区号选择 除了常规的电话号码之外 后面还有一个区号 代表这个电话号码所属的是哪个国家和地区 关于区号的概念 可以看一下维基百科 看到这里 可能有人奇怪 这有什么难的? 不就是按照列表来展示吗? 这样有

本文主要转载于:http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-eight-summary 这个文章是边看边实践加上自己的一些想法生成的初稿..... 状态转移概率:M^2个状态转移 初始概率:pi向量,起始日天气的(或可能的)情况.(初始概率) 状态:三个状态——晴天,多云,雨天. pi向量:定义系统初始化时每一个状态的概率. 状态转移矩阵:给定前一天天气情况下的当前天气概率. 任何一个可以用这种方式描述的系统都是一个马尔科夫过程. 关于假设,重要的一

一. 背景 用QuickSync VPP模块做RGBA到NV12的颜色空间转换导致文字显示蒙上一层颜色的问题, 暂时怀疑是VPP自身的问题,因为参数设置都是按官方demo设置的.所以尝试使用IPP来做RGBA到NV12的转化. 二.IPP 探索历程 1. 下载IPP安装包, google “IPP”,即可找到下载链接. 2.安装, 执行 install.sh. 如果有问题,看看文档,安装环境是否满足安装需求. 3.编写测试程序(可在官网找到),需要关注头文件和库的目录,在安装目录下都可以找到.