DeepLinkDispatch提供了一种声明式的, 基于注解的API, 用于定义应用深度链接.本文是TonnyL创作的文章，希望可以支持下原作者的博客。...DeepLinkDispatch DeepLinkDispatch提供了一种声明式的, 基于注解的API, 用于定义应用深度链接....DeepLinkDispatch会对URI进行转换,并将深度链接和URI中特定的参数一起分发给合适的Activity. 举个?...应用包含了多个module(例如独立的Android library工程), 我们需要为应用中的每一个Module都添加一个@DeepLinkModule注解类, 只有那样DeepLinkDispatch...使用adb加载深度链接(在terminal中输入: adb shell).
本书节选自图书《深度学习算法实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！...从例子可以看出，求蕴含关系就是求一个相似度，但还不完全像求相似度，蕴含关系中，选择哪些特征才是这个算法在问答中应用的重点，只要把特征选出扔到SVM分类器中就可以做训练了。 一般提取哪些特征出来呢？...生成式对话模型一般基于机器翻译中的Seq2Seq技术，但应用场景有较大差别；机器翻译的目标是：把一个输入“翻译”成一个输出“回复”。...然而使用回复库不能处理没出现过的情况，因为它们没有合适的预定义回复。同样，这些模型不能重新利用提上下文中的实体信息，如先前对话中提到过的名字。...而解决交互过程最好的方法就是应用强化学习（reinforcement learning），我们会在后面的章节中对该算法做具体的实验说明，这里仅简单描述：强化学习是用来解决程序与环境的交互问题的，即让程序对当前所处的环境做出必要的反应
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
从Android的SDK文档中，我们知道一般情况Android应用程序是由以下四种组件构造而成的：Activity，Broadcast Intent Receiver，服务（Service），内容提供器...我们可以使用下面的图来表示一下Android的概念空间。这些组件依附于应用程序中，应用程序并不会一开始就建立起来，而是在这些组件建立起来后，需要运行时，才开始建立应用程序对象。 ?...out Of Memery Error 在android中每一个程序所分到的内存大小是有限的，如果超过了这个数就会报Out Of Memory Error。...其实我们开发的每个android应用程序就是一个Appliction，定义这个类往往是在AndroidManifes.xml中用到。..."> 这里定义了我们整个应用程序的属性，例如名称和图标。
介绍 我从sudo组中删除了我的管理用户。我只有一个超级用户，而且我已经取消了他的 sudo 权限。...Ubuntu 恢复模式 第2步:以读/写模式挂载根文件系统。以读/写模式挂载根 (/) 文件系统。 mount -o remount,rw / 第 3 步:现在，添加你从sudo组中删除的用户。...用以下命令将调用的用户添加rumenz到sudo组中： adduser rumenz sudo 从 Ubuntu 恢复模式恢复用户的 sudo 权限 步骤 4:然后，键入exit返回到恢复菜单。...选择Resume启动你的 Ubuntu 系统。 恢复正常启动 按 ENTER 继续登录正常模式： 在 Ubuntu 中退出恢复模式 第 5 步:现在检查 sudo 权限是否已恢复。...你已成功恢复用户的 sudo 权限。 还有其他可能导致 sudo 损坏 我将自己从sudo组中移除并修复了上述损坏的 sudo 权限。 如果你只有一个 sudo 用户，不要这样做。
在本文中，我们将带你了解如何去重置、恢复和完全回到以前的状态，做到这些只需要几个简单而优雅的 Git 命令。 重置 我们从 Git 的 reset 命令开始。...恢复 git revert 命令的实际结果类似于 reset，但它的方法不同。...如果我们在链中的每个提交中向文件添加一行，一种方法是使用 reset 使那个提交返回到仅有两行的那个版本，如：git reset HEAD~1。...： $ cat Line 1 Line 2 image.png 恢复或重置如何选择？...换句话说就是，只要我们知道我们所指向的原始提交，我们能够通过简单的返回到分支的原始链的头部来“恢复”指针到前面的位置： git reset 当提交被替换之后，我们在 Git
回调就是外部设置一个方法给一个对象, 这个对象可以执行外部设置的方法, 通常这个方法是定义在接口中的抽象方法, 外部设置的时候直接设置这个接口对象即可....例如给安卓添加按钮点击事件, 我们创建了OnClickListener接口 实现了其中的onClick方法, 在合适的时机(按钮被点击的时候) , 就会执行我们实现的onClick()方法....定义接口 : 在类中定义一个Interface, 并在接口中定义一个抽象方法; b. 接口对象 : 在类中定义一个该接口的成员变量; c....设置对象 : 在类中定义一个公共的方法, 可以设置这个接口的对象, 调用该方法给接口对象成员变量赋值; d. 调用方法 : 在合适的位置调用接口对象中的方法; 2....*/ public void setCallback(Callback callback) { this.mCallback = callback; } /* * 调用回调接口对象中的方法
这意味着该协程的生命周期与应用程序的整个生命周期相关联，一般情况下不建议在生产代码中使用GlobalScope，因为它会使得协程的生命周期难于管理。...比如：网络请求，数据库操作，文件操作等 Main：UI调度器，只有在UI编程平台上有意义，用于更新UI,例如Android中的主线程 Unconfined：非受限调度器，无所谓调度器，当前协程可以运行在任意线程上...被关键字suspend修饰的函数称为挂起函数，挂起函数只能在协程或者另一个挂起函数中调用。...挂起函数的特点是“挂起与恢复”，当协程遇到挂起函数时，协程会被挂起，等挂起函数执行完毕以后，协程会恢复到挂起的地方重新运行。...挂起是非阻塞性的挂起，不会阻塞线程；恢复不用我们手动恢复，而是协程帮我们完成。
整体结构: 什么是 Material Design Material Desing的特点 从四个特点结合Android的应用剖析 在我的公司「口袋」项目中的应用 当然内容需要看官方的文档和其他资料加上总结才能完成...那我把链接再列出一下： Material Design`官网介绍文档 Material Design 中文介绍 当你把官网的内容大致浏览一遍，相信也对MD有个初步的了解，当然要想全部弄懂的话，还得需要消化一阵子...越读越能感受到它的妙处，假如你能严格按照它的规范进行开发项目，哪怕你不是专业的UI设计师，相信你的产品一定会不难看的。 那接下来就主要介绍一下Material Desing在Android中应用。。...窗口背景颜色 navigationBarColor 导航栏颜色 通过在styles中配置颜色来定制您的主题，并在AndroidManifest中应用。...Material Design 在「口袋」中的应用 其实在咱们的「口袋贵金属」项目中也到找到很多MD的元素。 首先是点击的水波纹效果： ? 其次是交易圈的滑动交互: ?
额，最近忙着答辩，先上一个效果图吧，把坑先占了。毕设完了之后有时间再写。 处理前 处理后
本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰在LiveVideoStackCon2019北京大会上的分享。闫永杰介绍了深度学习在回声消除（AEC）中的应用。...大象声科在成功将深度学习应用于人声和噪声分离的基础上，正在通过引入深度学习技术，解决回声消除问题。...深度学习解决AEC问题 下面，总结一下深度学习解决AEC问题： 选定训练目标--IBM，此处我们以IBM为例进行讲解，实际中也可以采用IRM（Idea Ratio Mask）； 输入网络的特征--混合语音及参考信号...局限性 我们目前所用的方法仅恢复了目标语音的幅度，并没有恢复它的相位，合成时使用混合语音的相位进行合成的。...在做回声消除的时候，我们一般用时序模型，如LSTM,或者GRU，这类的RNN 是可以追踪历史信息，能够更好地分离回声和目标声音。 训练时单讲和双讲数据的比例大概是什么样呢？
概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。 2....对于将CNN应用在文本建模上如下图所示： 其中， 表示的每个词的词向量维度。...TextCNN的网络结构如下图所示： 如上如所示，TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分： Embedding层：将词映射成对应的向量。
作者：辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。... embedding层维度，在FM中是隐向量维度 • H1: 深度网络中第一个隐层节点个数，第二层H2，以此类推。...三、写在最后 前面介绍了10中深度学习模型的网络结构，总结起来可以用如下的所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异，其实大多数可以用如下的通用范式来表达...要解决这样的一个深度学习模型，面临的第一个问题是怎么把输入向量用一个embedding层降维策划那个稠密连续的向量，如本文介绍的用FM去做预训练，或者和模型一起联合训练，或者其他数据源提取的embedding...ctr预估领域方法变化层出不穷，但万变不离其宗，各种模型本质上还是基础组件的组合，如何结合自己的业务、数据、应用场景去挑选合适的模型应用，可能才是真正的难点所在。
本文试图对深度学习在推荐系统中的应用进行全面介绍，不光介绍具体的算法原理，还会重点讲解作者对深度学习技术的思考及深度学习应用于推荐系统的当前生态和状况，我会更多地聚焦深度学习在工业界的应用。...希望本文可以为读者提供一个了解深度学习在推荐系统中的应用的较全面的视角，成为你的一份学习深度学习推荐系统的参考指南。...首先将用户的行为记录按照word2vec的思路嵌入到低维空间中(参考作者《嵌入方法在推荐系统中的应用》第四节2中的item2vec方法)，将用户的所有点击过的视频的嵌入向量求平均(如element-wise...基于该模型衍生出了很多其他模型(如参考文献27中的DeepFM)，并且很多都在工业界取得了很大的成功，在这一部分我们对该模型的思想进行简单介绍，并介绍2个由该模型衍生出的比较有价值、有代表性的模型。...缺点与挑战 深度学习应用于推荐系统，除了上面的优势外，还存在一些问题，这些问题限制了深度学习在推荐系统中的大规模应用。
FNN模型，但还没有很大规模的应用。...用户在线广告点击行为预测的深度学习模型（https://blog.csdn.net/happytofly/article/details/80124474） 这是来自张伟楠博士在携程技术中心主办的深度学习...Meetup中的主题演讲。...，另外一种处理方式是把这些Feature直接和1相乘复制到上一层的Z中，然后把Z和P接在一起就可以作为神经网络的输入层，在此基础上我们就可以应用神经网络去模型了。...还有一种原因是线上迁移成本以及实际应用场景缘故导致的， 比如线上也想用FM\LR的预估。】
迁移学习在深度学习中的范例 什么时候在你需要在自己的预测建模问题上使用转移学习 ▌什么是迁移学习 ---- 迁移学习是机器学习技术的一种，在这个技术中，为一个任务开发的模型可以在另一个任务中重用。...考虑到训练深度学习模型需要消耗巨大的资源，或深度学习模型要非常大规模的数据集上进行训练，因此迁移学习在深度学习中很受欢迎。 如果从第一个任务中模型学习的特征是一般的，迁移学习就只能应用在深度学习中。...对于这种类型的问题，通常使用预训练的深度学习模型，以应用于诸如ImageNet 1000级图像分类竞赛等大型的和具有挑战性的图像分类任务。...更高的斜率：在源模型的训练中，学习率提高的速度比其他方法要高得多。 3. 更高的渐近线：训练模型的融合技巧比其他方法更好。 ? 理想的情况下，你会看到这三个成功应用转移学习的好处。...具体地，你学到了下面几点： 什么是迁移学习，如何应用在深度学习中？ 什么时候使用迁移学习？ 在计算机视觉和自然语言处理任务中使用的转移学习的例子。
编者按：本文选自图书《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第七章，本书覆盖当前最热门的传统数据挖掘场景和四个深度学习应用场景，据调研，是目前唯一一本以应用为导向的介绍机器学习和深度学习的专业书籍...人工提取特征耗费的精力太大，效果也不好。 第三，词与词之间有联系，把这部分信息纳入模型中也不容易。 本章探讨深度学习在情感分析中的应用。...下面通过一个电影评论的例子详细讲解深度学习在情感分析中的关键技术。 首先下载http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/中的数据。...，类似于logistic regression 的链接函数，目的是把线性变成非线性，并把目标值控制在0~1。...但最大的不同点在于，传统方法是人为构造用于分类的特征，而深度学习中的卷积让神经网络去构造特征。 以上便是卷积在自然语言处理中有着广泛应用的原因。
.dll等等，在默认的链接设置下，程序会动态链接到这些新的C运行库，而非VC6时代的OS CRT库msvcrt.dll，所以有时就会碰到用Visual Studio编译的项目在其他机器上由于缺乏C运行库而无法运行的问题...设置C/C++的General选项Additional Include Directories中增加 inc\crt的路径. 2....设置Linker的General选项Additinal Library Directories中增加 lib\Crt的路径. 3....设置Linker的General选项Additinal Library Directories中增加lib\wxp\i386 的路径. 4....在第3步中可以选择相应平台的文件夹，其实除了i386和64平台的区别外，WinDDK提供的msvcrt_winxp.obj和 msvcrt_win2003.obj的版本都是一样，所以如果目标平台是i386
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