08 2018 档案
摘要：二、数据结构和算法 <?php <?php class Test implements Iterator{ class Test implements Iterator{ private $item = array('id'=>1,'name'=>'php'); private $item = ar
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摘要：本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。 作者在github上给出了基于matlab和pyt
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摘要：一、前言 在之前已经介绍了如何使用VS2017编写C++代码解密微信数据库文件了，但是这个不是最终的目的，因为要想让一个工具可以给别人使用，必须有界面交互才是最完美的，所以我们本文主要来进行解密编写，可惜的是我不会MFC，无法直接用C++编写界面，而我会的是用Java编写界面，所以问题就来了，我们的
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摘要：一、将数据读出来显示到console内： 代码如下： package InputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileReader; import java.i
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摘要：Tinker 腾讯开源热修复框架,https://github.com/Tencent/tinker 已知的的问题 Tinker不支持修改AndroidManifest.xml，Tinker不支持新增四大组件(1.9.0支持新增非export的Activity)； 由于Google Play的开发者
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摘要：TinkerTest 演示如何使用腾讯的热修复框架-Tinker 项目地址 Tinker热更新演示（请star支持） 演示demo下载 Tinker简介 Tinker是微信官方的Android热补丁解决方案，它支持动态下发代码、So库以及资源，让应用能够在不需要重新安装的情况下实现更新。当然，你也可
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摘要：最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位，很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根据 Coursera 上面的课程，列了一个从新手到专业工程师的学习计划，提供给大家学习。 本场 Chat 只有文章，没有交流。 最近机器学习工程师已经成为了一个非常热门的岗位，很多的工程师都想转行到这个岗位。本文根
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摘要：Disruptor是什么，怎么使用，网上有很多教材，但有些过于复杂，剖析了Disruptor的方方面面，实际上对应普通的开发人员，使用这个工具，只需要指导知道大概原理和使用方法，并不需要知道非常深入的原理。 有些文章则是写了错误的实例，或者只是摘取了项目的一段代码，实际上，要把这些代码转化成项目的实
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摘要：fetch和XMLHttpRequest 如果看网上的fetch教程，会首先对比XMLHttpRequest和fetch的优劣，然后引出一堆看了很快会忘记的内容(本人记性不好)。因此，我写一篇关于fetch的文章，为了自己看着方便，毕竟工作中用到的也就是一些很基础的点而已。 fetch，说白了，就是
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摘要：创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多，线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。 其好处是，因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的
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摘要：一、准备工作 先在eclipse中导入mybatis的dtd约束： mybatis-3-config.dtd mybatis-3-mapper.dtd 导入方法如图： 新建一张数据表dept： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 二、Mybatis环境
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摘要：一、知识回顾 最近有人找我弄微信数据库解密的东西，其实这个现在网上都公开了，我在很早之前就静态分析过微信数据库加密算法，不了解的同学可以查看这里：Android中静态方式破解微信数据库加密密码，所以现在有人找我的话我都会告诉他们这个内容，微信数据库加密的密码很简单就是：MD5(IMEI+UIN).S
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摘要：实录提要： bundle-loader 和 Webpack 内置的 import() 有什么区别？ 按需加载能否支持通过请求后台数据，动态配置页面的的应用场景？ 参与过几个 React 项目，被依赖包搞的晕晕的，不知道该怎么选择？ 什么包应该放到 devDependencies 里面？什么包放到 d
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摘要：开篇废话： 机器学习解决的问题和李航老师统计学习方法所描述的统计学问题不谋而合。李老师定义为统计学习三要素：方法=模型+策略+算法。这不光是统计学习必经之路，这也是ML、DL三大关键所在，如果你这三块系统化了以后，都可以往里套。 学习机器学习必由之路：（1）模型。（2）策略。（3）算法。 那么我的理
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摘要："""逻辑回归中的Sigmoid函数""" """逻辑回归中的Sigmoid函数""" import numpy as np import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt def
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摘要：最近开始使用Keras来做深度学习，发现模型搭建相较于MXnet, Caffe等确实比较方便，适合于新手练手，于是找来了目标检测经典的模型Faster-RCNN的keras代码来练练手，代码的主题部分转自知乎专栏Learning Machine，作者张潇捷，链接如下： keras版faster-rc
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摘要：一、前言 二、接口文档在线平台 1.apizza 1.1 文档导出html 1.2 导入Postman.json和Swagger.json文件 2. YApi 2.1 源码开源&免费&支持二次开发 2.2 [只能]内网部署 2.3 支持自动化测试 2.4 支持导入 Postman HAR Swagg
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摘要：做大数据/机器学习方面的工作多年. 最为熟悉 C++, Matlab/R/Python/Java/Scala 都用过.但每种语言的体验总觉得有缺憾. 一个理念: 如果不是语言专家, 那么编程语言, 仅是实现想法的工具. 更为重要的事情如何快速准确地实现功能和想法, 而不是消耗在工具本身. 1. C+
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摘要：在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点： 都上过Fast.ai的课程。 这些免费、重实战的课程非常鼓励学生去参加Kaggle竞赛，检验自己的能力。当然，也向学生们传授了不少称霸Kaggle的深度学习技巧。 是什么秘诀让新手们在短期内快速掌握并能
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摘要：在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。 这是 PaperDaily 的第 94 篇文章 本期推荐的论文笔记来自 P
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摘要：1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K
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摘要：来源：科学网 摘要：近日，“Rekognition”却闹了一个大乌龙：28名美国国会议员被它识别成了罪犯。 小编搞了大半辈子测试和容错，对这方面消息比较敏感。最近看到新闻，商业巨头亚马逊2016年推出图像识别AI系统“Rekognition”，还积极向美国警方推销以帮助其办案。不过近日，“Rekog
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摘要：由于测试环境项目每2小时内存就溢出一次， 分析问题，发现Java动态加载Class并运行那块存在内存溢出问题， 遂本地调测。 一、找到动态编译那块的代码，具体如下 /** /** * @MethodName : 编译java代码到Object * @MethodName : 编译java代码到Obj
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