Android启动模式SingleTop的妙用
今天在开发Android项目的时候，一不小心手抖了~~~，导致非常快速的点击了两下按钮，然后就悲催的发现同时启动了两个相同的Activity~~ 其实之前也遇到过这样的问题，但是现在想想不由得为自己当初的笨拙而发笑。。。 先说说之前的解决办法
long click = 0;
public void onClick(View v) {
long time = new Date().getTime();
if(time - click > 1000) {
clic
Error No such property GROUP for class org gradle api publ
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Android N 7 0 应用间共享文件（FileProvider）
分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow Android N 之前的 Uri 常规Uri有两种: 媒体文件的Uri是content://, 表示这是一个数据库数据。去数据库查询正常返回。 其他的文件Uri是file://, 表示这个是一个文件。这个uri是通过Uri.fromFile(File file)方法生成。 Android N 之前，这些uri可以
Android Studio-ApplicationId 与 PackageName
分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow BuildType 中所设置的『applicationIdSuffix』属性，按照这个属性的字面翻译为：『applicationId 的后缀』 Android 应用都有自己的包名。包名是设备上每个应用程序的唯一标识，同样也是 Google Play 商店里的唯一标识。就是说，假如你已经使用某个包名来发布应用，就不能
setchecked方法会触发OnCheckedChangeListener
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git diff 输出结果分析
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GitHub和Git多人协作开发
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Install mxnet and install minpy
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86099499 make sure the things below. 1.your machine has a nvidia gpu.
2.installed gpu cuda and cudnn.
how to install mxnet? pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu
测试 minpy gpu加速 numpy 矩阵相乘 matmul matrix multiplication
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86102025 这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86305215 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. main
测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 1到100万个元素
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86144638 这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86305215 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相
测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 1到100万个元 多次
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测试minpy 调用gpu 加速矩阵相乘. accelerate matrix multiplication
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86305215 测试minpy 调用gpu加速矩阵相乘,已经写了几篇文章.前几篇文章得到的结果不太好,主要原因是跟想象中的结果并不是很相同. 主要有两点,一个是前几篇测试加速的效果并不是很好,矩阵要很大的时候才能看到明显的加速.另一个是我一个先验的经验认为float32的加速效果要明显比float64的加速效果要好很多. 但是这两点在前
测试pytorch 调用gpu 加速矩阵相乘. accelerate matrix multiplication
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Intel® Core™ i7-8700K CPU @ 3.70GHz × 12
GeForce GTX 1080 Ti/PCIe/SSE2
64-bit
代码会在下面给出 先看下整体的输出效果 对比了float32 float64 分别用numpy,torch
pytorch实现DCGAN 生成人脸 celeba数据集
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https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf
DCGAN
https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf
测试用的数据集 Celeb-A Faces
数据集网站:
http://mmlab
pytorch 实现迁移学习 transfer learn区分 蜜蜂和蚂蚁
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86745758 数据集 这个数据集是一个很小的imagenet的子集. 下载链接 https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip
下载下来以后 unzip hymenoptera_data.zip
文件夹结构 ./data/hymenoptera_data/
pytorch实现 chatbot聊天机器人
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/86750447 涉及的论文 Neural Conversational Model https://arxiv.org/abs/1506.05869
Luong attention mechanism(s) https://arxiv.org/abs/1508.04025
Sutskever et al. https://arxiv.o
pytorch实现 spatial transformer network with mnist
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转换对比 step loss step acc github: https://github.com/darr/spatial_tran
pytorch实现classifying names with a character-level RNN
版权声明：版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/87708720 papers The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
Understanding LSTM Networks
https://
pytorch实现generating names with a character-level RNN
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https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
Understanding LSTM Networks
https://
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