概述 在日常开发的过程中，同学们都遇到过需要RecyclerView无限循环的需求，但是在官方提供的几种LayoutManager中并未支持无限循环。...选择自定义LayoutManager，实现循环的RecyclerView。 自定义LayoutManager的难度较高，本文将带大家一起实现这个自定义LayoutManager，效果如下图所示。...初探LayoutManager 与自定义ViewGroup类似，自定义LayoutManager所要做的就是ItemView的「添加(add)」、「测量（measure）」、「布局(layout)」。...measure 首先介绍测量方法，与自定义ViewGroup类似，测量通常是固定的逻辑不需要自己实现，开发者无需复写测量方法，只需要在布局之前调用测量函数来获取将要布局的「View的宽度」即可。...的宽高，但是在自定义LayoutManager中需要考虑ItemDecoration，所以需要通过如下两个API获取测量后的View大小: //获取child的宽度，并将ItemDecoration考虑进来
假设我们创建了一个 product 的自定义文章类型，然后又创建了一个 product_category 自定义分类，并且关联上了 product 这个自定义文章类型，这样在后台 product 自定义文章类型菜单下就有...product_category 的子菜单。...这个子菜单的链接是： edit-tags.php?...taxonomy=product_category&post_type=product 由于某种原因，我们要移除这个子菜单，根据 remove_submenu_page 函数的的要求，就写了下面的代码来移除...taxonomy=product_category&post_type=product' ); 但是并不生效，这是因为 WordPress 生成子菜单的时候，如果子菜单的链接有 & 的时候会被转换成 &
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...03Keras 自定义数据 3.1 MNIST实例 MNIST手写字符分类被认为是深度学习框架里的“Hello Word！”，下面简单介绍一下MNIST数据集案例的测试。...Keras的processing模块中提供了一个能够实时进行数据增强的图像生成类ImagGenerator，该类下面有一个函数flow_from_directory，顾名思义该函数就是从文件夹中获取图像数据...，我们现在进行的是简单的图像分类任务训练，假如要完成语义分割，目标检测等任务，则需要自定义一个类（继承ImageDataGenerator），具体实现可以查询相关代码进行参考。...07总结 以上内容涵盖了采用keras进行分类任务的全部流程，从数据导入、模型搭建、模型训练、测试，模型保存和导入几个方面分别进行了介绍。
实现辅助函数也容易，例如对任何计算图都提供forward和backward函数，另外也方便对计算图进行可视化，将图保存到硬盘和从硬盘读取。...如何步入深度学习刷榜第一重境界 02mxnet安装配置 喜欢自定义安装和精确控制版本的朋友，可以自行编译，喜欢偷懒的pip安装即可，方便快捷。...https://github.com/apache/incubator-mxnet 03mxnet自定义数据 下面就开始我们的任务，跟以往项目一样，从自定义数据和自定义网络开始。...mxnet分类任务要求的输入分类文件的格式与caffe不一样，为下面的格式，其中分别是序号，标签，路径 01../../../../.....flatten, name='softmax') return softmax if __name__ == "__main__": net = get_symbol(2) ##二分类任务
这样，Chainer不需要将条件和循环引入网络定义 。chainer的核心理念就是Define-by-Run。...在chainer中我们通过chainer.datasets模块来获取数据集，其最基本的数据集就是一个数组，平时最常见的NumPy和CuPy数组都可以直接用作数据集。...在本实例中我们采用的是元组数据集即TupleDataset()来获取数据。...chainer提供了一些Iterator，通常我们采用下面的方法来从数据集中获取小批量的数据进行迭代。...总结 本文讲解了如何使用chainer深度学习框架完成一个分类任务，尽管这个框架用的人不多，但这个框架使用起来还是比较方便的，您在用吗？如果您在用，可以联系我们一起交流下！
在有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，而其他节点表示其输入上的矩阵运算。 CNTK允许用户非常轻松地实现和组合流行的模型，包括前馈DNN，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN / LSTM）。...接下来就是数据的准备，模型的定义，结果的保存与分析。 在此之前，我们先看官方的分类案例，直观感受一下，代码比较长。...它可以直接输入如下格式的txt文件用于图像分类问题。 ../../../../datas/mouth/1/182smile.jpg1 ../../../.....C.layers.Dense(128)(net) net = C.layers.Dense(out_dims, activation=None)(net) return net 2.3 损失函数与分类错误率指标定义...2.5 训练与保存 使用数据指针的next_minibatch获取训练数据，trainer的train_minibatch进行训练，可以看出cntk非常强调minibatch的概念，实际上学习率和优化方法都可以针对单个样本进行设置
这一次我们讲讲 Caffe 这个主流的开源框架从训练到测试出结果的全流程。到此，我必须假设大家已经有了深度学习的基础知识并了解卷积网络的工作原理。...对于入门级别的任务，如图像分类，Caffe 上手的成本最低，几乎不需要写一行代码就可以开始训练，所以我推荐 Caffe 作为入门学习的框架。.../datas/mouth/0/327neutral.jpg 0 格式就是，图片的名字 + 空格 + label，这就是 Caffe 用于图片分类默认的输入格式。...train.prototxt 与 test.prototxt 的区别 训练时的网络配置与测试时的网络配置是不同的，测试没有 acc 层，也没有 loss 层，取输出的 softmax 就是分类的结果。...04总结 虽然现在很多人没有从 Caffe 开始学，但是希望提升自己 C++ 水平和更深刻理解深度学习中的一些源码的，建议从 Caffe 开始学起。
这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...2.1 数据定义 定义一个图像分类任务的dataset如下： from multiprocessing import cpu_count import paddle.v2 as paddle class...act='softmax', param_attr=ParamAttr(name="param1", initializer=NormalInitializer())) # 获取损失...start_up_program.global_block().var("param1") accuracy = fluid.average.WeightedAverage() # 开始训练，使用循环的方式来指定训多少个...Pass for pass_id in range(num_passes): # 从训练数据中按照一个个batch来读取数据 accuracy.reset()
Joseph Redmon，一个从look once，到look Better, Faster, Stronger，到An Incremental Improvement，也就是从Yolo v1，干到Yolo...Darknet几乎没有依赖库，是从C和CUDA开始撰写的深度学习开源框架，支持CPU和GPU。...我们打开imagenet1k.data文件看下，可知它配置的就是训练数据集的信息： classes=1000 ##分类类别数 train = /data/imagenet/imagenet1k.train.list...到这里，我们只用了不到500个样本，就完成了一个精度不错的分类器的训练，如此轻量级的darknet，我决定粉了。...总结 本文讲解了如何使用darknet深度学习框架完成一个分类任务，框架固然小众，但是速度真快，而且非常轻便，推荐每一个玩深度学习，尤其是计算机视觉的朋友都用起来。
1 Lasagne是什么 说了这么久的开源框架，我们好像一直忘了一个很老牌的框架，就是theano对不对，在2008年的时候，这个框架就由Yoshua Bengio领导的蒙特利尔LISA组开源了。...一直没说theano是因为它的使用成本真的有点高，需要从底层开始写代码构建模型，不过今天说的这个是封装了theano的高层框架，即Lasagen，它使得theano使用起来更简单。...，并提供了统一的接口。...当然这里只做了最简单的数据预处理而没有做数据增强，这就留待读者自己去完成了。 2.3 网络定义 基本上和所有python库的方法是一样的，调用接口就行。...以上就是Lasagne从数据准备，模型定义到输出结果的整个流程，想要体验可以去参考git代码。
【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试 【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试 今天说说Pytorch。...Variable再到nn.Module，最新的Pytorch已经将Tensor和Variable合并，这分别就是从数据张量到网络的抽象层次的递进。...不同文件夹下的图，会被当作不同的类，天生就用于图像分类任务。 （2）Transforms 这一点跟Caffe非常类似，就是定义了一系列数据集的预处理和增强操作。...in dataloders[phase] 循环取一个epoch 的数据，并塞入variable，送入model。...05 总结 本节讲了如何用 Pytorch 完成一个分类任务，并学习了可视化以及使用训练好的模型做测试。
2.1数据准备 上一节我们说过 Caffe 中的数据准备，只需要准备一个 list 文件，其中每一行存储 image、labelid 就可以了，那是 Caffe 默认的分类网络的 imagedata 层的输入格式...如果想定义自己的输入格式，可以去新建自定义的 Data Layer，而 Caffe 官方的 data layer 和 imagedata layer 都非常稳定，几乎没有变过，这是我更欣赏 Caffe...（2）在获取完这些值之后，就到了read_txt_file函数。...然后，用 restore 函数从 saver 中载入参数，读取图像并准备好网络的格式，sess.run 就可以得到最终的结果了。...04总结 本篇内容讲解了一个最简单的分类例子，相比大部分已封装好的 mnist 或 cifar 为例的代码来说更实用。
，而且本身就有很多的研究者一直都使用matlab语言，所以其实该语言的群体非常大。...在用python之前，我也是用matlab的，那个经典的deep-learning-toolbox的代码其实也非常值得研读，说起来，matlab还是非常做图像处理的。...更复杂的还可以用DagNN wrapper的API，不过这不是本文的主要目标，因此不再讲述。...，然后进行分类。...一个样本的结果如下，0:0.99968，表示分类为类别0的概率是0.99968，可知结果正确，0代表的类别就是中性表情。 ?
，在第五章中我们使用循环神经网络实现了一个文本分类的模型，不过使用的数据集是PaddlePaddle自带的一个数据集，我们并没有了解到PaddlePaddle是如何使用读取文本数据集的，那么本章我们就来学习一下如何使用...第一个值是分类的标签，第二个值是分类的中文名称，第三个是网络访问的请求头，通过值获取相应类别的新闻。...因为在训练的时候获取神经网络分类器的时候需要用到。...：10， 名称为：旅游， 概率为：0.848075 预测结果标签为：2， 名称为：娱乐， 概率为：0.894570 上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十一——自定义图像数据集识别 下一章：...《PaddlePaddle从入门到炼丹》十三——自定义图像数生成 参考资料 https://github.com/fate233/toutiao-text-classfication-dataset https
基于 task 为 VSCode 添加自定义的外部命令 2018-08-12 12:47 我们有很多全局的工具能在各处使用命令行调用，针对某个仓库特定的命令可以放到仓库中...不过，如果能够直接为顺手的文本编辑器添加自定义的外部命令，那么执行命令只需要简单的快捷键即可，不需要再手工敲了。...---- 写一个外部命令的调用 由于是调用外部工具，所以工具本身用什么语言写已经不重要的了，只要有环境，没有什么是不能执行的。 这里以我博客中使用的外部命令 mdmeta 为例。...，前者用来初始化我的博客仓库，后者用来更新我所有博客文章的 YAML 元数据。...比如我希望按下 Ctrl+U 时更新我的元数据（即执行以上第二条命令），直接在命令上加上 "key": "ctrl+u" 即可。
话说首款资源类主题模板终于要上线了，目前已经完成了基本功能设置，正在做适应的兼容，资源类主题模板涉及的接口较多，而且目前上线的主题中基本都有一个常用的功能，那就是分类模板页的排序，可以自由组合...参考了百度和几位朋友的介绍算是实现了，但是跟可风大佬聊天的时候顺带说了这个事，因为最初的排序有一部分代码是可风写的，然后大佬告诉我有更简介高效的代码，好吧，有技术就是任性，不多说，直接上代码。...中挂载接口 Add_Filter_Plugin('Filter_Plugin_LargeData_Article', 'LargeData_Article'); 然后接口对应代码： //分类模板排序...，如果您的奥森图标或者其他请自行更改代码，值得注意的是 name="cate" 默认是指分类模板，如果是标签模板页需要修改成 name="tags...最后添加js代码： 找到主题模板自带的js文件，在最后的位置添加如下代码，如果是放在html里，记得首位加上如下代码 //分类排序 !
一、信号的定义 Linux系统提供的让用户(进程)给其他进程发送异步信息的一种方式。在操作系统中，信号是一种进程间通讯的有限制的方式，主要用于提醒进程某个事件已经发生。...二、信号的分类 kill -l//查看系统中所存在的信号 我们可以看到每一个信号对应一个信号和一个宏名称，以后我们给进程发送信号既可以采用发送数字的形式也可以采用发送宏名称的方式。 ...三、自定义信号的处理方式 如果我们不对收到的信号做自定义处理方式，那该信号就会按默认的方式进行处理。...自定义信号的处理方式在我的理解中有两种，一种是让收到该信号的进程处理我交给它的任务，另外一种是忽略该收到的信号，下面我会对这两种方式进行简单的演示。...3.2、忽略收到的信号 忽略收到的信号只需要将signal函数的第二个参数改成SIG_IGN即可。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TL;DR Java 注解广泛运用在开发之中，用于增强变量/方法/类等。 尝试说明 Java 自定义注解的使用，以及通过开源项目中的使用进行说明。...本文主要记录个人的理解，全文基于Java SE8。 自定义注解 自定义注解分为两个部分：注解声明和注解处理逻辑。 每个注解可以有多个属性值，同名注解通过声明后可以在对象上使用多个。...Class> className() default Void.class; 表示自定义注解@LearnAnnotation有一个名为className的Class对象，此处需要注意，自定义注解的属性值只能是基本类型...filedAnnotationValue = “v1”) @LearnAnnotation(value = “v2”) private int testRepeatInt = 0; 使用多个同名注解，例如作为配置规则，可以让当前对象获取多个规则...– 注解是否可以被子类继承 元注解是实现自定义注解的重要工具，最重要的是@Retention与@Target。
前言 随着插件化/组件化的快速发展，现在大部分的项目开发中都会提取公共的代码制作成 Library module，根据具体的业务需求进行拆分。...在当前 Project 的 settings.gradle 中就会自动生成创建的 Module； Tips: :myview 中的 : 代表的与 app 同级目录下的 Module。 ?...自定义 View 小菜在新建的 Library 中添加一个自定义按钮，可以添加配置图标和文字以及背景样式。...中间图片资源 -- <attr name="iv_src" format="reference" / </declare-styleable </resources 4、至此，MyView 自定义按钮以及完成...总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
Android 线程之自定义带消息循环Looper的实例 Android系统的UI线程是一种带消息循环（Looper）机制的线程，同时Android也提供了封装有消息循环（Looper）的HandlerThread...这么说比较抽象，那么，本文就利用基础的Java类库，实现一个带消息循环（Looper）的线程，以帮助初学者理解这样一个Looper到底是怎么工作的。 1. 首先，我们完成一个简单的线程框架。...则是线程退出循环的条件。...//发送消息，由外部其他模块调用，发送消息给线程 public void sendMessage( Message message ) { if( mThread == null ) {...，相信大家应该从编写这段代码的过程中，理解了系统是如何实现消息循环的。
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