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本文开源实验室原创，转载请以链接形式注明地址：https://kymjs.com/code/2018/08/12/01 Android APT 的新玩法，生成类的特殊加载方式。在 Android 多 module 工程中使用 APT，会出现类冲突问题，如果你也碰上这种问题，希望…

想成为一位合格的Android程序员或者一位Android高级工程师是十分有必要知道Android的框架层的工作原理，要知道其工作原理那么就需要阅读Android的源代码。 想要阅读Android的源代码最爽的方式的肯定是自己亲手下载编译。为什么要阅读Android源代码？ 第…

上面类是AmS的全称，另外两大核心功能是WindowManagerService.java和View.java AmS提供的主要功能： AmS中定义了几个重要的数据类，分别用来保存进程(Process)、活动(Activity)和任务(Task) ProcessRecord.j…

最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，…

本人第一次写博客，这是篇算法总结的文章，希望能对大家的学习有所帮助。有什么错误之处，还望留言指出，希望能与大家一起进步。 XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tr…

——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。 决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一…

xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需要进行调参。本文的目的就是让大家尽可能轻松地理解其内部原理。主要参考文献是陈天奇的这篇文章introdu…

最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配…

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用…