一直觉得Android的热修复深不可测，即使网上有很多的介绍，但是没有自己动手一下，也很难理解。今天终于自己参考了各种文档，写了一个简单的Demo并成功实现，所以和大家分享一下。概念的介绍就不再赘述了。1.Demo简介一个类Cat,里面仅实现了say方法，仅返回一个“汪汪汪”的String，显然这是个bug.我们需要做的就是在不重新安装apk的情况下（当然这里也是模拟），达到修复的效果.这里使用的开发环境是:AndroidStudioArcticFox|2020.3.1Win102.原始程序新建一个工程，包名为com.example.hotpatchdemo(1)Cat.javapackage

文献阅读：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.模型训练1.训练数据2.模型结构3.模型训练1.Optimizer2.效率优化3.效果评估1.经典任务下效果1.CommenSenseReasoning2.Closed-bookQuestionAnswering3.ReadingComprehension4.Mathematicalreasoning5.Codegeneration6.MassiveMultitaskLanguageUnderstanding7.Evolutionofperformanceduringtrain

文章目录WizardCoder:EmpoweringCodeLargeLanguageModelswithEvol-InstructNewsComparingWizardCoderwiththeClosed-SourceModels.ComparingWizardCoderwiththeOpen-SourceModels.CallforFeedbacksUnofficialVideoIntroductionsContentsOnlineDemoFine-tuningInferenceEvaluationHumanEval

一、简述现在全网写的chrome插件基本都还是原生的html、css加js那一套，相比于使用react开发非常的不方便，而且大多都还是manifestv2版本，如果你是初学者，建议先看下我的另一篇文章，十分钟带你入门chrome插件开发。基于以上问题我自己搭建了一套基于manifestv3+react开发的chrome插件demo。二、chrome插件demo展示登录页.png首页.png添加日志.png修改日志.png查看日志.png如需获取demo项目源码，请到我的github上自行clone，顺便给咱点个Star，非常感谢。https://github.com/hepengwei/chr

java实现一个简单的webSocket聊天demo一、依赖二、配置准备三、demo代码编写四、启动测试五、编写业务一、依赖添加pom文件依赖!--websocket-->dependency>groupId>org.springframework.boot/groupId>artifactId>spring-boot-starter-websocket/artifactId>/dependency>二、配置准备创建webSocketConfig配置类，即注册ServerEndpointExporter，该bean用于扫描被@ServerEndpoint注解的类，并将其作为服务端.import

ASurveyonGenerativeDiffusionModelAbstract由于深度潜在表示，深度学习在生成任务中显示出良好的潜力。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观测值的模型。近年来，扩散模型以其强大的生成能力成为生成模型的一个新兴类别。如今，已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自然语言处理之外，该领域还有更多的应用有待探索。然而，扩散模型有其真正的缺点，即生成过程慢，数据类型单一，可能性低，无法降维。它们导致了许多改进的工作。本文对扩散模型研究领域进行了综述。我们首先用两个里程碑式的作品——DDPM和DSM，以及一个统一的里程碑式的作品——Score

当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关，但是实现则与模型有关。 模型预测控制器使用线性对象、干扰和噪声模型来估计控制器状态并预测对象的未来输出。利用预测的目标输出，控制器求解二次规划优化问题来确定控制动作。  模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）是一种基于数学模型的高级控制方法，用于控制动态系统。它通过使用系统模型进行预测，并优化控

2023-05-07：给你一个大小为nxn二进制矩阵grid。最多只能将一格0变成1。返回执行此操作后，grid中最大的岛屿面积是多少？岛屿由一组上、下、左、右四个方向相连的1形成。输入:grid=[[1,0],[0,1]]。输出:3。来自亚马逊、谷歌、微软、Facebook、Bloomberg。答案2023-05-07：算法步骤：1.遍历输入矩阵grid，对于每个岛屿进行标记，并用数组sizes统计每个岛屿的大小。2.遍历矩阵grid，对于每个位置上的值，如果当前位置上的值为非零正整数，则更新答案为当前岛屿的大小。3.遍历矩阵grid，当当前位置上的值为0时，分别查看该位置上、下、左、右四个

温馨提示：本篇重在逻辑和思维方式，只涉及少量语法！！前言大家好呀！在学习了一些Java和kotlin的基础语法之后，小编将在这里对新学习的一些语法知识进行对比和总结。我们将通过写一个随机抽牌并比较大小的小Demo的方式来对Java和kotlin进行对比学习，让我们一起来看看吧！包含语法：1.定义变量2.方法重载3.if判断语句4.for循环5.构造方法，初始化6.输出语句7.基本格式注：实现本Demo采用了面向对象的思考方式，与c是完全不同的思考方式正文一、pokerDemo的功能在Demo中，我们需要在一副扑克牌中抽取两张牌（除去大小王），然后对两张牌进行比较。首先比较牌面点数的大小，然后比

目录一、背景营销目标营销人群四象限二、Uplift模型在智能营销中的价值三、Uplift模型介绍1、什么是uplift模型？2、如何构建uplift模型？2.1T-Learner（Twomodel-差分响应模型）2.2S-Learner（SingleModel）2.3modelingupliftdirectly3、评估uplift模型？  3.1Uplift十分位柱状图  3.2累计增益曲线|QiniCurve3.3AUUC相关概念介绍一、背景营销目标在成本有限的情况下最大化营销的总产出，即最大化营销推广效率。关键挑战是找到最有可能被营销活动积极影响的用户，即营销敏感人群。营销人群四象限①Pe