看来NSDateFormatter有个“特点”让你意想不到:如果你做一个简单的“固定”格式操作比如:NSDateFormatter*fmt=[[NSDateFormatteralloc]init];[fmtsetDateFormat:@"yyyyMMddHHmmss"];NSString*dateStr=[fmtstringFromDate:someDate];[fmtrelease];然后它在美国和大多数地区都可以正常工作，直到...有人将手机设置为24小时区域，将设置中的12/24小时切换设置为12。然后上面开始添加“AM”或“PM"到结果字符串的末尾。(参见，例如，NSDateF
看来NSDateFormatter有个“特点”让你意想不到:如果你做一个简单的“固定”格式操作比如:NSDateFormatter*fmt=[[NSDateFormatteralloc]init];[fmtsetDateFormat:@"yyyyMMddHHmmss"];NSString*dateStr=[fmtstringFromDate:someDate];[fmtrelease];然后它在美国和大多数地区都可以正常工作，直到...有人将手机设置为24小时区域，将设置中的12/24小时切换设置为12。然后上面开始添加“AM”或“PM"到结果字符串的末尾。(参见，例如，NSDateF
0.说明本文也许比较乱，请看目录再食用。后续会出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（二）将分类问题和回归问题分开总结。以及或将出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（三）将sklearn上面实现的特征选择API和方法总结。1.特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和
0.说明本文也许比较乱，请看目录再食用。后续会出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（二）将分类问题和回归问题分开总结。以及或将出文机器学习基础理论学习笔记（8）特征选择（featureselection）（三）将sklearn上面实现的特征选择API和方法总结。1.特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和
本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索郭霖即可关注，每个工作日都有文章更新。不久之前，Google公开了Android14的首个DeveloperPreview版本。按照Google正常的节奏，每年年初会发布两个DeveloperPreview版本，然后在每年中上旬发布两到三个Beta版本。之后会进入平台稳定期，将版本打磨精细，然后在秋季左右发布当年最新的Android系统版本。其实之前我倒是基本没太写过这种新系统特性一览的文章。去年因为公司安排的原因，我去学习了一下Android13DeveloperPreview的新特性，并写了一篇比较全面的文章介绍，可以参考这里
本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索郭霖即可关注，每个工作日都有文章更新。不久之前，Google公开了Android14的首个DeveloperPreview版本。按照Google正常的节奏，每年年初会发布两个DeveloperPreview版本，然后在每年中上旬发布两到三个Beta版本。之后会进入平台稳定期，将版本打磨精细，然后在秋季左右发布当年最新的Android系统版本。其实之前我倒是基本没太写过这种新系统特性一览的文章。去年因为公司安排的原因，我去学习了一下Android13DeveloperPreview的新特性，并写了一篇比较全面的文章介绍，可以参考这里
【论文解读】AttentionalFeatureFusion一、研究背景二、Multi-scaleChannelAttentionModule（MS-CAM）三、AttentionalFeatureFusion（AFF）四、IterativeAttentionalFeatureFusion（IAFF）五、实例：替换ResNet,FPN和InceptionNet中的特征融合六、实验1数据集及实验设置2消融实验3对比实验首先附上论文地址和代码：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9423114代码地址：https://github.com/Yimia
【论文解读】AttentionalFeatureFusion一、研究背景二、Multi-scaleChannelAttentionModule（MS-CAM）三、AttentionalFeatureFusion（AFF）四、IterativeAttentionalFeatureFusion（IAFF）五、实例：替换ResNet,FPN和InceptionNet中的特征融合六、实验1数据集及实验设置2消融实验3对比实验首先附上论文地址和代码：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9423114代码地址：https://github.com/Yimia
参考教程：ScriptableRenderFeatureUnity版本：2019.4搭建URP场景RenderFeature作用是支持SRP扩展自定义渲染pass，因此需要在SRP下使用，这里选择URP，在packagemanager中找到UniversalRP并install。 创建一个前向渲染管线资产，会生成一个UniversalRenderPipelineAsset和UniversalRenderPipelineAsset_Renderer文件。 在Edit-ProjectSettings-Graphics中将渲染管线设置为刚设置好的URPAsset 场景就自由发挥搭建吧RenderFe
参考教程：ScriptableRenderFeatureUnity版本：2019.4搭建URP场景RenderFeature作用是支持SRP扩展自定义渲染pass，因此需要在SRP下使用，这里选择URP，在packagemanager中找到UniversalRP并install。 创建一个前向渲染管线资产，会生成一个UniversalRenderPipelineAsset和UniversalRenderPipelineAsset_Renderer文件。 在Edit-ProjectSettings-Graphics中将渲染管线设置为刚设置好的URPAsset 场景就自由发挥搭建吧RenderFe
