本文大致会先讲解RecyclerView的基础知识及使用，最后会深入讲解一点原理。当然，本人知识水平有限哈，太深入的东西我现在还没接触到，还请大家包容，阿里嘎多~一、RecyclerView的历史与发展既然讲到了RV，那不得不先知道它怎么来的。 RecyclerView是Android5.0提出的新的UI控件，与其一起诞生的还有著名的MaterialDesign以及CardView等新特性。最初位于support.v7包中，这里既然提到了v7，那我就简单介绍一点v4，v7包以及androidx的历史发展。support-v4是Android3.0推出的库，为了加入Fragment以及向下兼容老
1.Pytorch中的广播机制如果一个Pytorch运算支持广播的话，那么就意味着传给这个运算的参数会被自动扩张成相同的size，在不复制数据的情况下就能进行运算，整个过程可以做到避免无用的复制，达到更高效的运算。广播机制实际上是在运算过程中，去处理两个形状不同向量的一种手段。pytorch中的广播机制和numpy中的广播机制一样,因为都是数组的广播机制。2.广播机制的理解以数组A和数组B的相加为例,其余数学运算同理核心:如果相加的两个数组的shape不同,就会触发广播机制： 1）程序会自动执行操作使得A.shape==B.shape； 2）对应位置进行相加运算，结果的shape是：A
HDFS存储机制，包括HDFS的写入过程和读取过程两个部分读取过程客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已经存在，父目录是否存在。Namenode向客户端返回是否可以上传。客户端请求第一个block块上传到哪些datanode服务器上。Namenode返回三个datanode节点，分别为dn1，dn2，dn3.客户端请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。客户端开始往dn1上传第一个block块（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，dn1收到
事件机制EventSystemECS最重要的特性一是数据跟逻辑分离，二是数据驱动逻辑。什么是数据驱动逻辑呢？不太好理解，我们举个例子一个moba游戏，英雄都有血条，血条会在人物头上显示，也会在左上方头像UI上显示。这时候服务端发来一个扣血消息。我们怎么处理这个消息？第一种方法，在消息处理函数中修改英雄的血数值，修改头像上血条显示，同时修改头像UI的血条。这种方式很明显造成了模块间的耦合。第二种方法，扣血消息处理函数中只是改变血值，血值的改变抛出一个hpchange的事件，人物头像模块跟UI模块都订阅血值改变事件，在订阅的方法中分别处理自己的逻辑，这样各个模块负责自己的逻辑，没有耦合。ET提供了
问题：举例一个Activity的布局文件和逻辑如下：container.findViewById(R.id.remove_btn).setOnClickListener(newView.OnClickListener(){@OverridepublicvoidonClick(Viewv){surfaceViewContainer.removeView(surface);//这个会回调到surfaceDestroyed，surfaceView立即就会消失，会出现黑块try{Thread.sleep(10000);}catch(InterruptedExceptione){e.printStack
关闭macbook电脑的安全机制第一步：查看本机是否开启安全机制=>在终端输入csrutilstatus=>结果显示SystemIntegrityProtectionstatus:enabled.则电脑安全机制开启了，如果显示SystemIntegrityProtectionstatus:disabled.则说明你的电脑没有开启安全机制。下图是我电脑的显示，我已经关闭了安全机制，大家根据自己显示的内容判断原因即可 第二步：（如果第一步发现自己电脑的安全机制没有开启的话，错误原因可能就是不是因为安全机制了，祝你解决问题～）进入安全模式=>重启电脑！！！在电脑黑屏之后立即按住commod+R，一直
联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言1.FedAvg1.1getData.py1.2Models.py1.3client.py1.4server.py1.5性能评估1.5.1Non-IID和IID1.5.2IID场景参与方的影响1.5.2Non-IID场景参与方的影响1.6FedAvg总结2.差分隐私2.1拉普拉斯机制与高斯机制2.2拉普拉斯机制的实现2.2高斯机制的实现2.3差分隐私整合3.Paillier同态加密算法3.1FedAvg应用3.2性能测试4.项目总结参考链接前言好久都没更新联邦学习相关内容了，这也是我更新这篇我认为非常硬核的文章的原因，这也算是
神经网络学习小记录73——PytorchCA（Coordinateattention）注意力机制的解析与代码详解学习前言代码下载CA注意力机制的概念与实现注意力机制的应用学习前言CA注意力机制是最近提出的一种注意力机制，全面关注特征层的空间信息和通道信息。代码下载Github源码下载地址为：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch复制该路径到地址栏跳转。CA注意力机制的概念与实现该文章的作者认为现有的注意力机制（如CBAM、SE）在求取通道注意力的时候，通道的处理一般是采用全局最大池化/平均池化，这样会损失掉物体的空间信息。作者期望在
目录必备IPCS命令解析ipcs ipcrm LinuxIPC消息队列msggetmsgsndmsgrcvmsgctlLinuxIPC信号量理解信号量semgetsemopsemctlLinuxIPC共享内存shmgetshmatshmdt shmctl本文纯粹就是小杰对于自己学完Linux操作系统之后回过头来对于Linux中的核心重点知识的一个梳理. 小杰会尽量地将其梳理清楚,大家一起学习，共同进步,知识不分高低,计算机的学习小杰认为也是一个 量变 ---> 质变 的过程天道酬勤,水滴石穿,在不同的阶段就干好自己当前阶段力所能及之事, 至少是没有在寝室的床上瘫着消磨时光
HashMap的底层有数组+链表(红黑树)组成，数组的大小可以在构造方法时设置，默认大小为16，数组中每一个元素就是一个链表，jdk7之前链表中的元素采用头插法插入元素，jdk8之后采用尾插法插入元素，由于插入的元素越来越多，查找效率就变低了，所以满足某种条件时，链表会转换成红黑树。随着元素的增加，HashMap的数组会频繁扩容，如果构造时不赋予加载因子默认值，那么负载因子默认值为0.75,数组扩容的情况如下:1:当添加某个元素后，数组的总的添加元素数大于了数组长度*0.75(默认,也可自己设定),数组长度扩容为两倍。(如开始创建HashMap集合后，数组长度为16，临界值为16*0.75=1
