个人自学Android开发，目前从事Android开发工作，独立完成过一个App 十万行代码左右，现在在想要更加深入的学习些东西，但是不知道从何处着手，目前的能力是，了解大部分官方文档中Android 开发中的技术，能够根据客户需求搭配出合理的技术组合（但是部分技术并不熟，开发时可查阅资料独自完成 PS：不是纯拷贝前人代码），了解Android开
在`React Native`中构建自适应用户界面需要深入了解可用工具和技术。通过利用 `Dimensions API`、`useWindowDimensions`钩子
市场确实是有点儿饱和，特别对那些刚入门的小伙伴，学了个基础就想找份工作，可能得碰壁头破血流了。因为现在遍地都是基础开发
通过本文的介绍与示例，相信大家已经对Android内存泄漏问题有了更深入的理解，并掌握了一些有效的优化技巧。在日常开发中，务必
Android应用保活是一个老生常谈的话题，本文尽可能收集市面上的保活手段，希望能对你有所帮助。在Android系统中，保活（保持
发生ANR的时候，系统会产生一份anr日志文件（手机的/data/anr 目录下，文件名称可能各厂商不一样，业内大多称呼为trace文件），内含如下几项重要信息。
首先，我们定义一个结构体，用于保存线程的异常处理信息。这个结构体包括一个sigjmp_buf类型的变量ctx，用于保存setjmp的上下文；一个标志位ctx_is_set，表示上下文是否已经被设置；以及其他与异常处理相关的信息。int code;int line;int alarm;
1. 如果前台Service从后台启动的，则将相关信息输出到日志。2. 输出到日志的内容有两类，一类是wtf，一类是普通的日志。3. 不重复记录启动信息。
为了获取手机内的所有小组件（App Widgets），你可以使用 `AppWidgetManager` 类的 `getInstalledProviders` 方法。这个方法返回
直接在`.gradle`文件夹下添加文件`init.gradle` / `init.gradle.kt` for kotlin dsl.如果同时存在`init.gradle`和`init.gradle.kt`，则优先按照`init.gradle`中的配置，除非手动指定初始化脚本`--init-script`
Kotlin 协程为异步编程提供了强大而灵活的工具，而`suspendCoroutine` 或者 `suspendCancellableCoroutine`（下面统称`
在 Android 中，AppCompatImageView 中设置的 src 资源如果带有透明度，再设置 tint 色值时可能会遇到一些问题。具体来说，能不符合预期。
2024年，Android开发者的就业市场面临着巨大的压力。大厂裁员，大批人才涌入市场，高校毕业生人数更是达到了1179万的历史新高。随不可替代性呢？
在Android开发的世界里，我们时常会遇到这样的情况：开发者们在小公司的环境中身兼数职，涉猎系统开发的各个领域，却往往
2024年了，Android现状就是短期内不会凉，但会很卷！！！如果Android开发是指手机app应用开发，那确实不太行，不行的不止是An浪潮已过，这是无可争议的事实。
在快速迭代的科技行业中，“护城河”这一概念似乎越来越难以界定，特别是在客户端开发领域。曾几何时，掌握一门特定技术就意味着拥有了一片专属领地，然而时至今日，随着技术的飞速发
在当前的就业环境中，Android开发者的处境似乎并不乐观。许多开发者发现自己正处于一种不断循环的状态：找工作、面试、再找工作
近年来，互联网行业经历了迅速的扩张，吸引了无数求职者转行成为程序员，尤其是Android开发领域。然而，随着市场的饱和和公司项
在Android开发领域摸爬滚打七年，我深刻体会到性能优化的重要性。作为一名长期从事性能相关工作的开发者，我接触
在编程开发这个充满挑战与机遇的领域里，有这样一句流传甚广的话：“只有越往上走，才能脱离苦海。”这句话不仅道出了
人工智能（AI）是指将机器或计算机程序赋予类似于人类智能的能力，即可以像人一样感知、理解、学习、推理和创造。*
如果你问：2024年，程序员必须掌握哪项技术？AI一定是榜首！从去年起，AI大模型已是程序员的必备工具——编程提效：编写更快，程
深度学习在图像邻域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类，其中图像分割又可以细分为语义分割
语义分割 **对图片中每个像素分配一个语义标签（类别）**。 * 实例分割 **实例分割可以理解成目标检测和语义分割的结合，其检测出每个对象的位置，并用分割掩膜（mask）表示每个对象
通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术
AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI
前言前面一篇内容讲解了如何利用Pytorch实现ResNet，这一篇我们用ResNet18实现一个二分类。接下来从模型、数据及训练三个方面展开。一、目标利用ResNet18将以下数据分为两类class_0class_1二、模型ResNet系列的模型在上一篇已经详细介绍了，这里采用ResNet18。1. 模型导入在torchvision库中已经有一些常用模型，我们这里直接引入即可。from torc
前一篇实现了ResNet18训练自定义数据集，详细介绍了数据集制作、模型构建及训练，并且介绍了相应模块如何
前面利用ResNet18实现了二分类，这里借助分类网络来识别图片和视频中不同肤色的人数。大体流程可以分为以下几步：数据获取、数
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