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
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛。在这个背景下，大模型人才成为了企业争抢的焦点。年薪百万不再是梦
前面介绍了MobileNetV1和MobileNetV2，这次介绍这个系列最后一篇MobileNetV3，它沿用了V1的深度可分离卷积以及v2的倒残差网络和瓶颈层，再
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。
YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 **Decoupled Head，Data Aug，Anchor Fr
Meta发布了其最新开源模型Llama3.1，此次推出的版本包括8B（80亿）
当前，以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型技术迅猛发展，在全球引起了广泛关注。凭
前言先说个人的看法和结论：在现如今众多的前端技术方案中，选择学习 Flutter 是一个明智的选择。谈谈我的几点理由：一、Flutter SDK 的版本号来到了 3.x，可以对 Windows、macOS 和 Linux 桌面环境提供正式支持。二、Flutter和平台原生的性能表现几乎没有差别，这一点是 React Native（RN）、Vue.js 等前端框架望尘莫及的。Flutter 底层使用
随着 Flutter 3.10（包括对 Web、mobile、图像、安全性等方面的持续改进） 、Dart 3 的发布（带来了 100%健全
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