發(fā)簡信
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FFmpeg-著名音視頻開源軟件簡介
0 概述 FFmpeg是一套領(lǐng)先的音視頻多媒體處理開源框架钉答，采用LGPL或GPL許可證呈野。它提供了對音視頻的采集、編碼汉额、解碼曹仗、轉(zhuǎn)碼、音視頻分離蠕搜、合并怎茫、流化、過濾器等豐富的功能讥脐，...
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Triplet Loss 損失函數(shù)
Triplet Loss是深度學(xué)習(xí)中的一種損失函數(shù)遭居，用于訓(xùn)練差異性較小的樣本，如人臉等旬渠， Feed數(shù)據(jù)包括錨（Anchor）示例、正（Positive）示例端壳、負(fù)（Negati...
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
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機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)資料整理照捡，實戰(zhàn)經(jīng)驗總結(jié)：https://github.com/jacksu/machine-learning
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本專題招募管理員栗精，有意向請簡信私聊闯参，謝謝！ 用來分享機器學(xué)習(xí)悲立，深度學(xué)習(xí)鹿寨，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)薪夕。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流脚草，相互學(xué)習(xí)！
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-定位：體系化分享Android知識<br>-個人：騰訊-微信、CSDN博客專家<br>-微信公眾號：Carson帶你學(xué)Android<br>
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Android開發(fā)不難，開發(fā)好不簡單粤策，體驗交互樟澜，美感性能，在這條路上，無數(shù)的坑秩贰，于是愈發(fā)一往直前霹俺，這里收集各種坑d(?д??)，各種小技巧毒费。
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關(guān)于進程保活的兩三事——新手升級經(jīng)驗卡首先须板，先擱下幾個問題碰镜，什么是進程保活习瑰？為什么要有進程毙饔保活？最后才是進程碧鹧伲活要怎么實現(xiàn)柠横？？相信大家會迫不及待跳到最后一個問題去看笨涡郑活要怎么實現(xiàn)牍氛，可本文致力于為新手鋪路，保駕護航...
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Android進程毖滩活-自“裁”或者耍流氓搬俊，呸紊扬！本篇文章是后臺殺死系列的最后一篇，主要探討一下進程的卑蓿活餐屎，Android本身設(shè)計的時候是非常善良的，它希望進程在不可見或者其他一些場景下APP要懂得主動釋放玩祟，可是Androi...
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刊發(fā)網(wǎng)易樂得移動端(iOS和Android)數(shù)據(jù)收集SDK實現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的分享文章：包括行為數(shù)據(jù)和性能數(shù)據(jù)
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會寫點代碼
