以后多学习

阿达King哥 2007-03-21 07:47:51

移动平台的学习看来是迫在眉睫了。

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mtype 2007-03-22

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共同学习

本文主要供学习使用，主要讲解点击不同按钮之后，相应Fragment之间的切换。类似的这种实例，在开发中经常用到，网上也有很多比较好的开源Demo，写的很详细。我当时也是用过其中的某些Demo完成过项目的编写。但别人的终究不是自己的，以至于，以后要修改个什么东西，就显得比较吃力。所以这篇文章是写的比较简单的一个实例，目的就是使用最新的Fragment来实现这种切换效果，希望初学者能够完全理解其中的思路。为以后更复杂的开发打好基础。

三年JavaEE开发积累的那些代码之一：JavaSE篇有什么？ 1)自己写的例子：或是为了项目中应用写的demo，或是为了学习某项技术写的demo。 2)网上下载的例子：或改过或没改过，或完善过或原封没动。没什么？ 1)公司项目的源代码（这个真没有，虽然可以有，虽然已经离职2年有余）以后若有时间，可以将项目源代码中的某些技术（并不是什么高深的技术）提炼出来发帖子或博客，分享之。 2)公司业务紧密相关的测试代码。

迁移学习总结一下，什么时候迁移学习是有意义的？如果你想从任务A学习并迁移一些知识到任务B，那么当任务A和任务B都有同样的输入时，迁移学习是有意义的。在第一个例子中，A和B的输入都是图像，在第二个例子中，两者输入都是音频。当任务A的数据比任务多得多时，迁移学习意义更大。所有这些假设的前提都是，你希望提高任务B的性能，因为任务B每个数据更有价值，对任务A来说通常任务的数据量必须大得多，才有帮助，因...

多视图学习就是从多个角度去学习，然后数据进行预测提高准确性。一半监督学习半监督学习问题在真实世界中大量存在,以下列举几例: 在文本分类中,例如,垃圾邮件过滤问题,所有邮件都可以作为未标记数据,标记数据的获取要求用户标注哪些是垃圾邮件,哪些不是,如果使用传统的监督学习方法,需要用户标记上千个邮件作为样本,才能使训练的学习器有较好的过滤性能,而几乎没有用户愿意花如此多的时间标记邮件，在只有少量的用户标记邮件和大量的未标记邮件的情况下,使用半监督学习方法训练垃圾邮件过滤器可能是一个好的选择。在图像处理

相信大家在开始学习机器学习的入门时，首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及半监督学习。在我们开始讲解之前，我们先回顾一下什么是机器学习（ML）？百度百科给出的定义是，机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。从定义中，我们可以发现： (1) 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法...

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