贵州微平台加入 HTML5 SIG, 助力社区云桌面应用场景维护!
在加入openKylin后,贵州微平台正式加入社区HTML5 SIG,并负责维护HTML5相关的几个模块。后续,贵州微平台将持续推进openKylin代码软件仓库的规划、版本维护和升级工作,将公司在HTML5、CSS、Javascript等方面积累的相关经验共享出来,主要包括:
目前,openKylin社区会员招募正在火热进行中,欢迎更多企业伙伴加入,携手共建,打造桌面操作系统顶级社区,推动国产操作系统产业生态健康发展。详情可查看:【https://mp.weixin.qq.com/s/yk82DEQSG0knaQNKyc-vsg 】

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F-Droid 更新索引格式,数据量降低 100 倍
Android 足够开放的特性诞生了很多可以替代 Google Play Store 的商店,F-Droid 就是其中一个知名的 Android 应用商店和软件库,F-Droid 的一大特点是主库只包含免费和开源的应用程序,用户无需注册账户就可以通过 F-Droid 的网站或客户端浏览、下载和安装应用。应用中如果包含广告、用户跟踪或对非自由软件的依赖,也都会在描述中一一标明。 该网站还提供其托管的应用程序的源代码,以及运行 F-Droid 服务器的软件,允许任何人构建自己的应用程序库。 随着越来越多的应用程序进入 F-Droid,其仓库规模也在不断增长,那么包含所有应用程序及其元数据的官方仓库索引同样在不断增长。为了节省带宽,并且改善用户体验,近日 F-Droid 带来了 “重磅” 更新,大幅减少了仓库索引的空间占用,最高可达 100 倍。 目前,压缩后的索引大小为8 MB,未压缩的为33 MB。当更新资源库索引时,每个 F-Droid 客户端应用程序都必须一次又一次地下载和处理 8MB。随着此次调整,F-Droid 将只更新有变化的内容,而不是像之前一样完整更新一遍。 具体来说,F-...
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详解神经网络中反向传播和梯度下降
摘要:反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,前向传播与反向传播 1.1,神经网络训练过程 神经网络训练过程是: 先通过随机参数“猜“一个结果(模型前向传播过程),这里称为预测结果a; 然后计算a与样本标签值 y 的差距(即损失函数的计算过程); 随后通过反向传播算法更新神经元参数,使用新的参数再试一次,这一次就不是“猜”了,而是有依据地向正确的方向靠近,毕竟参数的调整是有策略的(基于梯度下降策略)。 以上步骤如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即 ∣a−y∣→0,则训练结束。 1.2,前向传播 前向传播(forward propagation 或 forward pass)指的是: 按顺序(从输入层到输出层)计算和存储神经网络中每层的结果。 为了更深入理解前向传播的计算过程,我们可以根据网络结构绘制网络的前向传播计算图。下图是简单网络与对应的计算图示例: 其中正方形表示变量,圆圈表示操作符。数据流的方向是从左到右依次计算。 1.3,反向传播 反向传播(backward propagatio...
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