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Tinker v1.9.14.26 发布,微信开源的 Android 热修复框架

Tinker 是腾讯开源的 Android 热解决方案库,它支持在不重新安装 apk 的情况下对 dex、library 和 resources 进行更新。Tinker v1.9.14.26 现已发布,具体更新内容如下: Bugfix & ChangeLog 改用新的资源注入方式避免patch加载后多消耗两份resources.apk的虚拟内存。 兼容 Android 14 对动态加载产物的强制只读要求。 在收到APPLICATIO_INFO_CHANGED消息后重新注入patch 资源,避免部分ROM上更换壁纸或主题后导致加载了patch的app自杀的问题。 修复了一些导致多进程间代码版本不一致的问题。 更新说明:https://github.com/Tencent/tinker/releases/tag/v1.9.14.26

轻松理解 Transformers (3): Feed-Forward Layer 部分

编者按:随着人工智能技术的不断发展Transformer架构已经成为了当今最为热门的话题之一。前馈层作为Transformer架构中的重要组成部分,其作用和特点备受关注。本文通过浅显易懂的语言和生活中的例子,帮助读者逐步理解Transformers中的前馈层。 本文是Transformers系列的第三篇。作者的观点是:前馈层在Transformer架构中扮演着至关重要的角色,它能够有效地提高计算效率,同时也是集体智慧的体现。 文章作者首先介绍了前馈层的基本结构,它由全连接层组成,进行线性变换和线性计算。但也存在局限性,不能进行复杂的非线性变换。所以前馈层需要激活函数(如ReLU)进行非线性转换,增强网络的表达能力。为防止模型仅记忆数据特征而不具备推理能力,需要使用正则化技术如dropout。相信通过本文的阅读,读者将对Transformer中的前馈层有更深入的理解。 随着深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得突破,人工智能或许正向着真正的通用人工智能迈进。但要培养通用人工智能,我们还需不断深入理解其中的原理和相关机制。 以下是译文,enjoy! 作者 | Chen Margali...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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