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Android注解——不用ButterKnife也能自己搞定findViewById和onClick事件绑定

ButterKnife大家肯定都是用过啦,这是谷歌大神Jake Wharton写的一个开源的IOC框架,用起来很方便,帮我们省去了很多重复机械的代码。如果还有小伙伴,只会用findViewById的方法获取View实例,那就真的很Out咯! image.png ButterKnife可以做很多事:绑定View(@BindView);绑定资源(@BindString);绑定监听(@OnClick( ))等等等等.........不过感觉项目里用得比较频繁的应该也就这几个了,今天我们就来花五分钟的时间,自己动手写一个,不用ButterKnife,轻松搞定注解。 注解和反射密不可分,注解的实现依赖于反射。接下来以使用注解的方式,实例化View为例,写一个类似ButterKnife的@BindView的注解: (1)新建一个注解 ViewById image.png @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)//CLASS 编译时注解 RUNTIME运行时注解 SOURCE 源码注解 @Target(ElementType.FIELD)//注解作用范围:FIELD ...

嵌入式视觉领域的机器学习

机器学习最重要的应用之一是嵌入式机器视觉领域,各类系统正在从视觉使能系统演进为视觉引导自动化系统。嵌入式视觉应用与其他更简单的机器学习应用的区别在于它们采用二维输入格式。在众多机器学习应用中极为常用的神经网络是深度神经网络 (DNN)。这类神经网络拥有多个隐藏层,能实现更复杂的机器学习任务。在机器学习实现方案中,通过使用称为卷积神经网络 (CNN) 的网络结构,因为它们能够处理二维输入。CNN 是一类前馈网络,内置多个卷积层和子采样层以及一个单独的全连通网络,以执行最终分类。鉴于 CNN 的复杂性,它们也归属深度学习类别。在卷积层中,输入图像被细分为一系列重叠的小模块。在进行进一步的子采样和其它阶段之前,该卷积的结果先通过激活层创建激活图,然后应用到最终的全连通网络上。CNN 网络的具体定义因实现的网络架构而异,但它一般会包含至少下列元:卷积 – 用于识别图像中的特征修正线性单元(reLU)- 用于在卷积后创建激活图的激活层最大池化 – 在层间进行子采样全连通 - 执行最终分类这些元中每一个元的权重通过训练决定,同时 CNN 的优势之一在于训练网络相对容易。通过训练生成权重需要庞大的图...

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