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vivo高启强
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vivo高启强
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芦半山
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得物技术
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时光少年
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麦客奥德彪
Android 工程师 @公司名称
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21天前
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两万字长文-最全的线程池详解
两万字长文-最全的线程池详细介绍,是一篇全面深入的Java线程池探讨,详解Executors工具与ThreadPoolExecutor的常用方法,示范实战案例...
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vivo高启强
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helson赵子健
Android GDE @字节跳动
·
17天前
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全局视角下的APP性能优化经验
作为主端的研发在对飞书这一款大型APP做性能优化时,相比与仅仅对某一个业务,或者是针对一些中小型APP做性能优化需要考虑更多的东西,也会有一些新的方案,所以我在这一次分享中...
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vivo高启强
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yechaoa
VIP.4 融会贯通
🏆掘金签约作者 @阿里巴巴
·
18天前
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【Gradle-14】编译优化之Gradle最佳配置实践
在不花钱的基础上,通过分析影响编译的因素、优化原则和Gradle配置最佳实践的方式,来帮助大家低成本的提升编译速度。...
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vivo高启强
工程师 @vivo
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1月前
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几行代码轻松监控Android GC 情况
为什么要监控gc情况 不仅仅是android了,其实只要是java技术这一块的,做性能监控,gc次数/频率 肯定是要做的,服务端那边也有,只不过他们监控的手段和我们不太一样...
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vivo高启强
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抖音电商前端技术
@字节跳动
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1月前
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Rust语言在IM客户端的实践
抖音电商IM团队如何结合Rust对飞鸽客户端接待能力进行提升,如何一步步从概念验证、路径分解走到分工开发,到最后完成上线收益论证...
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vivo高启强
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Pika
Android GDE | 🏆掘金移动端签约作者
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1年前
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Android性能优化 - 捕获java crash的那些事
java crash我们天天见,捕获crash的方法也是大同小异,那么一个crash是如何产生的呢?我们从这篇文章来分析crash的产生以及捕获原理...
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vivo高启强
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字节跳动技术团队
@字节跳动
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6月前
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Fastbot 开源版技术原理与架构
本文将介绍字节自研 Fastbot 开源版技术架构、算法原理、设计实现以及常用业务配置,帮助你快速了解和入门 Fastbot 稳定性利器!...
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vivo高启强
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Pika
Android GDE | 🏆掘金移动端签约作者
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9月前
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为什么我的信号处理器不生效
信号作为Linux重要的一环,Android并没有完全照搬Linux的信号处理,而是在上层构建了SignalChain机制合理调度信号处理...
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vivo高启强
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有没有巴乐
工程师 @vivo
vivo高启强
工程师 @vivo
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1月前
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《python深度学习》读书笔记(8) - 深度学习处理时间序列
预测温度 这份数据大概就这样: 准备数据 可以看出来这8年的温度变化曲线是差不多的 再看下头几天的温度曲线 准备训练集 可以看下这个输出 sample就是包含256个样本的...
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vivo高启强
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满嘴跑火车的小土匪
工程师 @vivo
vivo高启强
工程师 @vivo
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1月前
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《python深度学习》读书笔记(7) - 计算机视觉深度学习进阶
图像分割示例 训练数据可下载 图片和图片的掩码 原图: 对应目标的掩码图 准备训练数据 看下shape 构建模型 看下模型。可以清晰的看到 模型的 转换过程 训练 没有cu...
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vivo高启强
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网易云音乐技术团队
@网易云音乐
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1月前
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Android 居然还能这样抓捕和利用主线程碎片时间
在 Android 应用开发过程中,我们会将一些耗时任务放在子线程进行处理,从而避免出现主线程卡顿的情况。...
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vivo高启强
工程师 @vivo
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2月前
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《python深度学习》读书笔记(6) - 计算机视觉深度学习入门
卷积神经网络 概念 这一章,我觉得最重要的就是要理解好卷积神经网络的概念,这个搞的差不多了,后面看代码才会轻松, 这里推荐这个视频卷积神经网络 除了这个以外,大家还可以自行...
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vivo高启强
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xiaolong666
学生
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4月前
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TensorFlow Lite 端智能初探
介绍 TensorFlow Lite 是 Google 开发的一个用于在移动设备和嵌入式系统上进行机器学习推断的轻量级框架。它是 TensorFlow 的一个变种,专门针对...
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vivo高启强
工程师 @vivo
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2月前
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《python深度学习》读书笔记(5) - 深入Keras
构建Keras模型的不同方法 序贯模型 最简单常用的模型 ,本质上是个列表 两种方法来构建模型 但是要注意,此时模型还没有权重, 必须调用build 并给定输入形状时 模型...
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vivo高启强
工程师 @vivo
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2月前
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《python深度学习》读书笔记(4) - 机器学习基础
本小节主要对前面3个小节的概念进行汇总,将机器学习的直觉固化转变为可靠的概念框架。 这一步非常重要, 会影响你后面进行tensorflow开发时的固定调试技巧 过拟合 与 ...
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