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我也要
处理WebView内存泄露问题的解决方案
WebView是Android开发中常用的一个控件，用于显示网页内容。然而，在使用WebView时，我们可能会遇到内存泄露的问题。本文将介绍一些解决WebView内存泄露问题的方法，并提供相应的源代码。
一、避免静态引用
静态引用是导致内存泄露的常见原因之一。当我们在Activity或Fragment中持有WebView的静态引用时，即使Activity或Fragment已经销毁，WebView仍然保留着对它们的引用，从而导致内存泄露。解决这个问题的方法是使用弱引用，确保WebView可以被垃圾回收器正确释放。以下是一个示例代码：
class MyActivity : AppCompatActivity() {
private var webViewRef: WeakReferenceAndroid之WebView优化之路
前言 随着app的迭代，嵌入的html5界面越来越多了，Webview这个强大组件引起的问题越发的多起来，例如： 1、WebView导致的oom问题 2、Android版本不同，采用了不同的内核，兼容性crash 3、不同版本实现不同，甚至URI不规范也会引起不同程度的问题 为了解决以上问题，我们把WebView模块做成独立进程 WebView独立进程
Android kotlin中WebView内存泄露的解决方案
在app开发中，对于WebView内存泄露问题也是比较头疼的，而多个进程也不能同时使用WebView，这也是android系统的诟病，所以需要在使用的时候，需要很小心，网上也有很多解析和方案但至少在我的项目中是没任何效果的，今天我就分享一下我最终是怎么解决这些问题的，就是在退出webview页面的时候，杀掉进程。
Android webview 内存泄露的解决方法
Android webview 内存泄露的解决方法 最近在activity嵌套webview显示大量图文发现APP内存一直在涨，没法释放内存，查了很多资料，大概是webview的一个BUG，引用了activity导致内存泄漏，所以就尝试传递getApplicationContext。 1.避免在xml直接写webview控件，这样会引用activity，所以在xml写一个LinearLayout，然后 linearLayout.addView(new MyWebview(getApplicationContext())); 这样动态生成webview就能避免内存泄漏，可是这样会导致部分机型的w
MySQL 8.0数据库崩了别慌！手把手教你仅凭一个.ibd文件找回数据（附Go工具包）
本文详细介绍了在MySQL 8.0数据库崩溃后，如何仅凭.ibd文件恢复数据的完整流程。通过使用Go语言工具包和ALTER TABLE技巧，即使没有备份也能实现数据重生。文章包含从环境准备到数据验证的全方位指导，帮助DBA和开发者应对紧急数据恢复场景。
Ubuntu22.04安装ROS1
代表使用 2 线程进行编译，可以根据 CPU 适当调整。如果出现小乌龟窗口，说明安装成功 🎉！启动成功，则打开另一个终端，测试。需要解决一些兼容性问题，因为。由于 Ubuntu 22.04。过程，确保成功安装。
基于FPGA的TDC延迟链优化与码密度校准方法（1）——原理与实现
本文深入探讨了基于FPGA的时间数字转换器（TDC）延迟链非均匀性问题及其码密度校准方法。通过分析工艺偏差、温度电压影响等根源，详细介绍了码密度测试原理、逐位校准技术及气泡消除算法，并分享了自适应校准策略与多场景应用实践，有效提升TDC测量精度至皮秒级。
一篇关于轴承故障诊断的综述
在设备的故障检测中，有约30%-40%的设备故障是由轴承故障引起的，因此本文将列举有关检测轴承故障使用到的相关数据集，模型和算法。 数据集 现有的数据集，普遍由固定在电机马达上的两个震动检测器获得，并根据需要，分离震动数据在时域和频域上的特征以供网络模型学习。 不同的数据集，区别在于，检测的马达转速不同，环境不同，取样频率不同，一段样本的时长不同等等 （1）Case Western Reserve University (CWRU) Dataset 该数据集拥有多种数据，测量的时候，通过改变轴承.
38、四旋翼无人机的机械建模、控制与仿真及小型无人机高度的最优鲁棒无模型控制
本文探讨了四旋翼无人机的机械建模、控制与仿真方法，采用基于PID控制器的分层控制策略实现稳定飞行与路径跟踪，并开发了结合CAD模型与MATLAB环境的飞行模拟器。同时，针对小型无人机高度控制问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的最优鲁棒无模型控制（PSO-MFC）方法，有效解决了参数整定难题，实现了零稳态误差跟踪和强抗干扰能力。两种方法在仿真中均表现出良好性能，为无人机控制系统的设计与优化提供了理论与实践基础。
淘系商品的成长密码：历史与趋势透视
本文分析了淘系商品的发展历程，从早期的市场探索到如今的行业领先地位，深入探讨了技术创新、供应链优化、用户需求洞察等关键因素在淘系商品成功中的作用。通过对平台不断完善商品生态、提升购物体验和服务的过程分析，文章总结了淘系商品在竞争激烈的市场中如何通过创新应对挑战并推动电商行业的进步。未来，随着消费趋势变化和新兴模式的兴起，淘系商品将在更大范围内发挥其市场影响力。
RK3399平台入门到精通系列讲解 - 总目录
欢迎大家来到内核笔记的《RK3399平台开发入门到精通系列讲解》，开始前博主先列出RK3399平台学习的大纲，同时这也可以作为大家学习RK3399内核与安卓框架的参考。下面蓝字都是传送门，点击进入即可：...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
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