基于Facebook Buck改造Android构建系统之初体验


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自从Android开发切换到Android Studio之后,就一直使用Gradle进行项目的构建,随着工程Module的增加,代码的一处改动,都要花费几分钟的时间重新编译,实在是浪费时间,一两个月前就想着使用Facebook的Buck来替换Gradle,换取更快的编译速度,后来由于其他事情就耽搁了。当时在知乎上提问:《国内有Android技术团队在使用facebook的buck进行代码构建吗?》,后面得知微信已经切换到了Buck,最近参与到一个新项目中,也在对原来的代码进行分模块重构,工程的构建时间依然是一个严峻的问题,因此是时候重新开始使用Buck进行改造了。

转载于:https://my.oschina.net/jingxia/blog/697635

内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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