Android Studio使用心得 - 简介与环境配置

自2013年Google IO大会发布以来,AndroidStudio凭借其基于IntelliJ的优秀设计,在开发速度与编程便捷性方面超越了Eclipse。本文分享了几周使用心得,包括其稳定性和对开发效率的显著提升。

  • 关于Android Studio

在2013 Google IO大会上发布的全新IDE Android Studio相信各位猿们并不陌生,截止2014的Google IO大会,虽然依然木有发布正式版,但是根据我这几周的使用情况来说,BUG已经很少了,完全不影响正常使用。而且Android Studio是基于IntelliJ的,无论从运行速度上还是编程的快捷性上,都比Eclipse的体验要好,开发效率妥妥的提高了。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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