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feed相关知识

  • Facebook安卓Feed流的内存优化实践
    引言 大量的用户每天在Android设备上使用Facebook,滚动新闻Feed流页面,包括个人资料,活动,页面和组,与他们关心的人员和信息进行互动等一系列行为。 所有这些不同的Feed类型都由Android Feed Platform小组创建的平台提供支持,因此我们对Feed平台进行的任何优化都可能提高我们的应用程序的性能。 我们专注于页面的滚动性能,因为我们希望用户在滚动他们的Feed流页面时有一个平滑的体验。 为了帮助我们实现这一点,我们有几种自动化工具,可以跨不同的场景和不同的设备在Feed平台上运行
  • TensorFlow-3: 用 feed-forward neural network 识别数字
    这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络(feed-forward neural network)input,output 和前两节是一样的:即划分数据集并预测图片的 labeldata_sets.train 55000个图像和标签(labels),作为主要训练集。data_sets.validation    5000个图像和标签,用于迭代验证训练准确度。data_sets.test  10000个图像和标签,用于最终测试训练准确度(trained accuracy)。主要有两个代码:mnist.pyhttps://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist.py构建一个全连接网络,由 2 个隐藏层,1 个 `softmax_linearv 输出构成定义损失函数,用 `cro
  • Linkedin工程师是如何优化他们的Java代码的
    最近在刷各大公司的技术博客的时候,我在Linkedin的技术博客上面发现了一篇很不错博文。这篇博文介绍了Linkedin信息流中间层Feed Mixer,它为Linkedin的Web主页,大学主页,公司主页以及客户端等多个分发渠道提供支撑(如下图所示)。 在Feed Mixer里面用到了一个叫做SPR(念“super”)的库。博文讲的就是如何优化SPR的
  • jQuery遍历多层json数据_1..............
    1、json与jsonp的区别(待查) 2、要遍历的数据如下: {"status": "ok", "code": 200, "data": {"343946": {"8144": {"feed": 0, "instagram": 0, "livefyre": 21, "facebook": 0, "total": 21, "twitter": 0}}, "343945": {"2649": {"feed": 0, "instagram": 0, "livefyre": 42, "facebook": 0, "total": 42, "twitter": 0}}}} 3、数据来源: https://coxnews.bootstrap.fyre.co/api/v1.1/public/comments/ncomments/MzQzOTQ1OjI2NDl8MzQzOTQ2OjgxNDQ==.js

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