Android的MediaProvider提供了一系列的Audio，Video，image等表格，用于APP检索相关的音视频图片信息。首先来看看Audio相关的表格：×图中颜色同样的部分表示来自于同一张表格或者视图×红色表的名字表示视图为了查询Audio相关的信息，Android提供了丰富的Uri。Uri和表格的相应关系例如以下：MediaProvider数据库Audio相关表格相应关系
系统 2019-08-12 01:32:50 2376
GitHub具体教程TableofContents1Git具体教程1.1Git简单介绍1.1.1Git是何方神圣?1.1.2重要的术语1.1.3索引1.2Git安装1.3Git配置1.3.1用户信息1.3.2高亮显示1.3.3忽略特定的文件1.3.4使用.gitkeep来追踪空的目录1.4開始操作Git1.4.1创建内容1.4.2创建仓库、加入文件和提交更改1.4.3diff命令与commit更改1.4.4Status,Diff和CommitLog1.4.
系统 2019-08-12 01:31:44 2376
目录常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPU切换当前目录临时添加环境目录打印模型参数将tensor的列表转换为tensor内存不够debugtensormemory常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPUdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#modelandtensortodevicevgg=models.vgg16().to(device)切换当前目录importo
系统 2019-09-27 17:55:40 2375
Python爬取豆瓣电影，最简单，最暴力，直接搞Api首先是api地址（地址去官网溜达一圈很容易就找到）：requests.get('https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag={}&sort=recommend&page_limit={}&page_start=0'.format(tag,page)使用requests发送get请求拿到json数据（一次可以抓很多条,所以没必要循环抓
系统 2019-09-27 17:53:31 2375
练习杨辉三角定义如下：1/\11/\/\121/\/\/\1331/\/\/\/\14641/\/\/\/\/\15101051把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：期待输出:#[1]#[1,1]#[1,2,1]#[1,3,3,1]#[1,4,6,4,1]#[1,5,10,10,5,1]#[1,6,15,20,15,6,1]#[1,7,21,35,35,21,7,1]#[1,8,28,56,70,56,28,8,1
系统 2019-09-27 17:53:12 2375
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第10章机器学习监督学习尝试从具有标记的训练数据集中推断出预测函数，其中训练数据集中的每一个样本属于哪类都是已知的。（线性回归、逻辑回归、随机决策森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、线性判别分析、神经网络）无监督学习尝试在没有标记的数据中找出隐藏的结构。（K均值、社区检测、分层聚类、主成分分析）第48单元设计预测试验完成模型的建立、评估和验证有一下四个步骤：将输入数据分成训练集和测试集（一般占比为
系统 2019-09-27 17:50:40 2375
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的，初学时对这几个概念也是经常混淆，现在是时候把这几个概
系统 2019-09-27 17:49:39 2375
在学习pygame模块过程中，我们可以通过使用pygame模块实现很多功能性的东西，但是很多人应该没有利用pygame实现过雪花飘落的效果吧，有时候可能是不知道从何入手或者是没有时间写，接下来我就教大家如何利用pygame模块实现雪花飘落的效果吧，总共都用不到40行代码就可以实现哦，希望对你们有所帮助第一步：我们先打开我们的pycharm软件，然后新建一个Python文件第二步：建立好文件之后，我们在编辑页面输入以下代码：importpygameimpor
系统 2019-09-27 17:49:10 2375
在python并行处理任务时要使用多线程还是多进程？说到这个话题，必须要提的GIL(GlobalInterpreterLock)全局解释锁，当Cpython每次执行字节码时都要先申请这个锁。那么问题就来了，如果使用多线程是比也会受到影响。多线程和多进程程序比较，哪个性能更高？还是拿一个实例运行来看看吧～＃写一个简单的例子，计算100W个随机数的和8次，同时将分散到8个线程进行运算。＃thread.py#!/usr/bin/envpythonimportra
系统 2019-09-27 17:48:57 2375
一、排序【这里介绍冒泡排序、选择排序、快速排序和插入排序】1.冒泡排序（1）原理解释：冒泡排序，分多轮排序。1）每一轮都是从上层的第一个数开始与其下一个数进行对比，如果大于下一个数就进行交换，下次对比就从上面第二个数【不管之前有无交换】再与其下一个数进行比较，依次比较到最后一个数。【如图i的移动变化】2）第一轮比较【j=0】。比较了最底下第二个数和最底下这个数后，即第一轮比较完。所以第一轮比较的次数为n-1次，即从上面第一个数一直比较到底下第二个数。【其中
系统 2019-09-27 17:48:20 2375
