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一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
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5.张量索引操作(1)索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1),(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0,1行的1,2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[
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阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
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随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
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以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 深度学习基础知识总结
1.BatchNorm2d加速收敛:BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布(接近标准正态分布),减少梯度更新时的震荡问题,从而加快模型训练速度。减轻过拟合:批归一化引入了轻微的正则化效果,因为它依赖于mini-batch中的统计信息,这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。提高模型性能:在训练过程中,BatchNormalization通过动态调整激活值的分布,让模型更
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第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破:AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃,首次验证深度卷积网络(CNN)的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新,奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解:LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模,为自然语言处理(NLP)开辟道路,后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新:
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专栏导语:本专栏旨在为已有深度学习基础并希望在医学影像AI领域进行深入研究的高级开发者提供一套系统性的MONAI学习与实践指南。我们将不仅仅停留在“如何使用”,更会深入探讨“为何如此设计”以及“如何扩展与创新”,助您充分利用MONAI的强大功能,引领前沿研究。第一章MONAI基石与医学影像AI生态MONAI的设计哲学与核心架构解析:不仅仅是介绍:深入探讨MONAI诞生的背景,解决了医学影像AI的哪
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在准备深度学习面试时,你可能会感到有些不知所措。毕竟,深度学习是一个庞大且不断发展的领域,涉及众多复杂的技术和概念。但别担心,本文将为你提供一份全面的指南,从基础理论到实际应用,帮助你在面试中脱颖而出。1.深度学习基础:理解核心概念1.1神经网络基础神经网络是深度学习的核心,它由许多简单的处理单元(神经元)组成,这些神经元通过权重连接在一起。每个神经元接收输入,通过一个激活函数进行处理,然后输出结
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习DeepSeek人工智能计算机视觉强化学习量子计算量子深度学习
还记得《三体》中智子锁死地球科技的绝望吗?今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月,能耗相当于300个家庭一年的用电量。更可怕的是,图像识别任务的参数空间维度每增加1级,计算量就会爆炸式增长10^8倍。这时候量子计算犹如破壁者,带着量子并行计算和指数级存储空间这两把密钥,正在打开AI的降维打击时代。一、量子深度学习基础:从量子比特到量子神
- 【深度学习基础/面试高频问题】归一化-为何BN层能帮助模型优化
无敌悦悦王
面试准备基础理论深度学习人工智能计算机视觉图像处理
深度学习基础知识为何BN能够帮助训练优化1、发现问题2、BatchNorm的性能是否源于控制内部协变量偏移?3、为什么BatchNorm有效?1)BatchNorm的平滑效果2)优化景观的探索3)BatchNorm是平滑景观的最佳(唯一?)方法吗?4、理论分析5、相关工作6、结论参考文献:1、HowDoesBatchNormalizationHelpOptimization?HowDoesBatc
- 第21节:深度学习基础-激活函数比较(ReLU, Sigmoid, Tanh)
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1.引言在深度学习领域,激活函数是神经网络中至关重要的组成部分它决定了神经元是否应该被激活以及如何将输入信号转换为输出信号激活函数为神经网络引入了非线性因素,使其能够学习并执行复杂的任务没有激活函数,无论神经网络有多少层,都只能表示线性变换,极大地限制了网络的表达能力本文将深入探讨三种最常用的激活函数:ReLU(RectifiedLinearUnit)、Sigmoid和Tanh(双曲正切函数),从
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一、引言反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习领域最为核心的算法之一,它为神经网络提供了一种高效计算梯度的方法,使得基于梯度的优化成为可能。自20世纪80年代被重新发现并广泛应用以来,反向传播算法已经成为训练多层神经网络的标准方法,推动了深度学习革命的发展。反向传播算法的本质是链式法则(ChainRule)在神经网络中的巧妙应用,它通过从输出层向输入层反向传播误差信
- 深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南
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深度学习模型全面解析文章框架,结合代码演示与图形展示,内容深入浅出:深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南第一章深度学习基础与核心思想1.1深度学习的本质与优势表示学习理论:通过多层非线性变换自动提取数据特征,无需人工设计特征(如CNN对边缘→纹理→物体的逐层抽象)与传统机器学习的对比:以ImageNet分类为例,AlexNet将Top-5错误率从26.2%降至15.3%,证明了深度学习的
- PyTorch深度学习基础/Logistic回归
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一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构,用于存储数值型数据,通常用在深度学习中进行各种计算。Tensor对象可以简单理解为一个高维数组,它是矩阵概念的扩展。在深度学习领域,特别是在使用某些框架如PyTorch或TensorFlow时,Tensor扮演着核心角色。它们不仅拥有丰富的数学属性,还内置了一些专为深度学习设计的运算,这使得Tensor
- 探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用:深度学习助力精准医疗
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IT洞察集深度学习医疗诊断医学影像识别基因组学智能辅助诊断精准医疗个性化治疗
目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
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全连接(FullyConnected,简称FC)层是深度学习神经网络中一种基本的层结构。它主要用于神经网络的最后几层,将高层特征映射到输出空间中。全连接层对数据的每个输入节点与每个输出节点进行连接,用于实现输入特征和输出结果之间的映射关系。以下是对全连接层的详细解释。1.全连接层的结构和原理在全连接层中,每一个输入节点与每一个输出节点之间都有一条连接线。假设输入层有n个神经元,输出层有m个神经元,
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深度学习人工智能
引言近年来,深度学习(DeepLearning)已成为人工智能领域最热门的研究方向之一。从AlphaGo战胜人类围棋冠军,到ChatGPT等大型语言模型的惊艳表现,深度学习技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。本文将系统介绍深度学习的基础知识,帮助初学者建立对这一领域的全面认识。一、什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑神经元的工作方式,构建多层的神经网络模型,从数据中自动
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深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}),其中xi=(xi1;xi2;…;xid),xi∈Rx~i~\in\mathbb{R}xi∈R。线性回归就是试图学得一个线性模型,尽可能准确地预测实际输出值。通俗地讲,即求属性与结果之间的线性关系。线性回归模型的函数表达式为:f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b
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检验检测&人脸识别深度学习人工智能开源计算机视觉人脸识别
深度学习基础引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的结构和功能,从而实现对复杂数据模式的自动学习和识别。在计算机视觉领域,深度学习已经取得了显著的成果,尤其是在人脸识别方面。本节将介绍深度学习的基本概念、常用算法和框架,为后续的人脸识别技术打下坚实的基础。神经网络基础什么是神经网络神经网络是一种计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接形成一个网络。
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
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二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
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一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
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oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
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tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S