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推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
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- 49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测
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绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏,其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上,这些玩家必须探索、寻找、消灭其他玩家,直到只剩下一个玩家活着。绝地求生很受欢迎。这款游戏销量目前超过5000万份,是有史以来销量排名前五的游戏,每月有数百万活跃玩家。而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip
- 李沐《动手学深度学习》课程笔记:15 实战:Kaggle房价预测 + 课程竞赛:加州2020年房价预测
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#李沐《动手学深度学习》课程笔记深度学习人工智能
15实战:Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=
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Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
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1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 关于商店销售量的数据处理小问题(Python)
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通过学校举行的某次学科竞赛,我接触到了kaggle上的一道题:StoreSales-TimeSeriesForecasting。由于题主资质尚浅,本文将对前期数据处理的一些小问题做出解答,不涉及后续更难的问题。此处放原题链接:StoreSales-TimeSeriesForecasting题主也是看了很多的资料,也看到了CSDN上另外一位大佬写的文章,收获颇多,此处也放一下链接:Kaggle实战:
- 学习笔记 2019-04-30
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HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- 数据分析基础之《pandas(8)—综合案例》
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一、需求1、现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源:https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data2、问题1想知道这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等信息,我们应该怎么获取?3、问题2对于这一组电影数据,如果我们想看Rating、Runtime(Minutes)的分布情况,应该如何呈现数据?4、问题3对于这
- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的算
- Kaggle Intro Model Validation and Underfitting and Overfitting
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目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
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目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。主要会介绍如何加载数据集,导入网络训练数据,保存损失,精度变化曲线和最终模型,以及测试模型在验证集上的好坏。其数据集介绍可以看一下kaggle的网址,这里就不过多介绍。数据集来源:https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060
- 机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
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#机器学习机器学习集成学习人工智能boostingxgboost
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖,接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法:构建最优模
- 称霸kaggle的XGBoost究竟是啥?
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一、前言:kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字,这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热,别的不说,但是大家所熟知的kaggle比赛来看,说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”,当然,相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了,为啥是女的?(滑稽~)XGBoost全
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
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今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 北京房价预测——Kaggle数据
GavinHarbus
日暮途远,人间何世将军一去,大树飘零概述之前学习了加州房价预测模型,便摩拳擦掌,从kaggle上找到一份帝都房价数据,练练手。实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集,该数据集摘录了2011~2017年链家网上的北京房价数据。image下载并预览数据下载并解压数据image预览数据image每一行代表一间房,每个房子有26个相关属性,其中以下几个需要备注:DOM:市场活跃天数
- kaggle:泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##
卜咦
问题数据来源于Kaggle,通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集,我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别,分别为类别型数据和数字型数据类别数据:Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass数字型数据:Age,Far
- 基于LLM的数据漂移和异常检测
新缸中之脑
LLM
大型语言模型(LLM)的最新进展被证明是许多领域的颠覆性力量(请参阅:通用人工智能的火花:GPT-4的早期实验)。和许多人一样,我们非常感兴趣地关注这些发展,并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中,我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。只需很少的努力(即数据清理和/或功能开发),我们基于LLM的模型就可以在几个竞赛参赛作品中获
- Xgboost
大雄的学习人生
在最近的Kaggle竞赛中,利用Xgboost的队伍经常能问鼎冠军,那么问题来了,Xgboost为什么这么强呢?算法释义Xgboost是一种带有正则化项,并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。Xgboost的目标函数定义为:其中l为损失函数,Ω(ft(x))是用于惩罚ft(x)模型复杂度的正则化项。根据上述目标函数可以得到Xgboost在每一轮前向分步算法中
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
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机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- 机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3
恒c
机器学习逻辑回归人工智能
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理部分可见:机器学习数据预处理方法(数据重编码)逻辑回归模型训练fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,precision_score,f1_score,ro
- 50Kaggle 数据分析项目入门实战--分销商产品未来销售情况预测
Jachin111
分销商产品未来销售情况预测未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务。例如,对于一部苹果手机来说。在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小。本次实验来源于Kaggle上的一个挑战,即:未来销售额预测,由俄罗斯的1C-Company软件分销公司发起,并提供数据。而本次实验的任务就是根据提供的数据,包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的
- 机器学习本科课程 实验1 线性模型
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习人工智能
第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
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算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
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快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
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C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
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phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
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无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
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Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
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首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
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java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt