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Android开发--入门经典
Android Android Android Android学习笔记 一 一 一 一 . . . .Android Android Android Android基础 基础 基础 基础 一. Android 的体系结构图 四层 , 底层 linux 内核(驱动) , 程序包(C 或 c++)和 Android 运行时(java 类似) ,应用程序框 架 (基本 API) , 应用程序层 .. 向下调用关系 . 二 , 王国历史 05 年 google 收购成立仅 22 个月的 android
所属分类:
Android
发布日期:2014-12-12
文件大小:2097152
提供者:
u013078986
HotSpot实战
《HotSpot实战》深入浅出地讲解了HotSpot虚拟机的工作原理,将隐藏在它内部的本质内容逐一呈现在读者面前,包括OpenJDK与HotSpot项目、编译和调试HotSpot的方法、HotSpot内核结构、Launcher、OOP-Klass对象表示系统、链接、运行时数据区、方法区、常量池和常量池Cache、Perf Data、Crash分析方法、转储分析方法、垃圾收集器的设计演进、CMS和G1收集器、栈、JVM对硬件寄存器的利用、栈顶缓存技术、解释器、字节码表、转发表、Stubs、Cod
所属分类:
Java
发布日期:2017-12-12
文件大小:85983232
提供者:
starthirteen
HotSpot实战
《HotSpot实战》深入浅出地讲解了HotSpot虚拟机的工作原理,将隐藏在它内部的本质内容逐一呈现在读者面前,包括OpenJDK与HotSpot项目、编译和调试HotSpot的方法、HotSpot内核结构、Launcher、OOP-Klass对象表示系统、链接、运行时数据区、方法区、常量池和常量池Cache、Perf Data、Crash分析方法、转储分析方法、垃圾收集器的设计演进、CMS和G1收集器、栈、JVM对硬件寄存器的利用、栈顶缓存技术、解释器、字节码表、转发表、Stubs、Cod
所属分类:
Java
发布日期:2018-05-09
文件大小:85983232
提供者:
qq_27599007
Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
近日,DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究,该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络(GMN),性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题,做出了两个重要贡献。 首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN),使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-05-07
文件大小:1048576
提供者:
pierian_d
关于氘核自旋依赖性结构函数g1d和Bjorken和规则的最终COMPASS结果
通过使用6 LiD靶标在纵向极化氘核上进行的深非弹性极化μ子散射的包容性测量,得出了最终结果。 数据是在160 GeV束能量下获取的,结果在光子虚度的运动范围1(GeV / c)2 4GeV / c2。 氘核双自旋不对称性A1d和氘核纵向自旋结构函数g1d表示在x和Q2的区间中。 趋向于x的最低可访问值,g1d减小并在不确定性内变得与零一致。 提出的最终g1d值与最近发布的COMPASS最终g1p值一起用于再次评估Bjorken和规则,并以强耦合常数的倒数第二个顺序对g1世界数据进行QCD拟合
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-05
文件大小:563200
提供者:
weixin_38631197
偏振深非弹性散射中包容性重味产生的次居领先的QCD校正
我们提供了在纵向极化的深部非弹性散射中,浓味对包容性结构函数g1的重味贡献的完整的从下至上的QCD校正的第一计算。 结果是通过大量的分析方法得出的,并且完全依赖于重夸克的质量。 我们讨论了计算的所有相关技术细节,并提供了重夸克缩放函数的数值结果。 我们执行重要的交叉检查,以验证结果在已知的光产生极限内以及在重夸克的非极化电产生中的结果。 我们还将计算结果与极化情况下可获得的部分结果进行比较,尤其是在渐近大光子虚拟度的限制范围内,并分析缩放函数在阈值附近的行为。 迈向现象学应用的第一步,是通过对未
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-03
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38524246
大动量传递时三环非单重味对结构函数g1(x,Q2)的贡献
我们在梅林变量N和N的一般值下,计算了量子色动力学中渐近区Q2≫m2到3环阶极化结构函数g1(x,Q2)的重味贡献的大量味觉非单子Wilson系数。 动量分数x,并得出对Bjorken sum-rule的重味校正。 数值结果表明了夸克的贡献。 还给出了twist-2近似中的结构函数g2(x,Q2)的结果。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-21
文件大小:758784
提供者:
weixin_38629976
质子的自旋结构函数g1p和Bjorken和规则的检验
提出了双自旋不对称性A1p和质子纵向自旋结构函数g1p的新结果。 它们是通过COMPASS协作使用分散在纵向极化NH 3靶上的极化200 GeV介子获得的。 数据收集于2011年,是对2007年以160 GeV记录的数据的补充,尤其是在x较低的情况下。 他们将g1p(x)的统计精度提高了大约x 0.02区域中的两倍。 将执行与g1世界数据拟合的次于前导的QCD。 它导致对夸克自旋对核子自旋贡献α的新确定,从0.26到0.36,并重新评估g1p的第一时刻。 α的不确定性主要是由于胶子螺旋度分布的
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-16
文件大小:790528
提供者:
weixin_38693506
QCD中的三环拆分功能:依赖于螺旋度的情况
我们介绍了扰动QCD中强子的纵向极化单子态密度演化的主要分裂函数的次要顺序。 夸克-夸克和胶子-夸克的分裂函数是通过将我们以前的所有Mellin-N计算扩展到电磁深非弹性散射(DIS)中的结构函数g1而获得的。 他们的夸克-胶子和胶子-胶子的对应物是通过重力交换DIS中结构函数的三阶固定N计算,与非极化情况的关系以及Diophantine方程组的数学工具得出的。 对分裂函数的NNLO校正在小动量分数x的区域外表现出较小的双对数增强,但对parton密度演化的校正至少在x≈10-4范围内是没有问题
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-10
文件大小:834560
提供者:
weixin_38572979
对结构函数g1,2ep(x,Q2),F1,2,Lep(x,Q2),F1,2,3ν(ν)(x,Q2)的完整O(αs2)非单一重味矫正 和相关的和规则
我们针对包含性中性电流非单个结构函数F1,2,Lep(x,Q2)和g1,2ep(x,Q2)和带电电流非单个分析计算风味非单个O(αs2)大规模Wilson系数 深弹性区域内的一般虚部Q2处的结构函数F1,2,3ν(ν)p(x,Q2)。 给出了数值结果。 我们说明了这些可观察物从低虚拟度到大型虚拟度的转变,这可能与所谓的可变风味数方案中的基本假设形成对比。 我们还推导了Adler和规则,非极化和极化Bjorken和规则以及Gross-Llewellyn Smith和规则的相应结果。 在总和规则的情
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38694336
小质子自旋结构
我们对小x [1,2]处的g1结构函数推广了Bartels-Ermolaev-Ryskin方法,以确定QCD中轨道角动量分布的小x渐近行为。 我们在双对数逼近中给出了演化方程的精确解析解,并讨论了其对质子自旋问题的影响。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-07
文件大小:295936
提供者:
weixin_38700430
关于高阶QCD计算中的γ5和极化价分布的NNLO演化
我们讨论了在对冲截面的大多数二阶和三阶QCD计算中使用的尺寸正则化中Dirac矩阵γ5的规定。 我们提供了这种方法的另一种实现方式,避免了在每个费米子迹线中不超过一个γ5的最重要情况下,避免使用显式形式的γ5及其(反)换向关系。 通过计算对充电函数中的结构函数F2和g1的三阶校正来检查该处理
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-21
文件大小:322560
提供者:
weixin_38547882
2005年注册电气工程师上午公共基础真题.pdf
2015年的注册电气工程师上午公共基础真题,想考的同学可以看看8.曲面z=x2-y在点互,-1小处的法线方程是 s 13.级数∑2的收敛性是 (A) +1 22 (B)↓ 2√2 2 (A)绝对收敛 (B)发散 (C)条件收敛 (D)无法判定 (C)t- √22 202 (D) 14.级数∑(-1)”x”的和函数是 9.下列结论中,错误的是 〈A) 1+x (-1<x<1) (B)1x二(-1<x<1) )J02)=202)h1)计sm"oz C)1( x(-1<x
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-01
文件大小:4194304
提供者:
xxh2jd
gtn:加权有限状态传感器的自动微分-源码
GTN:使用WFST的自动区分 | 什么是GTN? GTN是使用加权有限状态传感器进行自动微分的框架。 该框架是用C ++编写的,并具有与Python的绑定。 GTN的目标是使学习算法中结构的添加和实验变得更加简单。 此结构被编码为加权自动机,可以是受体(WFSA)或传感器(WFST)。 使用gtn您可以根据对简单图形的操作来动态构建复杂图形。 只需调用gtn.backward自动微分就可以针对任何输入图或中间图给出梯度。 还检出存储库 ,该存储库由GTN应用程序组成,包括手写识别(HWR
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:438272
提供者:
weixin_42122988