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在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0175308382f710229769726b918cd61e121.jpg)假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的

!(https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0503/130638_HzVw_1444646.png)介绍就不过多的说明。可以参考http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239博客里面写的相关介绍。后续会补充完善SpringMVC

Netty是Java领域有名的开源网络库，特点是高性能和高扩展性，因此很多流行的框架都是基于它来构建的，比如我们熟知的Dubbo、Rocketmq、Hadoop等，针对高性能RPC，一般都是基于Netty来构建，比如sockbolt。总之一句话，Java小伙伴们需要且有必要学会使用Netty并理解其实现原理。netty旨在为可维护的高性能、高可扩展

  通过ArrayAdapter实现Adapter虽然简单、易用，但ArrayAdapter的功能比较有限，它的每个列表项只能给一个TextView动态填充内容。如果开发者需要实现更复杂的列表项，则可以考虑使用SimpleAdapter。!(http://si1.go2yd.com/getimage/0FtTjblBPiy)一、使用Simp

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一简介1、凸包凸包(ConvexHull)是一个计算机几何图形学中的概念,简单来说,给定二维平面点集,凸包就是能够将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能够包含点集中所有的点。物体的凸包检测场应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/835

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