10 傲慢的上校

尚未进行身份认证

努力做好一个手艺人

等级
TA的排名 683

Android 安装包没有签名文件问题

当使用Androidstudio打好一个release包,上传到市场平台的时候,却被提示解析失败,没有签名文件,好长时间没有打包了,难道是有些细节给忘了,明明一个月之前上传的签名包还是可以的。把打好的包改成zip格式,解压看了一下确实签名文件应该在META-INF文件夹下,后缀名是.RSA的文件,确实是没有。查看了一下自己的打包过程,发现了一个小问题:V2这种签名方...

2019-06-19 23:21:12

《精要主义》读书笔记(一)

重要 必须做的事情其实并不多,如果把这些能够摘清楚,然后做好,看看效果如何?

2017-12-17 21:40:51

由《成为乔布斯》联想而来

科技改变世界

2017-12-04 10:22:46

《三体》读后

三体,好小说

2017-09-11 10:41:07

闲聊几句

winter is coming

2017-08-28 14:39:24

最近的一些计划

生命不止,折腾不息

2017-08-21 09:10:19

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(六)

全面风险管理

2017-08-06 22:43:55

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(五)

客户逾期管理

2017-08-03 22:44:33

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(四)

存量客户管理

2017-07-30 23:30:22

毕业六年记

转眼之间,已经毕业6年了。

2017-07-28 16:01:01

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(三)

第三章 个人信贷申请准入

2017-07-23 19:00:46

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(二)

如何理解风险,如何管理风险

2017-07-12 08:38:55

《互联网信贷风险与大数据》读书笔记(一)

互联网 金融

2017-05-26 10:20:33

聊聊最近看过的电影

电影 是一项艺术

2017-05-13 22:36:02

我的阅读史(1)

这是一篇为2018年4月23号世界读书日所写的投稿文章,在有些读书人眼中,读书是一种自带骄傲的属性的活动,像很多带着骄傲属性的活动一样,其内部也有复杂的鄙视链条。好在自己没能在书里读出骄傲,读书只不过是了解这个世界的一个手段一个方法,有些人借助阅读书籍,有些人借助影音视频,对世界关注点和好奇点不同而已,动不动借读书生出骄傲感的人,也可能只喜欢在朋友圈中读。阅读带给我最大的物理属性变化大概就是眼睛近视

2017-04-28 17:18:09

何处是故乡--读《中国在梁庄》

最近读完了梁鸿女士的《中国在梁庄》,在书中作者详述对梁庄村民的采访还有自己对于村庄的观察和思考,作者的老家是河南穰县,作为一个出身于北方农村的人,总会看到熟悉而又些许陌生的一幕幕。在开始的第一章,作者主要详写了村庄的现实变化以及自身对于村庄的现在的观感还有引起的回忆,其中的重要的一节是记述了作者父亲大半辈子的经历,通过老人的回忆,折射农村在几十年间的变化,作为一个爱听故事的人,其实关于自己村庄的历史

2017-04-28 16:30:51

经济学中的几个概念

最近看了几篇解释关于经济学概念的文章,找出几个比较感兴趣的概念,整理一下,通过经济学思维从另外的角度来观看这个世界,别有一番风味。机会成本维基百科在维基百科中,对机会成本定义如下: 机会成本(Opportunity Cost, OC)是指决策过程中面临多项选择,当中被放弃而价值最高的选择(highest-valued option foregone),又称为“替代性成本 (alternative

2017-04-15 09:55:47

机器学习之机器学习概念

机器学习有下面几种定义: 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

2017-04-06 18:33:43

机器学习之决策树

前言在机器学习中,决策树是非常重要的组成部分,而且决策树并不多见机器学习中常见到的数学公式,易于理解,本文是记录一下自己的学习资料,以备查看。定义在维基百科中,决策树定义如下: 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅

2017-04-01 11:16:50

机器学习之统计分析(2)

前言最近在阿里云数加平台上学习一下机器学习,把学习中整理的资料记录于此,已备查看,以下资料主要是概念解释及应用。相关系数矩阵了解相关矩阵前先了解相关系数。 相关系数的取值范围为[-1,1],当相关系数为1时,表示正相关;当相关系数为-1时,表示负相关;当相关系数为0时,表示不相关。 正相关:因变量随着自变量的增大而增大 负相关:因变量随着自变量的增大而减小计算公式:相关矩阵

2017-03-28 14:41:35

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