android 模拟点击3
引用:http://blog.csdn.net/yiyaaixuexi/article/details/6574001
Android 真机和模拟器的差异问题，是永恒的话题，问不完的为什么，解不完的迷。
Linux 内核驱动--多点触摸接口【转】
转自：http://blog.csdn.net/joard_yang/article/details/6225937
译自：linux-2.6.31.14/Documentation/input/multi-touch-protocol.txt
简介
为了使用功能强大的多点触控设备，就需要一种方案去上报用户层所需的详细的手指触摸数据。
CTP多点触摸协议【转】
转自：http://blog.chinaunix.net/uid-26403844-id-5063920.html
linux kernel 2.6.30开始对多点触摸支持，最近高通要求所有CTP器件要用B 协议上报数据，协议A/B(slot)分析如下： 一、文档 多点触摸协议文档 kernel/Documentation/input/multi-touch-protocol.txt 二、协议分析 基于硬件的能力，触摸协议分为两种类型： type A: 只能处理匿名接触，描述了如何把所有原始触摸数据发给接收者。
关于Java的动态语言支持问题
最近在读《深入理解Java虚拟机》第二版。看到第8章的动态类型语言支持的时候，发现一个有趣的问题。
前言
在《深入理解java虚拟机》第二版第8章中，主要内容是介绍JVM的字节码执行过程，在讲解动态类型语言支持的时候引入了java.lang.invoke包，以下简要介绍一下java.lang.invoke：
JDK 7 实现了 JSR 292 《Supporting Dynamically
带你读《TensorFlow自然语言处理》之一：自然语言处理简介
本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识，之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展，以便通过创建词嵌入将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型（比如长短期记忆单元），还将认识神经机器翻译，并实现一个神经机器翻译器。
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型中的核心组件，通过并行运行多个独立的注意力机制，捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵，经过缩放点积注意力运算后，所有头的输出被拼接并通过线性层融合，最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解，还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制，模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算，进一步提升了表达能力和泛化性能。
一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
Qwen-MT：翻得快，译得巧
今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。