Looper的初始化与创建 在Android系统中，主线程（UI线程）的Looper是通过Looper.prepareMainLooper()方法初始化的。该方法在ActivityThread.main()入口函数中被调用，确保主线程在启动时即具备消息循环能力。 prepareMainLooper()内部会调用Looper.prepare(false)，参数false表示这是一个不可退出的Looper（主线程Looper不允许手动退出）。该方法会创建ThreadLocal存储的Looper实例，并绑定到当前线程。 // Looper.java public static void prepar...

MySQL 内外连接详解 在数据库查询中，连接（JOIN）操作是处理多表数据关联的核心技术。MySQL 支持多种连接方式，包括内连接（INNER JOIN）和外连接（OUTER JOIN）。理解这些连接的区别和应用场景，能够显著提升查询效率和数据处理能力。 内连接（INNER JOIN） 内连接返回两个表中满足连接条件的记录。如果某行在其中一个表中没有匹配项，则该行不会出现在结果集中。 基本语法： SELECT 列名 FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;  示例：查询所有订单及其对应的客户信息。 SELECT orders.order_id, custom...

过滤器（Filter）的基本概念 过滤器是计算机科学和数据处理中的一种常见技术，用于从数据流或集合中筛选出符合特定条件的元素。它在多种场景中发挥作用，包括Web开发、数据库查询、图像处理和信号处理等领域。过滤器的核心目标是减少数据量或提取有价值的信息，从而提高系统效率或优化用户体验。 过滤器的工作原理 过滤器通常由一个或多个条件组成，这些条件用于判断数据是否应该被保留或排除。在编程中，过滤器可以是一个函数或表达式，接收输入数据并返回布尔值，决定该数据是否通过筛选。例如，在JavaScript中，数组的filter方法可以用于筛选符合条件的数据项。 const numbers = [1, 2, ...

对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...