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作者：ViswajithVenugopal翻译：Bach(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2F0FIe_5ojwF0NC8FviKFPCQ)（才云(https://www.oschina.net/action

AndroidManifest.xml文件中加入以下权限设置：    <usespermissionandroid:name"android.permission.INTERNET"/    <usespermissionandroid:name"android.permission.WRITE\_EXTERNAL\_STORAGE

无论是Androidapp还是Jar应用，代码一旦分发出去，都会以某种形式处于不可信环境中，难免被有心人分析破解。隐藏在代码中的秘密，无论是私有算法，或是私有协议，或者是加解密秘钥，都可能被攻击者破解出来，然后侵犯原作者的商业利益或知识产权。所以应用被逆向破解是商业风险源头之一。1：移动应用安全现状分析根据工信

!(https://img2018.cnblogs.com/blog/331769/201811/33176920181124200628267282150559.png)在网络协议当中，我们一般会去讲解整个网络信息传输的整个过程的时候，都会套用一个经典都5层模型，在这5层模型里面，我们分为应用层，传输层，网络层，数据链路层和物理层，这个在每台电

转：http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.htmlkey1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

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