小编Asu*_*nda的帖子

我正在使用OkHttp通过Android上的套接字发送和接收消息.

创建套接字连接 -

SocketListener listener = new SocketListener();

mOkHttpClient = new OkHttpClient.Builder()
    .readTimeout(0, TimeUnit.MILLISECONDS)
    .build();
Request request = new Request.Builder()
    .url(socketURL)
    .build();
mOkHttpClient.newWebSocket(request, listener);

这是用于侦听所有Web套接字事件的SocketListener类 -

public final class SocketListener extends WebSocketListener { 
    @Override
    public void onOpen(WebSocket webSocket, Response response) {
       // doing something
       isSocketConnected = true;
    }

    @Override
    public void onMessage(WebSocket webSocket, String text) {
       // doing something
    }

    @Override
    public void onMessage(WebSocket webSocket, ByteString bytes) {
    }

    @Override
    public void onClosing(WebSocket webSocket, int code, String reason) {
       // …

我正在尝试来自 Google 的用于 AR的新Sceneform SDK。

它说要使用 Google Sceneform Tools 插件来导入资产。所以我按照这里提到的所有步骤导入我的资产。

在导入任何 3D 模型（.obj 或 .fbx 格式）时，每次我收到此错误时 -创建 sfa时出错，没有其他错误详细信息，然后它提供了恢复资产导入过程的选项。

我使用的是 Android Studio 3.1.2，我使用的是 Linux 操作系统（Ubuntu 18.04）。

我一次又一次地验证了这些步骤，但一切看起来都很好。还有其他人面临同样的问题吗？

我已经看到很多教程这样做，我自己也一直坚持这个标准做法。

当谈到训练数据的批量大小时，我们以几何级数分配任何值，从 2 开始，如 2,4,8,16,32,64。

即使在选择隐藏层中的神经元数量时，我们也以相同的方式分配。其中任何一个 - 2,4,8,16,32,64,128,256,512,...

这背后的核心原因是什么？为什么神经网络在这样做时表现更好？

我知道 LSTM 单元内部有许多 ANN。

但是在为同一问题定义隐藏层时，我看到有些人只使用 1 个 LSTM 单元，而其他人则使用 2、3 个 LSTM 单元，如下所示 -

model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(n_prev, 1), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(128, input_shape=(n_prev, 1), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(64, input_shape=(n_prev, 1), return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('linear'))

1. 关于您应该使用多少个 LSTM 单元，是否有任何规则？或者它只是手动实验？
2. 紧随其后的另一个问题是，您应该在 LSTM 单元中使用多少个单元。对于同样的问题，有些人需要 256，有些人需要 64。