目录 一、下载Android SDK 二、添加环境变量 三、测试adb环境 四、adb详细命令 五、python操作app的思路 六、python如何使用adb命令 ---- 一、下载...，有adb.exe的目录路径添加到系统环境变量中 三、测试adb环境 使用 adb version 命令查看是否安装成功 四、adb详细命令 想要操作手机app，需要使用adb的各种命令 全网最全...adb命令，请参考：编程干货│全网最全 adb 命令_极客飞兔的博客-CSDN博客 五、python操作app的思路 第一种：可以使用安卓手机安装APP，将其与安装有adb环境的电脑连接，可以使用adb...命令进行操作 第二种：可以在模拟器中安装APP，然后使用adb操作模拟器即可，这里当然推荐网易家的mumu模拟器 六、python如何使用adb命令 可以使用系统自带的 os 库即可 也可以使用 subprocess...execute('am start -n com.tencent.wangzherongyao') time.sleep(1) # 点击app中的某个位置 execute
大数据和机器学习的结合可以释放您已经为业务赢得竞争优势所必需的数据的价值。...Google的ML引擎是其云平台的一部分，是为开发人员提供的托管服务，用于构建可处理任何类型、任何大小的数据的ML模型。...与Gluon相似，Google的服务为开发人员提供了预先训练的模型，以生成自己的量身定制的ML模型。 现在是仔细研究ML的好时机，看看您如何将其应用到您的业务中。...4.入库物流计划 物流计划可确保合适的人在合适的时间在合适的地点收到合适数量的供应品。入库物流侧重于供应商及其向企业发送的商品的管理。这是管理订单，运输，仓储，库存控制和使用的复杂过程。...零售巨头亚马逊是最早根据购物者的浏览和购买历史来实施个性化产品推荐的公司之一。ML支持该推荐引擎的各个方面，以及其数字语音助手亚马逊的Alexa使用的自然语言处理功能。
与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。...与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。...虽然现有的计算机视觉技术可以在良好控制的环境下为这个问题提供令人满意的解决方案，但是由于诸如部分遮挡，杂乱的背景，快速和突然的运动，戏剧性的照明变化以及大的因素，在许多实际应用中该问题可能是非常具有挑战性的...观点和姿势的变化。 从学习的角度来看，视觉跟踪具有挑战性，因为它在第一个视频帧中只有一个被识别对象形式的标记实例。在随后的帧中，跟踪器必须仅用未标记的数据来学习被跟踪对象的变化。...因此，每个图像把3232的图像转为10241的向量，每维的特征值被归一化（每个维度的特征值线性缩放到范围[0,1]），但不应用进一步的预处理。
事实上，我们的客户没有任何一家受到WannaCry攻击的伤害，包括那些没打补丁的。” 2....用机器学习分析移动终端 移动设备上，机器学习已成主流;但到目前为止，绝大部分活动集中在驱动基于语音的体验上，比如 Google Now、苹果的Siri和亚马逊的Alexa。...MobileIron将在自己的安全及合规引擎中，集成Zimperium基于机器学习的威胁检测，并作为联合解决方案售出，解决设备、网络及应用威胁检测，快速自动化动作防护公司数据之类的难题。...其他供应商也在计划改善自己的移动解决方案。LookOut、被赛门铁克收购的Skycure，还有Wandera，是移动威胁检测及防御市场中的佼佼者，每家都用自有机器学习算法检测潜在威胁。...而且，算法投入实际使用前学习模型所需的训练数据样本，也有糟糕数据和实现会产出更糟糕结果的问题。机器学习的效果，取决于你输入的信息。垃圾进，垃圾出。
CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。...CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种： 第一种最为简单和暴力的，通过滑动窗口的方法，提取一个固定大小的图像patch输入到CNN网络中，得到该patch的一个类别，这样得到一个图片密集的类别得分图...，由于第一个全连接层之前进行了大量的下采样操作，所以这时候的滑动窗口的数目就大大的减少了，而且前面的卷积操作就要计算一次，没有重复计算的问题。...CNN里面有一个trick就是把训练好了的用于分类的网络，把它的全连接层参数转化为卷积层参数。这样改造后的CNN就成了全卷积CNN，它的输入是可以任意的，而它的输出是patch 的类别得分。...显然这种方法的优点的是比前两种快，因为分类的窗口少，但是它也有不足就是，它要保证要检测的目标在这些1000-2000个提取的窗口中的概率要足够的高，也就是要有比较高的召回率。
（鸡汤） 摘要 本文提出了一种非配对学习的方法用于图像增强。给定一组具有所需特征的照片，本文的方法是学习一个增强器，将输入图像转化为具有这些特征的增强图像。...介绍 图像增强方法试图解决色彩再现和图像清晰度的问题，目前有很多交互式的工具和半自动的方法，如直方图均衡、锐化、对比度调整、颜色映射等，甚至一些改进的方法，如局部和自适应性调整，都没有取得较好的效果。...数据集分为三部分：2250张图像和其对应的润饰过的图像用于这部分的监督训练，作为源域；剩余的2250张润饰过的图像用于第5部分和迪第6部分的非配对学习，作为目标域；最后的500张图像用于测试。...此外，由于一些用于训练的HDR图像是色调映射的产物，所以我们的模型可能会继承色调映射的光环效应。...总结 本文提出了一个深度图像增强器，从一系列包含所需特征的照片中进行学习用于图像增强，这是一种非配对的过程，所以收集训练图像比较容易。
整篇内容在学习前辈的基础上进行改编，对前辈的一些理论选择性地写出来，并根据理论，配了自己平常遇到的一些案例，方便自己记忆也方便你们理解。我自己也在学习阶段，写的质量不高，还请多多指教。 ?...厂商会根据后台大数据分析用户的点评情况，进行针对性的改进，以此来提高用户的体验，让其长期活跃。...邀请好友时需要说明发出邀请信的原因、希望对方做的事、能够给对方带来的价值。 比如：“我在浏览人脉网时看到了你。让我们互相贾伟好友吧，我将很乐意满足你的请求，并提供后续可能的帮助。...通过沟通，培养消费者的信任感与感情，进而提供用户的活跃度。人都是有感情的，好多时候并不是因为你的产品有多好，而就是因为一种情怀。...杜蕾斯借势北京暴雨做的营销，会给你一种结实的感觉。杜蕾斯在内容这方面一直做的很受人欢迎，可以多多借鉴。 ?
0x00前言 环境及工具： 手机 Nexus 4(己root) 系统版本 Android 5.01 工具 AndroidKiller_V1.2 关于Android平台app...注册机的编写网上文章还比较少，而在Windows平台上这方面的教程己经很多了，今天将以一个简单的app为例分析并编写一个注册机，高手莫要见笑，仅供小菜玩乐,有不对或不足的地方还请多多指教，不胜感激!...的一个好选择，但它也有缺陷：它在Android =2.3的版本是可靠、稳定的，但在2.2的版本并不是100%可靠的在主流厂商生产的设备上，有一个很经常的bug，就是每个设备都会产生相同的...3 import android.app.Activity; 4 import android.content.Context; 5 import android.os.Bundle;...未对代码做混淆或一些其它保护措施容易被反编译分析，应当对app做一些基本的防护手段，比如混淆或加壳，还有重要的shared_prefs文件应该加密存放等。 b. 注册机使用效果。 ?
fa8a1e3dcdfd972bfdbb5f9cc18944e94f28471e7ec49e13d6ace34170013ca240e127e5ff4a&mpshare=1&scene=23&srcid=1015n1YxwI440mtk7J9gZobh#rd 生成对抗网络微信公众号 【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘...这句话当时让我等听的云里雾里，不妨换一个角度理解，我们知道，基于梯度的优化方法大致意思是这样的，微调网络中的参数（weight），看看最终输出的结果有没有变得好一点，有没有达到最好的情形。...如下图： 使用 训练的GAN相比原版的GAN有更加明显的“演化”过程，换句话说就是，WGAN的训练相比与GAN更加能突显从“不好”到“不错”的循序渐经的过程。...前者就是正常的RNN运行方式：上一个state的输出就做为下一个state的输入，这样做时有风险的，因为在RNN训练的早期，靠前的state中如果出现了极差的结果，那么后面的全部state都会受牵连，以至于最终结果非常不好也很难溯源到发生错误的源头...作者还关于IRGAN的训练目标是否符合纳什均衡做了一些讨论，尽管在真实检索的应用中很难获得所谓的真实关联分布，但作者认为不管是观察到的关联样本还是未观察到的关联样本，判别IR模型的输出总是和生成IR模型的对应输出存在着正相关的作用力
人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。 在打造这样一个系统时，一个非常有趣的地方是为生成的音频选择哪个声音，是男人还是女人的声音？声音是大还是小？...因此，谷歌研究人员设计的语音克隆系统有两个输入:我们想要读取的文本和我们想要用来阅读文本的语音样本。...例如，如果我们想让蝙蝠侠读“我爱披萨”这句话，那么我们会给系统两样东西：“我爱披萨”的文本和一小段蝙蝠侠的声音样本，这样它就知道蝙蝠侠的声音应该是什么样的。...而电脑的输出应该是蝙蝠侠说“我爱披萨”的声音音频！...在分别编码后，将语音和文本组合在一个公共的嵌入空间中，然后进行解码，生成最终的输出波形。 克隆声音的相关实现代码 多亏了人工智能社区中开放源码思想的美妙之处，在这里有一个公开可用的语音克隆实现！
大多数方法采用全监督学习方案，需要大量带注释的数据进行训练。尽管它们可以实现良好的性能，但它们数据饥渴的性质需要大量的像素级图像标注。...为了缓解这一问题，特斯联首席科学家邵岭博士及团队，提出了一个用于小样本语义分割的框架，在给定少量像素级标注的支持集（Support）图像的情况下，分割查询集（Query）图像中的目标物体。...相关研究成果已于2022年CVPR发表，题为《学习用于小样本语义分割的非目标知识》（Learning Non-target Knowledge for Few-shot Semantic Segmentation...误报的主要原因是在小样本的设定下仅关注目标物体导致相关模型难以学习有判别力的特征和区分易混淆的区域。 此前的方法经常在非目标区域显示假正类预测。红色像素表示目标物体，绿色像素表示假正类预测。...然而，团队提出的NTRENet可以在BG和DO区域中以更少的假正类预测获得更准确的结果，从而清楚地证明了方法的有效性。 图表3：PCL上负样本的结果比较。
栈数据结构： 栈（Stack）是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表。 (1)通常称插入、删除的这一端为栈顶（Top），另一端称为栈底（Bottom）。 (2)当表中没有元素时称为空栈。...(3)栈为后进先出（Last In First Out）的线性表，简称为LIFO表。 栈的修改是按后进先出的原则进行。...每次删除（退栈）的总是当前栈中”最新”的元素，也就是最先插入的元素最后弹栈，就像弹夹一样 原理： 栈的特点就是先进后出，而linkedlist有两个方法，public void addLast(E e)...; 向后增加，也就是先进的原则 public E removeLast() 删除第一个元素，也就是后出的原则，利用linkedlist的这两个特有功能就可以模拟栈数据结构 案例源码： package com.fenxiangbe.list...Linked中的方法封装 步骤： 首先创建一个stack的类把linkedlist方法封装起来 然后创建一个类创建stack类的对象进行模拟 stack类的案例代码： package com.fenxiangbe.list
在传统的机器学习中，为了获得最先进的（SOTA）性能，我们经常训练一系列整合模型来克服单个模型的弱点。但是，要获得SOTA性能，通常需要使用具有数百万个参数的大型模型进行大量计算。...尽管过拟合，但繁琐的模型也应该很好地推广到新数据。繁琐模型的目的是使正确类别的平均对数概率最大化。较可能正确的类别将被分配较高的概率得分，而错误的类别将被赋予较低的概率。...教师模型是由85M参数组成的语音模型，该参数是根据2000个小时的英语口语数据进行训练的，其中包含大约700M的训练示例。表2中的第一行是在100％的训练示例上训练的基线模型，其准确性为58.9％。...第二行仅使用3％的训练示例进行训练，这会导致严重的过度拟合。最后，第三行是用3%的训练样本用同样的3%的软目标训练得到的同样的语音模型，只用3%的训练数据就可以达到57%的准确率。 ?...随着大量的边缘设备的出现，为边缘设备带来计算是使边缘设备更智能的一个日益增长的挑战。知识蒸馏允许我们执行模型压缩而不影响性能的边缘设备。
本文主要内容： flask应用对象初始化参数说明 静态文件目录与路由说明 flask的配置参数设置 app的run使用说明 flask应用对象初始化参数说明 昨天我们写了第一个Flask程序...if __name__ == '__main__': # 运行本地服务器进行测试flask程序 app.run() 今天我们就来详细的讲解每一句的含义，这对于我们新接触一个框架是十分有必要的...首先我们来说说 app = Flask(__name__) # __name__ 就是当前模块的名字 __name__是当前模块的名字，可是在第12行的判断语句中写着： if __name__ =...这张图是我们将demo模板导入到app模板当中，我们可以看到打印出来的模板名称是demo自己本身的文件名。 相信大家大概明白__name__的意思了。...app的run使用说明 在app的run方法中含有两个参数 app.run(host="127.0.0.1", port="5000") 第一个则是你要开启的ip地址，第二个则是你所打开的端口
前言 在 Android开发中，会经常存在 “一键退出App” 的需求 但市面上流传着 太多不可用的“一键退出App”功能实现 本文将全面总结“一键退出App”的实现方式，并为你一一实践，希望你们会喜欢...所有的Activity （在用户的角度确实是退出了 App），但实际上该App的进程还未结束。...优点 应用场景广泛：兼顾单 / 多任务栈 & 多启动模式的情况 缺点 实现复杂：需要在每个 Activity 里注册广播接收器 应用场景 任意情况下的一键退出 App，但无法终止 App...注：上述方法仅仅只是结束当前App所有的Activity （在用户的角度确实是退出了 App），但实际上该App的进程还未结束 2.2 （步骤2）一键结束当前 App 进程 主要采用 Dalvik VM...Demo地址 关于上述说的方法Demo都在Carson_Ho的Github地址：一键退出App 4.
Web APP Web App 指采用Html5语言写出的App，不需要下载安装。类似于现在所说的轻应用。生存在浏览器中的应用，基本上可以说是触屏版的网页应用。...Hybrid App Hybrid APP指的是半原生半Web的混合类App。需要下载安装，看上去类似Native App，但只有很少的UI Web View，访问的内容是 Web 。...例如Store里的新闻类APP，视频类APP普遍采取的是Native的框架，Web的内容。 Hybrid App 极力去打造类似于Native App 的体验，但仍受限于技术，网速，等等很多因素。...Native App Native APP 指的是原生程序，一般依托于操作系统，有很强的交互，是一个完整的App，可拓展性强。需要用户下载安装使用。...，根据不同平台，提交–审核–上线 等等不同的流程，需要经过的流程较复杂 二、Web App、Hybrid App、Native App 技术特性 由上图可见，Web APP 的开发基于Html5语言。
应用的截图 取app名称 应用介绍的描述 用于搜索引擎4+个关键字 应用简介的描述（功能简介和特点) 图标ICON:尺寸要求为512x512，格式要求为png 当前版本介绍 版权资料：软件著作权或版权证明...2.下载相关工具 Android studio(打包成app的工具) 和 Hbuilder官方SDK，安装解压响应工具 3....** 4.将第 1 步 打包的文件放至如下路径 HBuilder-Hello\app\src\main\assets\apps（替换掉该路径下内容）** ?...提示：百度手机助手、91助手 和安卓市场是联盟平台，在百度开发平台中上传APP通过审核后，在其它两个平台也可以搜索到自己的APP。...应用上架必须要提交百度的保证函。 ? 注册开发者帐号方法：http://app.baidu.com/docs?
do=login&accounttraceid=2a655d82-06ce-4c03-a7bf-9e7c8f36b76e 本文以淘宝搜索和推荐场景为背景，通过一个多任务模型来学习用户的通用表示，并对比了多任务模型和单任务模型的一些实验效果...如果此时该用户输入搜索query为iphone，那么用户行为中关于服饰的记录重要性明显降低，因为这些记录并不能反映该用户当前的兴趣，而之前关于手机的行为记录能更多的表达用户当前的兴趣。...这里输入有两部分，一是我们刚才得到的256维的用户向量表示，另一个是Item的feature对应的128维向量表示，item的向量表示，还是刚刚说到的5部分，分别是商品id、店铺、品牌、品类、标签，对应的...这里yi取值为1或-1，代表第i个样本的label，ni是基于不同的行为类型的样本权重，ri是m维的排序特征，weight(repi;θ)是上图结构中左边部分的输出。也是m维的。这里m为26。...整体来说，用户的成交行为重要性最高，高于点击、加购物车和收藏行为。但比较有趣的一点是，用户越近的一些点击行为越能反映用户的兴趣，但是最近的成交行为并不能反映。
与以前的工作相比，该嵌入仅用作卷积网络的内部指导，该技术新的动态分割头允许训练网络，包括嵌入，端到端的多目标分割任务的交叉熵损失。...然而在实践中，嵌入实际上是这样的，因为这为动态分割头提供了一个强有力的线索，以进行最终的分割。...这是一个强烈的动机，不使用这些距离直接产生分段，而是作为一个输入的分割头部，可以从噪声的距离恢复。...请注意，与前一个帧掩码太远的所有像素都被分配了1的距离。由于前帧和当前帧之间的运动很小，局部匹配产生了非常清晰和准确的距离图。...这两个属性与许多最近的方法(如rgmp)形成了强烈的对比。 实验结果 Davis 2017验证集上的结果 ? Davis 2017验证集上的结果 ? 时间 ? 在两个数据集上的可视化结果 ? ? ?
Web App Web App即是一种框架型APP开发模式(HTML5 APP 框架开发模式)，该开发具有跨平台的优势，该模式通常由“HTML5云网站+APP应用客户端”两部份构成，APP应用客户端只需安装应用的框架部份...，而应用的数据则是每次打开APP的时候，去云端取数据呈现给手机用户。 ...) 3、用户必须手动去下载并安装这些原生App 4、有一些商店与卖场来帮助用户寻找你的App，目前app市场不计其数，比较有名气的有： 版本控制的区别 移动Web App 所有的用户都是用同样的版本... 3、官方卖场的应用审核流程会保证让用户得到高质量以及安全的App 4、官方会发布很多开发工具或者人工支持来帮助你的开发移动Web App 5、跨平台开发 用户不需要去卖场来下载安装App...原生APP的特点： 1、每次获取最新的APP功能，需要升级APP应用; 2、原生型APP应用的安装包相对较大，包含UI元素、数据内容、逻辑框架; 3、手机用户无法上网也可访问APP应用中以前下载的数据
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