在Atom中移动 用鼠标和方向键，简单地在Atom中移来移去非常容易，然而Atom有一些快捷键，可以让你把手一直放到键盘上，更快速地浏览文档。 首先，Atom自带许多Emacs的快捷键来浏览文档。...如果你在Mac中使用Homebrew，运行brew install ctags来安装。 你可以通过在你的主目录下生成.ctags文件（~/.ctags），来自定义tags如何生成。这里是一个例子。...Atom书签 Atom同时拥有一个非常棒的途径，在特定的一行上面加上书签，使你可以快速跳到那一行。 如果你按下cmd-F2，Atom会给那一行加上书签。...你可以在整个项目中设置一些书签，并且使用它们快速跳到项目中一些重要的行。一个小的书签标识会加在行号后面，像下面这张图的第22行。 按下F2之后，Atom会跳到当前文件的下一个书签的位置。
在ORACLE中移动数据库文件 --ORACLE数据库由数据文件，控制文件和联机日志文件三种文件组成。...移动控制文件： -- 控制文件 在 INIT.ORA文件中指定。移动控制文件相对比较简单，下数据库， -- 编辑INIT.ORA，移动控制文件，重启动数据库。 STEP 1....编辑INIT.ORA文件： INIT.ORA文件的在$ORACLE_HOME/dbs目录下， 修改参数 "control_files"，其中指定移动后的控制文件： control_files = (/...在Oracle中的存放位置,采用不同的方式来告诉Oracle:"偶已将原文件移动到另一个地方了"....中所做操作就得在PHASE3真正open这些文件之前,告诉Oracle(因为信息记录在control file中,所以又得在PHASE2中,control file被open后做),偶们已改了file
在pandas数据框架中向上/向下移动列 要向下移动列，将periods设置为正数。要向上移动列，将其设置为负数。 注意，只有数据发生了移位，而索引保持不变。
《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。...在本章中，笔者将会介绍使用小米的开源手机深度学习框架MACE来实现在Android手机实现图像分类。...开发Android项目 创建Android项目 在创建项目是要选择C++支持。 ? 因为MACE最低支持版本是Android5.0，所以这里要选择Android5.0。 ?...项目使用的NDK版本，我们编译的时候是使用r15c，所以我们在Android项目上也要使用r15c，如下： ?...下创建一个asset目录并加入这个文件 最后别忘了在配置文件AndroidManifest.xml上加上权限 android:name="android.permission.CAMERA
目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。...下面就介绍如何使用MNN在Android设备上实现图像分类。...动态库在 https://developer.android.com/ndk/downloads/下载安装NDK，建议使用最新稳定版本在 .bashrc 或者 .bash_profile 中设置 NDK...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用CPU或者GPU，同时获取网络的输入输出层。同时MNN还提供了很多的图像预处理工具，对图像的预处理非常简单。...要注意的是图像的均值dataConfig.mean和标准差dataConfig.normal，还有图片的输入通道顺序dataConfig.dest，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高
你可以通过在名称后添加输入 shape 进行指定。shape 信息需要放在 [] 中。例如：-in “name1,28,28,3”。...在app/src/main/cpp/目录下编写JNI的C++代码。TNN工具编写一个ImageClassifyUtil.java工具类，关于TNN的操作都在这里完成，如加载模型、预测。...probability = result[i]; r = i; } } return r;}不同的模型，训练的预处理方式可能不一样，TNN 的图像预处理在...:layout_weight="1" android:text="实时预测" /> 在MainActivity.java...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类...cd paddle-mobile/tools/ sh build.sh android （可选）如果想编译针对某一个网络编译更小的库时，可以在命令后面加上相应的参数，如下： sh build.sh android...之后按照以下的步骤开始执行： 1、在main目录下创建l两个assets/paddle_models文件夹，这个文件夹我们将会使用它来存放PaddleFluid训练好的预测模型，官方也提供了一些训练好的模型和预测图像...3、在Android项目的配置文件夹中加上权限声明，因为我们要使用到读取相册和使用相机，所以加上以下的权限声明： android:name="android.permission.CAMERA...因为使用到图像加载框架Glide，所以要在build.gradle加入以下的引用。
在恢复模式中的Terminal设置 默认在恢复模式里，是/private/var/root,我们先cd到用户名下 cd /Volumes/[硬盘名字]/Users/[用户名] 在恢复模式里，其实只需要/...rm -rf /Volumes/Macintosh\ HD/Users/[UserName]/.Trash/* 权限问题 默认权限是归root的，因为是在恢复模式新增文件夹（也就是system)。...https://support.apple.com/en-hk/guide/mac-help/mchlp1038/mac 在复制好文件夹之后，可能产生权限问题，这个可以通过Get Info / CMD
获取模型主要有三种方法，第一种是在训练的时候就保存tflite模型，另外一种就是使用其他格式的TensorFlow模型转换成tflite模型，第三中是检查点模型转换。...output_node_names这个可以在mobilenet_v1_1.0_224_info.txt中获取。 不过要注意的是我们下载的模型已经是冻结过来，所以不用再执行这个操作。...1、创建完成之后，在app目录下的build.gradle配置文件加上以下配置信息： 在dependencies下加上包的引用，第一个是图片加载框架Glide，第二个就是我们这个项目的核心TensorFlow...com.github.bumptech.glide:glide:4.3.1' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly' 然后在android...load_model()方法是加载模型，并得到一个对象tflite，之后就是使用这个对象来预测图像，同时可以使用这个对象设置一些参数，比如设置使用的线程数量tflite.setNumThreads(4)
在Paddle Lite源码的根目录下执行以下两条命令编译Paddle Lite的Android预测库。....在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，如预测时使用的线程数量，使用计算资源的模式，要注意的是图像预处理的缩放比例scale，均值inputMean和标准差inputStd...，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。...} return r; }在数据输入之前，需要对数据进行预处理，输入的数据是一个浮点数组，但是目前输入的是一个Bitmap的图片，所以需要把Bitmap转换为浮点数组，在转换过程中需要对图像做相应的预处理...为了避免输入的图像过大，图像预处理变慢，通常在元数据预处理之前，需要对图像进行压缩，使用getScaleBitmap()方法可以压缩等比例压缩图像。
手机上实现图像分类 前言 Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力...在Paddle Lite源码的根目录下执行以下两条命令编译Paddle Lite的Android预测库。 ....在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，如预测时使用的线程数量，使用计算资源的模式，要注意的是图像预处理的缩放比例scale，均值inputMean和标准差inputStd...，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。...为了避免输入的图像过大，图像预处理变慢，通常在元数据预处理之前，需要对图像进行压缩，使用getScaleBitmap()方法可以压缩等比例压缩图像。
《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。...在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。...开发Android项目 我们在Android Studio上创建一个NCNN1的项目，别忘了选择C++支持。 ? 其他的可以直接默认就可以了，在这里要注意选择C++11支持。 ?...在cpp目录下创建一个C++文件，并编写以下代码，这段代码是用于加载模型和预测图片的： #include android/bitmap.h> #include android/log.h> #include...} 最后别忘了在配置文件中添加权限。
在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...有了tensorflow-lite-support库，数据预处理就变得非常简单，通过ImageProcessor创建一个数据预处理的工具，之后在预测之前使用这个工具对图像进行预处理，处理速度还是挺快的，...要注意的是图像的均值IMAGE_MEAN和标准差IMAGE_STD，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。...:layout_weight="1" android:text="实时预测" /> 在MainActivity.java...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
图像构成 位图(bitmap) (r, g, b, a)—>(pixel)—>image 通过调整颜色处理图像 操作的对象是每个像素，我们可以改变图像的色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度...在Android中，颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]的方式进行存储的。 ?...在一张图片中，图像的RGBA（红色、绿色、蓝色、透明度）值决定了该图片所呈现出来的颜色效果。而图像的RGBA值则存储在一个5*1的颜色分量矩阵C中，由颜色分量矩阵C可以控制图像的颜色效果。...要想改变一张图片的颜色效果，只需要改变图像的颜色分量矩阵即可。通过颜色矩阵可以很方便的修改图像的颜色分量矩阵。假设修改后的图像颜色分量矩阵为C1，则有如图3所示的颜色分量矩阵计算公式。 ?...并且，通过如图3所示的运算可知，颜色矩阵M的第一行参数abcde决定了图像的红色成分，第二行参数fghij决定了图像的绿色成分，第三行参数klmno决定了图像的蓝色成分，第四行参数pqrst决定了图像的透明度
技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Tensorflow2 Lite在Android...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...有了tensorflow-lite-support库，数据预处理就变得非常简单，通过ImageProcessor创建一个数据预处理的工具，之后在预测之前使用这个工具对图像进行预处理，处理速度还是挺快的，...要注意的是图像的均值IMAGE_MEAN和标准差IMAGE_STD，因为在训练的时候图像预处理可能不一样的，有些读者出现在电脑上准确率很高，但在手机上准确率很低，多数情况下就是这个图像预处理做得不对。...> 在MainActivity.java中，进入到页面我们就要先加载模型，我们是把模型放在Android项目的assets
新建test.txt，写入： 循环10次。
而最近正好从中移动手里薅了一个标准开发板（如下图），上面自带GSM模组M6312，就想着把tos搞到这个开发板上来利用，M6312接入网络来实现地理位置上报。...[uii3kdtsap.png] 移植的过程中除了搞定tos在MAC系统的STM32CubeIDE上的编译问题外，最大的一个麻烦就是当前开发库还不支持M6312，所以只能自己动手现撸一个。...期间遇到的一个坑是在接收数据的过程中，除了你要获取完所有的数据外，额外的数据也必需清理干净，这个问题我搞了很久。...现说明如下： M6312在收到数据后返回的格式如下: \r\nDATA\r\nOK\r\n 其中4是数据长度，也就是说按上例，在跳过"\r\n"后收完4字节数据"DATA"后还余下...在管理平台创建一个GPS产品，创建两个设备，一个名叫ChinaMobileStandardBoard对应该中移动开发板，一个叫Server，它的作用见后文。
图像腐蚀、膨胀属于形态学的操作，就是基于形状的一系列图像处理操作。数字形态学的基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。...膨胀腐蚀的应用主要体现在消除噪声、分割独立元素或者连接相邻元素、寻找图像中明显极大值、极小值区域以及求图像的梯度。...图像膨胀 图像膨胀的作用是将目标图像扩大，运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。图像膨胀操作可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。...膨胀的算法 用结构元素，扫描图像的每一个元素； 用结构元素与其覆盖的二值图像做与操作； 如果有一个为1，结果图像的该元素为1。否则为0。...，图像的通道数可以是任意的，但是图像的数据类型必须是CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F 参数二：dst，膨胀后的输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型 参数三
通常在一个循环中创建多个SwiftUI视图。例如，我们可能想要遍历一系列名称，并让每个名称成为文本视图，或者遍历一系列菜单项，并将每个名称显示为图像。...这可以在数组和范围上循环，根据需要创建尽可能多的视图。更妙的是，ForEach不会像我们手动输入视图一样被10个视图限制所影响。 ForEach将为其循环的每个项运行一次闭包，并传入当前循环项。...例如，如果我们从0循环到100，它将传入0、1、2，依此类推。....< 100) { Text("Row \($0)") } } ForEach在使用SwiftUI的Picker视图时特别有用，它允许我们显示各种选项供用户选择。...5、在ForEach中，我们从0数到（但不包括）数组中的学生数。 6、我们为每个学生创建一个文本视图，显示该学生的姓名。
在上一篇文章在chromev8中的JavaScript事件循环分析中分析到，在chrome中的js引擎是通过执行栈和事件队列的形式来完成js的异步操作。...虽然每个阶段都有自己的特殊性，但通常，当事件循环进入给定阶段时，它将执行特定于该阶段的任何操作，然后在该阶段的队列中执行回调，直到队列用尽或执行最大回调数。...当队列已用尽或达到回调限制时，事件循环将进入下一阶段，依此类推。 由于这些操作中的任何一个都可能计划更多操作，并且轮询阶段处理的新事件由内核排队，因此可以在处理轮询事件时对轮询事件进行排队。...如果此时有多个计时器已准备就绪，则事件循环将围绕到timers阶段以执行这些回调。 值得注意的是，poll阶段在执行poll queue中的回调时实际上不会无限的执行下去。...check 正常来说，在执行代码时，事件循环最终将进入poll阶段，在该阶段，它将等待传入连接、请求等。
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