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我也要
Android系统实现自定义开机铃声
在Android设备上，我们可以通过一些简单的步骤来实现自定义的开机铃声。在本文中，我将向您展示如何使用Android的系统功能来添加自定义的开机铃声。
步骤1：准备铃声文件
首先，您需要准备一个您想要设置为开机铃声的音频文件。确保音频文件的格式是Android支持的格式，如MP3或WAV。
步骤2：将铃声文件添加到Android项目中
将铃声文件复制到Android项目的res/raw目录下。如果该目录不存在，则需要手动创建。
步骤3：修改AndroidManifest.xml文件
打开Android项目的AndroidManifest.xml文件，并添加以下权限：
<uses-permission android:name="android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED[RK3568][Android11]开机动画铃声制作
摘要：本文介绍了Android开机动画铃声bootanimation.zip的制作方法。重点包括：1）制作动画需包含desc.txt描述文件、part0/part1图片文件夹，并将audio.wav铃声放入part0；2）压缩时必须选择"存储"格式；3）提供两种存放路径方案（odm/media或system/media），并特别说明Android7.0后动画与铃声合并的注意事项。文中还列举了多种无效的铃声放置方法，帮助开发者避免常见错误。调试时可使用adb命令临时验证效果。
Android开机铃声教程，所有Rom，不论CM还是官方，不论是2.3还是4.0，原则上都适用
虽然我个人对开机铃声并没有什么需求，但鉴于很多机油需要，而网络上有没有一篇我认为讲解足够到位的开机铃声教程，所以就抽空写下了这篇教程。 要实现开机铃声，从原理上来讲，不是很复杂，只需在 boot.img 中的 ramdisk 中的 init 脚本中加上相关初始化指令，在系统某个目录（通常是media目录）加入铃声文件即可。 但是，为了便于控制开机铃声的开关或者从根本上取消开机铃声，我下面讲的方
Android12 添加开机铃声
系统默认是没有播放开机铃声的功能，MTK有一套自己的开机铃声处理逻辑，代码在下，但是在10之后MTK就不在维护这部分代码了。直接使用会有很多编译报错，现在把MTK播放铃声的逻辑移植过来。
android 10.0添加开机铃声
在定制化系统中，默认是没有开机铃声的，有客户提出需要要添加开机铃声，所以为了 完成需求，就来实现这一个功能 关于开机铃声 都是在bootanimation_main.cpp 这里面负责管理 frameworks\base\cmds\bootanimation\bootanimation_main.cpp int main() { setpriority(PRIO_PROCESS, 0, ANDROID_PRIORITY_DISPLAY); bool noBootAnimation = b
为Android设备添加自定义开机铃声
在该文件夹中，添加你想要作为开机铃声的音频文件（例如，命名为"startup_ringtone.mp3"）。以上代码中，我们首先获取音频文件的Uri，然后将其复制到媒体存储库中，并将其标记为铃声、通知铃声和闹钟铃声。在Android设备上，我们可以通过编程方式实现添加自定义开机铃声的功能。这样，当你的应用程序运行时，它将自动设置你指定的音频文件作为设备的开机铃声。如有任何进一步的疑问，请随时提问。为你在步骤1中添加的音频文件的名称（不包括文件扩展名）。类将新的铃声设置为默认的闹钟铃声、通知铃声和来电铃声。
Android开机音乐编程
在编写Android应用程序时，我们经常需要为应用程序添加一些特定的功能和效果，以提高用户体验。本文将介绍如何在Android应用程序中实现这一功能，并提供相应的源代码示例。总结起来，要在Android应用程序中实现开机音乐的功能，首先将音乐文件添加到项目资源目录中，然后在应用程序的启动页或主活动中初始化和控制。这样，当用户启动应用程序时，开机音乐将自动播放。接下来，我们需要在应用程序的启动页或主活动中编写代码来播放开机音乐。首先，在布局文件中添加一个。如果希望在应用程序退出或暂停时停止音乐播放，可以在。
android 9.0 系统添加开机铃声
在9.0的系统rom定制化开发中，在做一些项目中，有些产品需求要求添加开机铃声，就是在播放开机动画的过程中，播放开机音乐， 在原生系统中，是默认可以播放开机铃声的，接下来来分析下系统关于播放铃声的相关源码，看下开机铃声具体怎么添加，系统 才可以在播放开机动画的过程中，播放开机铃声，接下来分析下相关的的代码
android 11.0添加开机铃声
在11.0在定制化系统中，默认是没有开机铃声的，有客户提出需要要添加开机铃声，所以为了完成需求，就来实现这一个功能关于开机铃声 都是在bootanimation.cpp 这里面负责管理。
MTK平台Android 13开机动画与铃声自定义实战指南
你可能会说：“不就是个动画嘛，有必要这么较真吗？但我想告诉你，正是这些细节决定了用户对一款产品的第一印象。就像苹果的开机音效、华为的涟漪动画、小米的“Mi”光效……每一个成功的品牌，都有属于自己的“启动仪式”。而在 MTK 平台上，正是赋予你这种能力的钥匙。它不仅是技术实现，更是产品思维的体现。当你掌握了这套从资源设计、源码编译到系统集成的完整闭环，你就不再只是一个开发者，而是一个体验塑造者。所以，下次当你按下电源键，请记得：那一瞬间闪现的画面与声音，是你亲手写下的品牌诗篇。
Android 9 添加开机音乐
Android 9 添加开机音乐
Android设置铃声实现代码
主要介绍了Android设置铃声实现代码,以实例形式分析了Android中铃声设置的相关技巧,非常简单实用,需要的朋友可以参考下
ADSP-21565的SigmaStudio图形化编程实战：从FW工程改造到音频通道打通
本文详细介绍了如何将ADSP-21569的SigmaStudio图形化编程固件工程改造，以适配ADSP-21565的纯片内SRAM内存架构。通过修改内存映射和链接文件，打通了音频输出通道，并成功利用SigmaStudio进行图形化编程，实现了从白噪声生成到音频输出的完整验证流程。
【无线通信】射频杂散（RF Spurious Emissions）
射频杂散（RF Spurious Emissions）是指在无线通信系统中，除了在指定频率范围内的预期信号之外，任何不需要的或非预期的射频信号。这些杂散信号可能会干扰其他通信系统，降低系统性能，并违反无线电通信法规。射频杂散通常包括谐波、次谐波、互调产物和其他非线性失真所产生的信号。
[FreeRTOS+STM32CubeMX] 03 USART串口调试-基于中断实现接收和发送数据
我们接着上一小节，上一节讲到，接收上位机传来的数据时，需要事先知道传来的数据的字节数，这一操作实在有些反人类，那么如何解决这个问题，上位机输入多少，我们就接收多少数据呢？ 接下来我将把USART引入中断，在接收数据的回调函数中引入二值信号量、消息队列，来让我的接收数据能够存储在队列中，并一个一个的在任务中输出出来，并最终在上位机回显。
《基于Yolo算法的火灾检测系统设计与实现》开题报告
在消防安全领域，火灾对生命财产安全构成严重威胁。传统的火灾检测手段存在诸多不足，如误报率高、检测范围有限、响应速度慢等。基于 Yolo 算法的火灾检测系统能够利用深度学习技术，实现对火灾的高效、精准检测，具有重要的现实意义。 从社会安全角度看，该系统可以广泛应用于各类公共场所、工业厂房和居民住宅，实时监测火灾隐患，及时发出警报，为人员疏散和消防救援争取宝贵时间，有效降低火灾造成的人员伤亡和财产损失，保障社会公共安全。
CXL3.0 CDAT（Coherent Device Attributes Table）
在说明CDAT之前，先讲一下CXL中的DOE类型：CXL协议里定义了两种DOE的类型，一种是Compliance就是合规性测试的内容，还有一种就是CDAT（一致性属性表）Memory_Info_Valid是CXL设备的内存配置完成标志，位于DVSEC（Designated Vendor-Specific Extended Capability）的CXL Range X Size Low寄存器中（X为1或2）。
从零构建SOEM主站：基于STM32的EtherCAT伺服控制实战指南
本文详细介绍了如何从零构建基于STM32的SOEM主站系统，实现EtherCAT伺服电机的高精度控制。通过硬件选型、SOEM协议栈移植、PDO/SDO配置优化等实战步骤，帮助开发者掌握工业自动化中的关键运动控制技术，特别适用于23位编码器伺服电机的应用场景。
【AI黑话日日新】什么是算力调度？
算力调度 = 在有限资源下，把任务智能分配到最合适的计算节点，实现效率、成本、稳定性最优。更完整的定义：算力调度是对 CPU、GPU、内存、网络、存储等异构资源进行统一抽象、感知、决策、分配、监控与自愈的全生命周期管理，是分布式系统的“智能管家”。算力调度不是玄学，它是资源管理 + 算法 + 工程实践的结合。先懂概念 → 再玩工具 → 再写策略 → 再优化算法从单机到集群，从CPU到GPU，从离线到在线，循序渐进未来AI与算力网络时代，算力调度是性价比最高、最稀缺、最长期吃香的技术方向之一。
机器学习笔记 - 神经辐射场（NeRF）的简要概述
神经辐射场十分重要。在表示和渲染 3D 场景领域，神经辐射场 (NeRF) 在准确性方面取得了巨大突破。给定底层场景的多个图像，NeRF 可以从任意视点重建该场景的高分辨率、2D 渲染图。与局部光场融合 (LLFF) 和场景表示网络 (SRN) 等现有技术相比，NeRF 更能够捕获场景外观和几何形状的复杂组成部分（例如，依赖于视图的反射和复杂的材料）。NeRF的研究目的是合成同一场景不同视角下的图像。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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