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原创：HyperAI超神经
关键词：华为 鸿蒙
今天下午，在华为东莞工业园区举行的开发者大会上，华为消费者 CEO 余承东，正式宣告发布了鸿蒙操作系统！
全球首个基于微内核的全场景分布式 OS 终于来临！鸿蒙的英文为 HarmonyOS，寓意为给这个世界带来和谐。
【划重点】根据余承东的报告，鸿蒙具备四大技术特性：
1、分布式架构首次用于终端 OS，实现跨终端无缝协同体验；2、确定时延引擎和高性能 IPC 技术实现系统天生流畅；3、基于微内核架构重塑终端设备可信安全；4、通过统一 IDE 支撑一次开发，多端部署，实现跨终端生态共享。
最后，余承东还宣布鸿蒙开源！
点击HERE观看现场视频
在随后的采访中，余承东披露了以下几个要点：
1、华为在鸿蒙系统上投入大量精力，有近 5000 人参与开发； 2、鸿蒙适用于笔记本设备，但还是优先使用 Windows 系统；3、鸿蒙 OS 在手机上适配工作已经完成，随时可以投入使用； 4、海外手机业务受到了一些影响，但整体处于增长趋势。
HarmonyOS Lite Wearable UI开发实战：鸿蒙轻量级穿戴设备UI标准库详解
HarmonyOS（/ˈhɑːrməni ˌoʊ ɛs/），中文名为“鸿蒙操作系统”，其英文名称源于“harmony”一词，意为“和谐”，象征设备间无缝协同的技术愿景。该命名不仅体现华为对全场景生态统一性的追求，也蕴含中国传统文化中“始于鸿蒙”的哲学意象，寓意技术新生与系统纯净。通过“鸿蒙”之名，华为传递出打破终端壁垒、构建万物互联世界的使命。开发者可通过.config文件声明所需组件，构建工具链自动剔除未引用模块：配合编译脚本实现条件编译：endif。
什么是和谐操作系统？ 华为新操作系统介绍
muhamad mizan bin ngateni/Shutterstock.com穆罕默德·米赞·本·恩盖特尼/Shutterstock.comAfter years of speculation and rumor, Chinese tech giant Huawei formally unveiled its Harmony OS operating system in 2019. It’s...
os2-21.最老的操作系统
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1分钟教会你如何视频转文字，简单又实用
平常我们在刷短视频或是追剧时，偶尔会看到一些戳中心巴的台词文案，就想将其摘抄下来，但在这过程中就需要不断的中途暂停或重复播放，再进行手动输出，十分麻烦。其实有一个较为不错的解决方法，只要借助工具，将视频导入其中，就可以轻松的将内容转写为文字，之后再对结果进行复制黏贴就行，省时又高效。所以接下来就会分享一个实用的视频转文字教程，你们赶紧搬好小凳子坐稳往下看！视频转文字怎么操作具体操作步骤如下步骤一：在电脑中安装该软件并打开，选择【视频转文字】功能，并根据界面提示导入需转写文字的视频文件，有一键拖拽和点击添加两
HarmonyOS和android-harmonyOS:和谐操作系统
鸿蒙和安卓| 鸿蒙操作系统 与 HarmonyOS 相关的精彩内容的精选列表 Ⅰ． 什么是鸿蒙？ HarmonyOS是第一个基于微内核的全场景分布式操作系统。 是华为自主研发的操作系统。 2019年8月9日， HarmonyOS系统在华为开发者大会（）上正式发布。 华为将率先布局智慧屏、车载终端、可穿戴终端等智能终端。 未来，越来越多的智能设备将使用开源HarmonyOS 。 HarmonyOS实现了模块化耦合，对应不同设备的灵活部署。 HarmonyOS具有三层架构。 第一层是核心，第二层是基础服务，第三层是程序框架。 可用于大屏幕、PC、汽车等不同设备。 也可以随时用在手机上，不过目前华为还是偏向于安卓。 鸿蒙底层由HarmonyOS micro kernel 、 Linux kernel组成， HarmonyOS micro kernel将成为完整的鸿蒙微内核架构。 Ⅱ． 发展历程 [2012] 鸿蒙操作系统于2012年在上海交通大学启动。 [2018.8.24] 华为申请了Huawei HarmonyOS商标。 登记公告之日起HarmonyOS商标是2019
harmonyos英文怎么读-harmonyOS:和谐操作系统
harmonyos英文怎么读
EdrawMax Crack,跨平台图表软件
EdrawMax Crack,跨平台图表软件 EdrawMax Crack是一个多合一的图表应用程序，允许您使用丰富的示例和模板库创建流程图、思维导图、组织结构图、网络图和平面图。EdrawMax 使学生、教师和商业专业人士能够可靠地创建和发布多种图表来表示任何想法。EdrawMax Crack是一款一体化图形软件，可以轻松创建具有专业外观的流程图、网络图、组织结构图、业务演示、建筑计划、思维导图、时装设计、UML 图、工作流、程序结构、网页设计图、电气工程图、方向图、数据库图等。 Edra
鸿蒙os开源完整视频,【和谐 OS】来了！鸿蒙现场视频解析
今天下午，在华为东莞工业园区举行的开发者大会上，华为消费者 CEO 余承东，正式宣告发布了鸿蒙操作系统！ 全球首个基于微内核的全场景分布式 OS 终于来临！鸿蒙的英文为 HarmonyOS，寓意为给这个世界带来和谐。【划重点】根据余承东的报告，鸿蒙具备四大技术特性：1、分布式架构首次用于终端 OS，实现跨终端无缝协同体验；2、确定时延引擎和高性能 IPC 技术实现系统天生流畅；3、基于微内核架构重...
阿里云百炼接入本地Claude，接入idea
阿里云百炼平台提供两种接入方式：未购买套餐时使用通用API Key（sk-xxxxx），需注意免费额度独立计算且不会自动切换模型；购买Coding Plan套餐后使用专属API Key（sk-sp-xxxxx），享受固定月费无超支风险。配置需在.claude/settings.json中设置认证信息，包括API Key和Base URL。建议开启"用完即停"功能避免意外扣费，不同模型的免费额度互不影响。购买套餐后还可通过IDEA插件Claude Code进行集成，实现固定费用下的稳定使用
Unity嵌套ScrollView滑动冲突解决方案：ExecuteEvents.Execute事件透传
在Unity UGUI中，竖向与横向ScrollView嵌套时出现滑动失效，本质是EventSystem事件分发机制的拦截限制。其原理在于PointerDown被外层捕获后，后续PointerMove默认不向下透传；ExecuteEvents.Execute提供了一条绕过常规冒泡流程的官方事件旁路，支持低延迟、方向自适应的精准透传。该技术具备高兼容性与零侵入特性，广泛应用于电商商品页、内容流卡片组、多级导航等需‘列表中嵌套轮播/标签’的真实场景，是解决UGUI嵌套滚动问题的核心工程实践方案。
鸿蒙视频激活码,【和谐 OS】来了！鸿蒙现场视频解析
https://mp.weixin.qq.com/s/Fbta3MKMWbp1ue_6UzLQ0g今天下午，在华为东莞工业园区举行的开发者大会上，华为消费者 CEO 余承东，正式宣告发布了鸿蒙操作系统！全球首个基于微内核的全场景分布式 OS 终于来临！鸿蒙的英文为 HarmonyOS，寓意为给这个世界带来和谐。【划重点】根据余承东的报告，鸿蒙具备四大技术特性：1、分布式架构首次用于终端 OS，实现...
基于Python API的ECMWF大气数据批量下载与自动化处理实践
本文详细介绍了如何利用Python API实现ECMWF大气数据的自动化批量下载与处理。针对遥感分析中手动下载ERA5等数据的痛点，文章提供了从API密钥配置、核心脚本编写到元数据解析、任务队列调度及数据质量检查的全流程实践指南，旨在帮助科研与工程人员高效获取并处理大规模气象数据。
鸿蒙os开发者大会视频,【和谐 OS】来了！鸿蒙现场视频解析
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仪表数字图像识别的传统方法
虽然现有很多机器学习算法能够准确地识别数字，但是传统方法对于一些需要离线识别且计算能力有限的下位机设备来说，仍然有非常不错的效果。因此，今天就向大家讲解一下传统的数字识别方法在仪表读数方面的应用。 1.图像预处理技术 1.1 主要流程 图像处理依次需要进行图片预处理、字轮区域定位、字符分割和字符识别等过程。其中图像处理流程如下图所示。 2. 详细过程 2.1 灰度化 为了减小图像原始数据量，本系...
openharmony之UniProton内核技术揭秘：鸿蒙面向工业控制领域的RTOS设计之道
UniProton是鸿蒙操作系统面向工业控制领域的轻量级实时操作系统(RTOS)，专为资源受限的嵌入式设备设计。作为鸿蒙生态的重要组成部分，UniProton提供了高效的实时任务调度、内存管理和IPC机制，满足工业控制场景对实时性和可靠性的严格要求。想象一下，UniProton就像一个超级聪明的管家，管理着电子设备里所有的工作。让你的智能手表既能显示时间，又能接收消息让家里的扫地机器人既能避开障碍物，又能记住哪里已经打扫过了让工厂里的机器人手臂既能精确地抓取东西，又能快速地完成任务实时性强。
鸿蒙OS（HarmonyOS）的分布式架构解析：如何实现多设备无缝协作
本文深入解析了鸿蒙OS（HarmonyOS）的分布式架构如何实现多设备无缝协作。其核心在于分布式软总线、数据管理与任务调度三大技术基石，它们共同构建了统一的“超级虚拟终端”，实现了硬件能力与服务的跨设备自由流转与共享，从而为用户带来“一拉即合”的极简协同体验。
C++从入门到进阶的系列书籍推荐（22本书）
要多读书，读好书！一本书要多读几遍才好，每次都可能有新的收获！特别在是有一定的工作年限和工作经验之后！读书百遍，其义自见！ 下面就给大家推荐一下C++程序员进阶需要读的经典书籍： 1、C++入门书籍 C++是在C语言的基础上发展而来的，要学习C++之前需要先学习C语言。有了C语言基础之后再去学习C++。 1.1、C语言程序设计（谭浩强） 该书被公认为学习C语言程序设计的优秀教材，被全国大多数高校选用，是学习C语言的主流用书。本书比较通俗易懂，是初入者必备的书籍。 ........
鸿蒙跨端框架Flutter学习day 2、常用UI组件-比例适配 AspectRatio 深度解析
摘要： AspectRatio组件在多设备开发中确保UI元素保持固定比例。它通过强制约束父容器尺寸，使组件在不同屏幕（如手机、平板）上维持开发者设定的宽高比。核心参数为aspectRatio（宽高比值），使用需避免无限约束或固定尺寸冲突。典型应用包括16:9视频播放器和1:1正方形相册封面，保障跨平台视觉一致性。该组件是鸿蒙等多端适配场景下UI设计的关键工具。
2025.05.28【读书笔记】|如何用SILVA和RFAM数据库高效去除rRNA污染
摘要： 在Ribo-seq等测序数据分析中，清除rRNA污染对结果准确性至关重要。仅使用SILVA数据库可能遗漏5S rRNA污染，建议结合RFAM数据库（特别是RF00001家族）全面清除。操作要点包括：下载两库序列、将RNA碱基U替换为DNA的T、合并序列建立索引，使用bowtie2过滤rRNA reads。注意U/T转换是关键，否则会导致比对失败。该方法能有效提升数据清洁度，为后续分析奠定基础。
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")
解锁HarmonyOS图形图像媒体子系统，开启视觉盛宴新旅程
当用户点击一个按钮时，输入事件模块捕捉到点击事件，传递给相应的 UI 组件，UI 组件根据事件做出响应，可能会触发动画模块执行动画效果，同时窗口管理模块和渲染绘制模块协同工作，确保界面的更新和显示。在一个 3D 游戏场景中，大量的模型、纹理和光照效果需要实时渲染，GPU 和渲染管线优化技术的结合，能够确保游戏画面的流畅性和稳定性，让玩家享受到沉浸式的游戏体验。在构建应用界面时，UI 组件模块就像是搭建房屋的砖块，提供了诸如按钮、文本框、列表等基础组件，开发者可以根据需求自由组合，构建出各式各样的交互界面。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
汽车电子四大核心解决方案：智能座舱、自动驾驶、车身底盘与车联网技术解析
汽车电子是汽车智能化转型的核心驱动力，其本质是通过电子电气架构的革新，将传统汽车升级为具备感知、决策和执行能力的移动智能终端。其技术原理围绕域控制器架构展开，通过高性能SoC芯片整合算力，并依赖AUTOSAR Adaptive等中间件实现软硬件解耦，从而支撑软件定义汽车。这一技术体系的价值在于，它通过数据驱动和算力集中，实现了整车功能的持续迭代和用户体验的个性化升级。在应用场景上，汽车电子解决方案已深度渗透至智能座舱的人机交互、自动驾驶的环境感知与决策、车身底盘的线控执行，以及车联网的协同通信等关键领域。本
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
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Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
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EdrawMax：Create over 210 types of diagrams, including flowcharts, blueprints, network, and architecture diagrams, with 10,000+ free templates on our powerful AI-powered platform
harmony鸿蒙是什么意思,“鸿蒙”为啥叫“HarmonyOS”？“余大嘴”：和谐、方便...
亲爱的朋友们，大家好！你们的元气小编小伊伊再次上线啦！说起“鸿蒙”系统相信大家还有印象吧？这是华为在前段时间被拉入“实体名单”的时候所曝光的“备胎”之一！虽然在刚刚曝光的时候有很多人都不太看好鸿蒙，但是就在昨天的华为全球开发者大会上，华为的余承东亲自发布了“HarmonyOS”！我们都知道，这款系统的中文名称是“鸿蒙”！而鸿蒙的意思是“开天辟地”的意思！如果直接翻译的话，用“genesis”这个词...
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