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我也要
发现一个能把手机变成服务器的工具。
在同一局域网下，
或用其他手机电脑连接此手机热点，
就可以下载这个手机的文件、文件夹、APP。
首次使用需要允许软件访问手机存储权限。
进入软件后打开服务器按钮，
之后下面会出现一串网络地址，
向上滑动白色位置可以查看二维码。
在其他手机/电脑浏览器中输入上图的地址，
或者扫描二维码就能进入服务器后台了。
PC端
使用电脑访问可以查看服务器的文件夹，
下载删除文件
右侧可 “下载” “删除” 这些文件件。
左侧切换到 “应用管理” ，
支持卸载服务器端的软件，
点击软件的图标位置，可以下载到本地。
上传文件
可以把本地的图片、app等文件，
上传到服务器端。
剪贴板功能
在 “手机剪切板” 中用来传输复制的文字，
“获取剪贴板” 能粘贴服务器端复制的文字，
“发送剪切板” 能把复制的文字发送到服务器。
“手机截图” 和 “图片浏览” 目前暂不支持。
手机端
用手机访问服务器使用方法同理。
不过功能板会自动隐藏，
需要点左下角黑色方框才能出现。
安装包
长按扫一扫，下方二维码，
发送：1208
基于Landsat-8数据的山西省吕梁市地表温度反演研究过程（大气校正法）
1.数据下载：本实验采用的数据是 ①从地理空间数据云下载的来自landsat8 卫星，云量<=1%,时间为2017年5月12日的山西省吕梁市影像数据。为全面覆盖吕梁市，选用了两片影像。 ②吕梁市边界矢量图 2.数据预处理 ...
在移动端实现在浏览器网页点击按钮并复制文字（且测试打开微信APP）
在IOS手机上测试了以下的浏览器（红色的是打开不了微信，绿色的是可以打开微信的） 百度浏览器，钉钉浏览器，搜狗浏览器，UC浏览器，QQ浏览器，搜狗搜索，Chrome浏览器，Safari浏览器，360浏览器，Firefox（火狐）浏览器，e浏览器（绿色版） html： <span style="display:none;" id="linkCopy">复制的内容</span...
新入手的Atmel-ICE产品说明
【一句话自我介绍】 我是Atmel最新推出的功能强大的调试编程工具，适用于Atmel ARM® Cortex®-M的Atmel SAM和AVR® 系列芯片。 【我支持的软件】 完美支持Atmel Studio 6.2以上版本直接支持ICC8AVR以上版本支持烧录ICCAVR、CVAVR、IAR等生成的HEX文件 【我支持的器件】 支持AVR 32-bit MCUs的JTA
android刷ios,安卓刷ios方法教程【详解】
ios操作系统的流畅度非常的高，因此人们都愿意购买 苹果 的手机。大家都知道苹果智能手机的售价是非常昂贵的，并不是社会上每一个人都可以负担得起的。有非常多的消费者为了可以达到非常好的操作体验，因此有非常多人们都会购买安卓智能手机，然后为自己的安卓智能手机刷入ios操作系统。但是有非常多的手机用户都不会都不会将ios系统刷入安卓手机中，那小编就给大家说一说安卓刷ios的方法教程。获取root权限要把...
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实战经验：Sensor Bringup中那些坑我都帮你踩过了（避坑指南）
本文是一份详尽的Sensor Bringup实战避坑指南，总结了从I2C通信、MCLK时钟、电源管理到图像异常等关键环节的常见问题与排查方法。文章提供了系统化的调试工作流，强调先硬件后软件的排查原则，旨在帮助硬件工程师快速定位并解决Sensor启动过程中的难题，提升开发效率。
ios上如何能运行android程序,怎么在ios 系统上面运行安卓软件嘛
怎么在ios 系统上面运行安卓软件嘛以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！怎么在ios 系统上面运行安卓软件嘛你可以寻找一下 ios 版本的同样的软件。 如果是安卓版本肯定是安装不到ios上面的。Flyme4.0系统能运行安卓软件吗您好，可以得啦，万变不离其宗，魅族Flyme系统是基于安卓的，不可能不支持安卓软...
大疆前端开发面试题及参考答案（4万字长文）
在前端项目中，难点和性能优化的挑战无处不在。比如在处理复杂交互界面时，实现流畅的动画效果和实时反馈就是一大难点。当界面中有大量元素需要同时进行交互和动态更新，像电商平台的商品筛选和排序功能，不仅要保证操作的即时响应，还要确保界面在各种设备和网络环境下的稳定性，这就需要对事件处理、DOM 操作和数据更新机制有深入理解。在性能优化方面，首屏加载速度是常见的难点。当页面包含大量图片、脚本和样式文件时，如何合理地进行资源压缩、合并与缓存，以减少加载时间，是需要精心考虑的。
android ios9 rom,安卓党也能用上IOS9了 奇兔刷机首发24款机型仿IOS9 ROM
9月10日苹果发布会落下帷幕，新一代iPhone手机——iPhone6S、iPhone6SPlus和即将发布的IOS9成为了当仁不让的主角，大多数用户对它翘首以盼。现在奇兔FIRE团队首发仿IOS9 StyleROM，已支持24款机型一键刷入仿IOS9风格刷机包ROM。安卓党想迅速体验仿IOS9ROM的魅力，可进入奇兔ROM市场仿IOS9刷机包ROM专区http://www.7to.cn/zhua...
9篇3章3节：FAERS数据库公共仪表板搜索功能操作与解析
FAERS（FDA不良事件报告系统）公共仪表板是一个强大的工具，用于查询和分析药物及生物制品的不良事件数据。通过该仪表板，用户可以按药品或不良反应进行搜索，查看报告数量、事件类型及时间分布，从而辅助药物安全性分析和科研研究。本文重点介绍仪表板的搜索功能，包括按产品和按不良反应查询的操作步骤、筛选与多维数据分析方法，以及关键概念的解释，帮助用户科学、理性地使用FAERS数据，提升用药决策的准确性和安全性。
大数据运营可视化：Tableau+PowerBI数据看板搭建教程
当企业数据量从“GB级”跃升到“TB级”，运营人员面临的最大挑战不再是“如何收集数据”，而是“如何让数据说话”。数据看板作为“运营指挥中心的仪表盘”，能将零散的用户行为、业务指标、流量趋势浓缩成可快速解读的视觉语言。本文结合Tableau（自由探索的“数据瑞士军刀”）与PowerBI（微软生态的“组合家具”）两大工具，从需求分析→数据准备→指标设计→视图搭建→ dashboard 组合，一步步教你搭建符合业务逻辑的运营看板。
ios与android机制,微信分享——ios和安卓机制居然不一样！
之前分享过一篇转载的微信分享填坑文章基本涵盖了微信分享功能开发的基本操作。实际项目中，在做微信分享追踪的时候，遇到了一个百思不得其解的问题。在加入了用户分享追踪功能之后，页面已经加载完成的情况下，安卓分享功能没有任何问题，ios却总是分享失败。关于ios和安卓设备的差别项目需求是，我们需要对用户的分享行为做追踪，对用户从哪个人分享的链接进来的做记录。所以每个用户有一个唯一的分享码。用户A分享出去，...
芒果YOLOv8改进16：检测头Head篇：即插即用｜新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头，原创改进适配YOLOv8高效检测头，检测头新颖性改进，全网首发独一份
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苹果系统和安卓系统的区别_安卓手机刷苹果ios系统，会发生什么
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
android os仿ios,安卓仿ios12桌面全套仿安卓完美版
详情安卓仿ios12桌面全套仿安卓完美版，苹果系统的仿安卓系统工具，使用便捷，安卓手机也能体验苹果系统，从桌面、主题、UI、系统内的各种细节轻松体验效果，画面流畅轻松使用启动器操作使用，喜欢的朋友快来下载吧。安卓仿ios12桌面全套仿安卓完美版优势1、IPhone12启动器是安卓手机中热门的IPhone主题替换应用，让你安卓桌面直接变成IPhone主题;2、从主题，桌面，UI以及系统内的各种细节都...
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")
风之大陆ios android账号互通,《风之大陆》安卓和ios互通吗
导读风之大陆安卓和ios互通吗?有些玩家在安卓玩家和苹果的玩家都会有这样的疑惑，同时还有些玩家似乎没有找到好友的服务器，对于这个问题，小编也为大家整理了相关的内容。《风之大陆》安卓和ios互通吗?...风之大陆安卓和ios互通吗?有些玩家在安卓玩家和苹果的玩家都会有这样的疑惑，同时还有些玩家似乎没有找到好友的服务器，对于这个问题，小编也为大家整理了相关的内容。 《风之大陆》安卓和ios互通吗?风之...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
android 不如 ios,安卓永远不如iOS运行流畅的根本原因
安卓手机越用越卡，这是一个不争的事实，即便是目前主流的安卓旗舰机，使用一年之后也会感觉到明显的卡顿。反观苹果，即便iPhone 6s也很少出现卡顿的情况。为什么安卓永远不如iOS运行流畅？这些才是最根本的原因：1.系统结构不同安卓系统是通过java编写的，整个安卓系统则是在java虚拟机里面运行的，因此系统运行起来非常麻烦，需要调用大量的资源来保证系统流产运行。而iOS则是用Objective-C...
ios怎么玩android游戏,安卓手机怎么玩ios游戏 教你打开iOS游戏
很多人都问安卓手机能不能玩ios的游戏，从原则上来讲，是不可以的，两家系统都不支持彼此的兼容，用了安卓就不能玩IOS的游戏，除非这款游戏也有安卓版本。Android和IOS 属于不同的系统，简单点说，安卓手机不能玩IOS版的游戏但是游戏都会发布2个版本 一个是安卓版本 一个是苹果版本，你只要通过IOS知道游戏名字，再到网上找到该游戏，下载并安装安卓版本的就可以玩了。如果安卓机没有这款游戏，你可以试...
ios开发和安卓开发java_好奇？Android与iOS究竟有什么区别？终于知道了！
智能手机系统的发展从如今的百花齐放在到三足立鼎，而发展到了现在则是安卓与ios两家平分天下。谁的系统好用？到底是IOS好呢，还是安卓系统好呢？至今没有一个结果。那么Android与iOS到底有什么区别呢？下面就让我们一起来看看吧！开发机制Android的编程语言是JAVA，而iOS的则是Objective-C，不过要是说Android系统之所以有些卡顿是因为JAVA开发语言的关系，或者是拿它和Ob...
android转ios系统,王者荣耀安卓怎么转苹果系统 安卓转ios系统方法
王者荣耀安卓怎么转苹果系统呢?今天小编给大家带来的是王者荣耀安卓转ios系统方法哦!想知道的小伙伴就和小编一起来看看吧!王者安卓怎么转换苹果系统?我们都知道这款游戏的安卓系统已经开放了转移到苹果系统的功能，也就是说安卓玩家如果想要换苹果手机的话，可以直接把原本在安卓手机上的账号转移过去，具体的操作方法其实不难，大家可以根据我接下来给大家整理的步骤进行角色的转换哦!目前王者荣耀这款游戏已经支持安卓号...
android 打开系统相册_iOS与安卓的相册，逻辑有很大不同
个人转iOS还不到一年，之前一直用的是安卓机。看见知乎有此类争议，于是简单写了下我对安卓与iOS相册逻辑的认识。希望此文能解答一些疑惑。（为避免争吵，尽量不讨论他们之间的利弊）首先先说说安卓的相册：安卓有一个“本地目录”，拿我手里安卓8的坚果R1来说，这个路径在storage/emulated/0下（以下简称“本地目录”）。MT管理器下的本地目录系统相机拍摄的照片视频，被放在本地目录/DCIM/C...
原神ios android,原神ios和安卓数据互通吗 原神ios和安卓能一起玩吗
原件手游今天开启了公测，玩家们都迫不及待想来玩玩看看，玩家们会从不同的平台登录游戏，那么就有个问题，原神ios和安卓数据互通吗、能一起玩吗，接下来小编给大家带来答案。 原神ios和安卓数据互通吗根据官方说法，原神的多平台(包含PC、安卓、ios)之间的数据是完全互通的，并且玩家可以自由进行登录平台的切换，也就是说只要玩家登陆时使用的账号确定，玩家在不同设备上都可以使用共通的角色数据和进度来进行冒...
iphone怎么变android,如何将安卓变ios7 将安卓变iphone的两种简单方法分享
第一种将安卓变ios7方法如果你非常喜欢iOS 7的设计风格却又不愿意放弃Android系统带来的自由体验，或许让你的Android系统看起来像iOS 7是一个不错的选择。现在通过一些Android平台的美化软件就能让锁屏、通知栏以及控制中心等各种系统界面看起来和iOS 7一模一样，而且只需5步哦！第一步：Espier Launcher 7Espier Launcher 7是一款iOS 7风格An...
android ios互通,原神ios和安卓互通吗
原神中ios和安卓是互通的，同时也可以一起玩，不仅是ios和安卓是互通的，pc端也是互通的，可以说三端互通是可以给所有的玩家最好的体验，那既然互通那玩家自然就可以一起玩啦。详细答案：原神ios和安卓互通吗原神这款游戏即将要上线啦，相信很多玩家非常的期待这款游戏，那也有很多玩家有所疑虑，这款手游出了之后ios和安卓互通吗，答案是，ios和安卓是互通的。这个是两个不同系统的版本，玩家需要下载对应自己手...
ios比android应用,同为一个APP，为什么iOS的比安卓的大？
1、过去的说法iOS要准备iPhone、iPad两款产品的分辨率图像资源，所以APP占用巨大，但Android对图像的处理要求不高。过去这样理论可能成立，但是安卓已经发展到8.0版本了，现在这个命题是个伪命题。2、科学分析既然第一种观点现在不成立，那么我就科学分析下。首先，进行安装文件分析Android是apk，iOS是ipa。两个都是压缩包文件，但是两者的压缩率是不同的，比如安卓版微信apk文件...
明日之后android和ios,明日之后ios和安卓能一起玩吗
明日之后ios和安卓可以一起玩，具体情况是11月2日至5日所开的服务器为iOS和安卓官网混服。11月6日及以后会开放若干新服，服务器分为iOS和安卓官网混服，以及安卓渠道服务器两种。如果iOS玩家想和安卓朋友一起，也可以等到11月6日和安卓玩家一同进入新服。关于《明日之后》公测服务器情况：11月2日-11月5日所开的服务器为iOS+安卓官网混服。但由于此时安卓尚未公测，服务器中只有iOS玩家;安卓...
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