Adeus 项目教程

Adeus 项目教程

ADeus An open source AI wearable device that captures what you say and hear in the real world and then transcribes and stores it on your own server. You can then chat with Adeus using the app, and it will have all the right context about what you want to talk about - a truly personalized, personal AI. ADeus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADeus

1. 项目的目录结构及介绍

Adeus 项目是一个开源的 AI 可穿戴设备项目,其目录结构如下:

ADeus/
├── .github/             # 存放 GitHub 工作流文件
│   └── workflows/
├── app/                 # 移动/网页应用代码
├── devices/             # 硬件设备相关代码
├── docs/                # 项目文档
├── scripts/             # 脚本文件
├── supabase/            # 后端及数据库代码
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── .gitmodules          # Git 子模块配置文件
├── .prettierignore      # Prettier 忽略文件
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── TODO.md              # 待办事项文件
└── prettier.config.cjs  # Prettier 配置文件
  • .github/: 存放与 GitHub 相关的配置文件,如工作流(workflow)文件。
  • app/: 包含移动或网页应用的前端代码。
  • devices/: 包含与硬件设备交互的代码。
  • docs/: 包含项目的文档资料。
  • scripts/: 包含项目中使用的各种脚本文件。
  • supabase/: 包含项目后端及数据库的代码。
  • .gitignore: 指定 Git 应该忽略的文件和目录。
  • .gitmodules: 如果项目包含子模块,此文件用于配置子模块。
  • .prettierignore: 指定 Prettier 格式化工具应该忽略的文件和目录。
  • LICENSE: 项目使用的许可证文件。
  • README.md: 项目的基本介绍和说明。
  • TODO.md: 记录项目中的待办事项。
  • prettier.config.cjs: Prettier 的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

在 Adeus 项目中,具体的启动文件会依赖于你所要运行的部分。通常情况下,如果你要启动前端应用,你会在 app/ 目录下找到启动文件,例如 index.jsmain.js。对于后端服务,启动文件可能位于 supabase/ 目录下。

以下是一个假设的前端启动文件 app/index.js 的示例:

// index.js
import { createApp } from 'vue';
import App from './App.vue';

const app = createApp(App);
app.mount('#app');

而对于后端,可能是类似于 supabase/server.js 的文件:

// server.js
const express = require('express');
const app = express();

// 设置中间件和路由

app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000.');
});

这些文件的具体内容会根据项目使用的框架和技术栈有所不同。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目运行的参数和设置。在 Adeus 项目中,可能包含以下配置文件:

  • .prettier.config.cjs: 用于配置代码风格,确保代码格式的一致性。
  • prettier.config.cjs:
// prettier.config.cjs
module.exports = {
  semi: true,
  trailingComma: 'es5',
  singleQuote: true,
  printWidth: 80,
  tabWidth: 2,
};
  • .gitignore: 用于配置 Git 忽略不需要提交到版本库的文件和目录。
# .gitignore
node_modules/
dist/
*.log

具体的配置文件和其内容会根据项目的具体需求和所使用的工具而有所不同。在项目中,通常会有详细的说明文档来解释各个配置文件的作用和配置方法。

ADeus An open source AI wearable device that captures what you say and hear in the real world and then transcribes and stores it on your own server. You can then chat with Adeus using the app, and it will have all the right context about what you want to talk about - a truly personalized, personal AI. ADeus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADeus

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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