墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
3.1k累计阅读
3.1k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
手边有个乐phone手机，刷到最新系统，可惜不让用home键，郁闷。
于是自己编写个小程序测试，模拟home键：
Android设备在按下Home键会自动切换回桌面，其实实现的方法很简单，由于Launcher捕获了Home键的按下action，我们直接发送个Intent给Launcher即可，
Intent i= new Intent(Intent.ACTION_MAIN);
i.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);i.addCategory(Intent.CATEGORY_HOME);
startActivity(i);
在乐phone上测试，失败。
于是网上找了下，嘿嘿，Button Savior ，效果非常好.....
相关软件自己 google或者百度.....
inferCNV包安装问题及解决办法
InferCNV是一个由broad研究所开发的，利用单细胞转录组数据分析肿瘤细胞拷贝数变异（CNV）的工具。基本思路是在整个基因组范围内，通过计算肿瘤细胞关于参考的“正常”细胞的相对表达，利用滑窗思想对邻近的基因相对表达，计算拷贝数。 先贴一个官方安装说明： 官方infercnv安装说明 安装infercnv包： if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager:
安卓去除虚拟按键（home键，返回键，列表键）
系统5.1 相关文章：安卓添加虚拟按键 1.修改以下两个文件中home和recent_app的visibility属性为gone（属性为隐藏） frameworks/base/packages/SystemUI/res/layout-sw600dp/navigation_bar.xml frameworks/base/packages/SystemUI/res/layout/nav...
深入解析Pytest 底层源码
Pytest 的底层架构是一个基于 pluggy钩子机制的微内核架构。其核心流程是一个固定的链条，链条上的每个环节都通过钩子向外暴露，允许插件介入。这种设计使得 Pytest 极其灵活和强大。启动： 解析配置，加载所有插件（包括核心插件）。收集： 遍历文件系统，发现测试用例，并生成Item对象。执行： 对每个Item，依次执行setup->call->teardown协议。报告： 在整个过程中，通过不同的钩子收集信息，最终生成报告。
android mtk 按键,Android 4.0 虚拟按键、手机模式、平板模式（转）
nullem;text-align:left">平台信息:内核：linux2.6/linux3.0系统：android/android4.0平台：S5PV310(samsungExynos4210/4412)作者：xubin341719(欢迎转载，请注明作者)&nBSP; 三星新拿回来来的BSP，编译后没有“返回、最近打开应用、home”三个虚拟键。我们硬件在设计的时候也没有设定...
用Arduino和RC522模块DIY一个NFC门禁卡复制器（附完整代码）
本文详细介绍了如何利用Arduino和RC522模块DIY一个NFC门禁卡复制器，包括硬件连接、软件配置、数据读写技术及完整代码实现。通过本教程，电子爱好者可以深入了解NFC技术，并构建自己的智能门禁系统，适用于家庭安全、办公场所等多种场景。
AD9371 官方例程构建及单音信号收发
项目构建基本流程和AD9361差不多，由于官方使用的ZCU102，记录下移植遇到的一些问题最终接收到正确的正弦波Errors: 0Errors: 0Errors: 0Errors: 0AD9361。
安卓 P 动态显示和隐藏虚拟按键
需求： 系统预制两个launcher，客户launcher要隐藏虚拟按键并全屏，切换原生launcher后，虚拟按键要正常显示。 在安卓 7.1 上主要是实现PHONE_STATUS_BAR_ENABLE 和PHONE_STATUS_BAR_AUTO_HIDE 来控制，但是安卓P上不行。 public static final String PHONE_STATUS_BAR_ENABLE = “p...
【温室气体数据集】全球总碳柱观测网络 TCCON
【温室气体数据集】全球总碳柱观测网络 TCCON
悬浮菜单+虚拟按键
1.首先控制悬浮窗要用service 2.悬浮窗的参数 Java代码 if (wm == null) wm = (WindowManager) getApplicationContext().getSystemService("window"); if (ballWmParams == null) { ballWmPara
大数据领域存算分离：教育行业的数据应用探索
在当今数字化时代，教育行业积累了海量的数据，如学生的学习记录、考试成绩、在线学习行为等。如何高效地存储、管理和分析这些数据，以挖掘其潜在价值，为教育决策、教学改进和学生个性化发展提供支持，成为教育行业面临的重要挑战。大数据领域的存算分离技术为解决这一问题提供了新的思路和方法。本文旨在探索存算分离技术在教育行业的数据应用，分析其原理、优势和实际应用场景，为教育行业的数据管理和分析提供参考。本文共分为十个部分。第一部分介绍背景，包括目的和范围、预期读者、文档结构概述和术语表；
H3C BGP联盟实验
bgp,bgp联盟，bgp公认团体属性，
Android 4.0 虚拟按键、手机模式、平板模式
平台信息: 内核：linux2.6/linux3.0 系统：android/android4.0 平台：S5PV310(samsungexynos4210/4412) 作者：xubin341719(欢迎转载，请注明作者) 三星新拿回来来的BSP，编译后没有“返回、最近打开应用、home”三个虚拟键。我们硬件在设计的时候也没有设定相应的物理按键，平时调试程序的时候比较麻烦。怎
Qt CEF融合技QCefView使用教程
如果从事C++客户端开发，对CEF应该不陌生，当C++界面需要和web交互时，CEF是很好的解决方案，当然Qt也提供了QWebEngineView来进行web交互，最近在万兴喵影的安装目录看到了QCefView.dll，之前也听说过这个库，没在意，没想到还真有人用到项目里面，于是决定自己编译写个demo看看......
android发送全局模拟按键（可以不在当前app界面）
做这个功能是因为我好几个手机（小米4，红米note2）都是三大金刚键坏了，没法操作手机，网上下载了按键精灵和全面屏之类软件，总感觉广告太多体验不好，于是自己动手，丰衣足食，来一张动图展示一下效果。 首先是判断模拟按键服务是否开启，没有开启就调用api去无障碍界面开启这个服务。 if(!SimulateKeyService.isAccessibilitySettingsOn(Ma...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Lumia 830 win10m 启用触摸按键
用了一年半的830疑似翘屏… 按键基本失灵 每次按的时候基本都是 appbar 那里有反映… 实在懒于换手机（主要是不想花钱…） 研究下怎么启用虚拟按键，还能再战几年… 启用虚拟按键 其实简单说法就是改注册表 不过wp默认是不允许改注册表的 那么就需要先解锁权限 解锁权限首先要用到一个工具：Interop Tools 这个是目前比较流行的工具...
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")
Android tp的虚拟按键(virtual key)处理
Android tp的虚拟按键处理 现在在越来越多的Android的手机都是虚拟按键来操作，但是对于开发者来说可能会关心Android对虚拟按键如何处理的。对Linux熟悉的人可能会说，it's easy， 调用input_report_key（）。OK，你说的没有错误，但是在android中，google让你对策略和驱动有了更加深入的了解。 APP------->
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
比较windows phone 的回退事件与android的回退事件
public void onBackPressed() { finish(); } 如果要做一个页面导航的功能的话，就我而言，认为，windows phone开发比android更加人性化，更加傻瓜化能够后退键保存相应的数据啊。 不是吗，windows phone 导航更加傻瓜，因为微软的api中直接有一个goback的方法，能够使你回到相应的后退界面，因为他
Windows Phone 7 模拟器操作技巧
开发 Windows Phone 7 应用程式，免不了花费大量的时间在模拟器上测试，所以熟悉模拟器的使用与操作还挺重要的。像是在模拟器裡操作应用程式时，在预设的情况下不能用键盘来输入资料，所以输入网址或文字都很麻烦，只能用滑鼠点选虚拟键盘，但本文将会提到如何开启用键盘输入的密技，超实用。介绍了键盘操作技巧，相信对每天都在使用模拟器的人来说，一定会有很大的帮助。 1. 启用键盘输入 ...
3步把米家设备接入 Home Assistant：Xiaomi Home 集成从安装到自动化实战指南
凌晨三点，家里空调还开着，你只能坐在床上盯着手机米家 APP 一顿操作。这种"设备都在一个生态里，中枢却在另一个 APP"的割裂感，用一次米家官方支持的 Home Assistant 集成组件 **Xiaomi Home（米家集成，项目代号 xiaomi_home）** 就能解决：小米账号一登录，全屋米家设备变成 Home Assistant 里的实体，自动化、场景、HomeKit 随便折腾。
Windows mobile虚拟按键
#defineVK_TSOFT1 VK_F1//Softkey 1#defineVK_TSOFT2 VK_F2//Softkey 2#defineVK_TTALK VK_F3//Talk#defineVK_TEND VK_F4...
sip phone系列之Java sip phone（peers）源码浅析
从整理几款sip phone，到简单修改播放声音文件，发现少了最基本的环境搭建及源码的认识，现在重新记录下。 1.sip简要介绍 这里提及一些sip相关的必要知识，方便对该协议有个整体的了解，同时也可以为后续相关的应用开发提供准备。更详细的内容可以参考对应的RFC文档（RFC3261等等）。sip（Session Initiation Protocol）会话初始协议，简单来说就
Android 中Odex文件生成与合并
android Odex 生成 合并 java.lang.RuntimeException
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
6803
扫一扫
