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参考原文链接https://blog.youkuaiyun.com/talenter111/article/details/70184987,感谢他的博客
先mp.start()后,在调用mp.setVolume(0f,0f),然后就实现了静音.具体代码如下
videoView.setVideoURI(Uri.parse(uri1));
videoView.setOnPreparedListener(new MediaPlayer.OnPreparedListener() {
@Override
public void onPrepared(MediaPlayer mp) {
mp.start();
mp.setVolume(0f,0f);
}
});
如果先mp.setVolume(0f,0f)后,在调用mp.start();将无法实现静音.
Android原生开发
DANN实战：用Python手把手教你实现对抗迁移学习（附完整代码）
本文通过Python实战教程，手把手教你实现DANN对抗迁移学习模型，以解决领域偏移问题。文章详细解析了领域对抗神经网络的核心机制，包括梯度反转层和领域判别器的构建，并提供了从数据准备、模型搭建到训练评估的完整代码，帮助开发者快速掌握这一强大的无监督领域自适应技术。
android VideoView设置为静音
//设置为静音 videoview.setOnPreparedListener(new MediaPlayer.OnPreparedListener() { @Override public void onPrepared(MediaPlayer mediaPlayer) { medi...
【DDSCAT——离散偶极近似仿真程序05】模型设计Matlab代码：多核壳球 、多核壳圆柱
简洁明了，后面及部分给出的都是模型设计的Matlab代码，这些代码都来自于一篇文章：Chin C W S. Localized Surface Plasmon Resonance with the use of Silver and Titanium Oxide Nanostructures[J]. 2011. 一、设计多个核壳球形结构 1）Matlab代码 ...
Android VideoView或MediaPlayer 播放视频控制静音和正常音量模式切换
再做闪屏页广告的时候，如果是视频媒体，通常用户都不想听广告到底在播什么。 如果是 MediaPlayer 的话 设置静音模式 mediaPlayer.setVolume(0f, 0f); 设置有声模式 mediaPlayer.setVolume(1, 1); 假如是VideoView呢，MediaPlayer对象是私有成员，没办法直接获取到，咋办 videoView.setOn...
【表面缺陷检测】基于yolov5的钢轨表面缺陷检测(附代码和数据集，Windows系统)
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把开源 Skills 集成到 LangGraph 项目
1. 定义智能体状态（必须包含 messages，其他字段按需扩展）messages: List[HumanMessage | AIMessage | ToolMessage] # 消息流（核心）skill_output: Optional[str] # 存储 Skill 执行结果next_node: str # 控制流程跳转# 2. 定义智能体决策节点（决定是否调用 Skill）"""智能体决策逻辑：根据用户输入判断是否调用开源 Skill"""# 获取最后一条用户消息。
android调节 videoview声音大小,VideoView控制音量(静音\恢复)
/*** 使用AudioManager控制音量* @param value* @param context* // https://github.com/lucid-lynxz/BlogSamples/blob/master/VideoViewDemo/app/src/main/java/org/lynxz/videoviewdemo/MainActivity.java*/private v...
备赛电赛学习硬件篇（二）：电源板电路设计
1、输入接口要准备各种接口，如2p端子，锂电池接口，typec等，提供多种电源供电方案2、输出接口3、自由拓展。
把VideoView设置为静音
今天遇见在写登陆界面的时候，需要把视频当为登陆的界面，但是如果视频放着却出现声音，有时候会使得用户不满，然后就查找了一下，发现有一个方法可以使得声音消失，代码如下 //将代码设置为静音 videoview.setOnPreparedListener(new MediaPlayer.OnPreparedListener() { @Override ...
基于YOLOv10深度学习的花生种子霉变检测系统
YOLO（You Only Look Once）是当前最先进的目标检测算法之一，具有快速、精准的特性。YOLOv10是YOLO系列的最新版本，相较于之前的版本，YOLOv10在特征提取、模型精度和速度上都有了显著的提升。YOLOv10采用了更深的卷积神经网络、更多的跨层特征融合方法，使得其在不同尺寸物体的检测和复杂场景的处理上都表现出了优异的性能。YOLOv10特别适合应用在需要快速处理并检测大量图像的任务中，如花生种子霉变检测等，能够实现精准、高效的检测。
ABAP Cloud define table 里的 not null 究竟在约束什么？——语义、场景与可运行示例
ABAP Cloud 中 not null 与 NULL 的用法解析 本文探讨了 ABAP Cloud 中 not null 关键字的语义与使用场景，对比了传统 ABAP 与 ABAP Cloud 在表字段定义上的差异： 核心概念 not null 是数据库层的列约束，强制字段不能存储 NULL 值 ABAP Cloud 通过 DDL 显式声明列是否允许 NULL，HANA 上 CDS 表默认创建为 NOT NULL 使用建议 主键、外键、审计字段等必须使用 not null 业务上可缺失的字段（如批准日期
VideoView从入门到入坑-下篇
这篇主要介绍一些关于VideoView的更深层次的内容,上篇链接 1.调节视频音量 VideoView并没有提供调节视频音量的接口，如果要调节音量，可以有两种方式实现。 1.1 AudioManager实现音量的管理 Android系统分为三种音量类型，一是闹钟(Alarm),二是铃声(Ring),三是媒体(Media),如下图所示。 视频音量类型属于媒体(Media)，如想要调节视频音量用...
Devexpress16.2.6破解工具
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DKVideoPlayer音效控制终极指南：setVolume与立体声调节技巧
DKVideoPlayer是一款功能强大的Android视频播放器组件，提供了完善的音效控制功能，包括音量调节、静音控制、立体声平衡等。🎵 本文将详细介绍如何使用setVolume方法进行精确的音效控制，帮助您打造沉浸式的视频播放体验。 DKVideoPlayer的核心音效控制功能主要集中在播放器模块中，通过AbstractPlayer接口和BaseVideoView类提供了丰富的音频调节选项
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
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")
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手机一直提示存储空间不足，我这才意识到给我妈换手机的日子到了。换之前我有点发愁：家庭群里这些年的照片、吃药提醒，全跟着旧手机一起消失？于是我找到了一个免费开源工具 WeChatMsg。微信聊天记录导出为 Word、HTML、CSV 三种格式，还能生成年度聊天报告，全程在你电脑本地跑。 ## 📄 先说它能干什么 四件事，各自分工明确： - **HTML**：保留聊天界面的样子，图片、表情、引
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android实现静音，在网上找了很多的例子都不好用，最后索性拿了一个android静音的成品apk反编译，窥探下别人的实现方式。然后自己写了一个小的测试程序：如下所示：希望对你有帮助！我试验过了，可以实现功能。 静音和恢复声音的实现部分。也就是button的回调函数。 Try Catch 里是为了提供一个音乐播放的环境，循环播放。test.mp3这个mp3文件是播出文件，文件放在Assets
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写一个很平常的音乐播放方法，发现声音很小，于是调用MediaPlayer.setVolume来设置声音，结果无效，代码如下： private static MediaPlayer m = null; public void play(Context context) { m = new MediaPlayer(); m = MediaPlayer.create(c
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