Openparty 会议流程

1. office入口处一台笔记本,网页版的签到系统, 与会者输入邮箱地址签到。

2. 主持人介绍会议规则和流程。提醒大家保持office的环境卫生。

3. 与会者自愿进行自我介绍。

4. 话题拉票。每个话题的演讲人有一分钟的时间进行拉票。统计支持者的人数,获得最高票数的演讲人获得赞助商盛大的电子书一部。主持人介绍如何挑选演讲者与地点,提示现场有饮料提供,如需可自取。

5. 休息十分钟,根据票选结果分配会议室。共分三个时间段,每个时间段1个小时,每个时间段有三场演讲同时进行。票选最高的三个话题被分别安排在三个时间段最大的会议室中。

6. 演讲开始,工作人员在时间到时进行提醒。


代码转载自:https://pan.quark.cn/s/f87b8041184b Language: 中文 欢迎来到戈戈圈! 当你点开这个存储库的时候,你会看到戈戈圈的图标↓ 本图片均在知识共享 署名-相同方式共享 3.0(CC BY-SA 3.0)许可协议下提供,如有授权遵照授权协议使用。 那么恭喜你,当你看到这个图标的时候,就代表着你已经正式成为了一名戈团子啦! 欢迎你来到这个充满爱与希望的大家庭! 「与大家创造更多快乐,与人们一起改变世界。 」 戈戈圈是一个在中国海南省诞生的创作企划,由王戈wg的妹妹于2018年7月14日正式公开。 戈戈圈的创作类型广泛,囊括插画、小说、音乐等各种作品类型。 戈戈圈的目前成员: Contributors 此外,支持戈戈圈及本企划的成员被称为“戈团子”。 “戈团子”一词最初来源于2015年出生的名叫“团子”的大熊猫,也因为一种由糯米包裹着馅料蒸熟而成的食品也名为“团子”,不仅有团圆之意,也蕴涵着团结友爱的象征意义和大家的美好期盼,因此我们最终于2021年初决定命名戈戈圈的粉丝为“戈团子”。 如果你对戈戈圈有兴趣的话,欢迎加入我们吧(σ≧︎▽︎≦︎)σ! 由于王戈wg此前投稿的相关视频并未详细说明本企划的信息,且相关视频的表述极其模糊,我们特此创建这个存储库,以文字的形式向大家介绍戈戈圈。 戈戈圈自2018年7月14日成立至今,一直以来都秉持着包容开放、和谐友善的原则。 我们深知自己的责任和使命,始终尊重社会道德习俗,严格遵循国家法律法规,为维护社会稳定和公共利益做出了积极的贡献。 因此,我们不允许任何人或组织以“戈戈圈”的名义在网络平台或现实中发布不当言论,同时我们也坚决反对过度宣传戈戈圈的行为,包括但不限于与戈戈圈无关的任何...
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集,结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写与成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率与一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程;③用于学术论文写作与项目成果展示,理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成与随机优化的实现流程,同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
<think>我们正在讨论OpenCamera的使用流程。用户的问题集中在OpenCamera的流程上,特别是参考了之前提供的三个引用内容。这些引用分别涉及Android HAL层的openCamera实现、OEM厂商(如展讯SprdCamera3OEMIf)的openCamera流程,以及一个博客中描述的OpenCamera App启动过程。 根据引用[3](博客文章),OpenCamera App的启动过程涉及六个大类在三个进程之间的通信。因此,我应当从应用层(用户可见)和系统层(底层实现)两个角度来阐述OpenCamera的流程。同时,结合引用[1]和[2]中关于HAL层和OEM层的实现细节,我们可以更全面地描述整个流程。 注意:用户要求使用中文回答,并且在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。同时,对于数学表达式和代码块,要遵循指定的格式要求。 由于OpenCamera流程中可能涉及一些函数调用序列或数据流,我们可以用流程步骤和代码示例(如伪代码或关键函数调用)来展示。同时,根据用户要求,我们需要生成相关问题。 以下是我的回答结构安排: ### 一、OpenCamera应用启动流程(用户可见层) 1. 描述用户打开OpenCamera App后的进程间通信流程(基于引用[3])。 2. 关键步骤:从用户点击图标到相机预览显示的各个阶段。 ### 二、系统底层相机服务调用流程(系统层) 1. Android Camera HAL层流程(基于引用[1])。 2. OEM厂商实现流程(以展讯为例,基于引用[2])。 ### 三、关键代码示例 1. 展示HAL层的openCamera函数(引用[1])。 2. 展示OEM层的camera_init调用(引用[2])。 ### 四、流程总结图 用文字描述流程图(由于文本限制,无法绘制图形,但可以描述步骤)。 ### 五、相关问题 根据内容生成相关问题。 注意:由于引用[3]是博客文章,我们只能根据其摘要描述,具体细节需要谨慎。 下面开始回答: </think>### OpenCamera使用流程分析 OpenCamera的启动和调用流程涉及应用层、Framework层、HAL层和OEM驱动层四级联动,具体流程如下: #### 一、应用层流程(用户可见) 1. **用户操作触发** - 用户点击OpenCamera图标,应用主进程启动 - 创建`CameraActivity`实例并初始化UI组件 2. **相机服务绑定** ```java // 绑定CameraService CameraManager manager = (CameraManager) getSystemService(Context.CAMERA_SERVICE); manager.openCamera(cameraId, stateCallback, backgroundHandler); ``` 通过Binder机制调用`CameraService`的系统服务[^3]。 --- #### 二、Framework层流程(Android系统) 1. **CameraService处理** ```cpp // frameworks/av/services/camera/libcameraservice/CameraService.cpp status_t CameraService::connectDevice(...) { sp<CameraDeviceBase> device = nullptr; rc = mCameraProviderManager->openSession(...); // 连接HAL层 } ``` - 验证权限和相机可用性 - 创建`CameraDeviceClient`会话对象[^1] --- #### 三、HAL层流程(硬件抽象层) 1. **HAL接口调用** ```cpp // hardware/qcom/camera/msm8998/QCamera2/HAL3/QCamera3HWI.cpp int QCamera3HardwareInterface::openCamera() { rc = camera_open((uint8_t)mCameraId, &mCameraHandle); // 调用OEM驱动 return NO_ERROR; } ``` - 传递相机ID和设备句柄 - 初始化相机参数配置[^1] --- #### 四、OEM驱动层流程(厂商实现) 1. **硬件初始化** ```cpp // SprdCamera3OEMIf.cpp (展讯示例) ret = mHalOem->ops->camera_init(mCameraId, camera_cb, this, 0, &mCameraHandle, (void*)Callback_IonMalloc, (void*)Callback_Free); ``` - 加载传感器驱动 - 配置OTP(光学校准数据) - 注册内存分配回调[^2] 2. **数据流建立** $$ \text{数据通路} = \begin{cases} \text{预览流} \rightarrow \text{SurfaceTexture} \\ \text{拍照流} \rightarrow \text{ImageReader} \end{cases} $$ 通过`CameraCaptureSession`建立三路数据通道[^3]。 --- ### 流程总结图 ```mermaid graph LR A[用户点击图标] --> B[CameraActivity初始化] B --> C[绑定CameraService] C --> D[CameraService创建会话] D --> E[HAL层openCamera] E --> F[OEM驱动camera_init] F --> G[传感器/OTP初始化] G --> H[建立预览/拍照数据流] ``` --- ###
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