android电视建samba服务器,如何让安卓盒子上的文件共享给局域网设备:SAMBA服务...

安卓电视盒子可以通过Aria2打造成一台远程24小时下载机,具体的安卓Aria2安装教程可以参考文章:

将安卓电视盒子打造成一个下载机后,想要让其设备上的文件能够在家庭局域网中的电脑或手机或者平板上打开,并且能在线观看,不用下载,这就需要用到samba服务。

第一步:安装安卓samba server APP。

1.在安卓电视盒子上安装安卓samba server APP。

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第二步:设置安卓samba server 。

2.安装后,打开应用。点击“Add”-“SMB Server”添加分享。

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3.在弹出界面“Settings”中,输入“Server name”比如mbh。

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4.在“Roots”中,点击“Add”,添加分享目录。

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5.在弹出界面中,输入“Name directory”自己想取的名字比如mbhu;在“Directory”中,选择要分享的目录,比如安卓电视盒子的外插U盘目录/mnt/sda/sda1/Download。

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6.返回时,提示是否保存,选择“yes”,保存刚才的设置。

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第三步:启动安卓samba server 。

7.保存设置后,返回软件一开始的界面,会出现设置好的分享名,我的是“mbh”,点击它,会弹出菜单,选择“Star/Stop”,启动分享。

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8.启动后,看到“started”,表示启动成功。

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第四步:在局域网其他设备上使用分享的文件。

9.在局域网的iPad上,使用OPlayer软件(Lite,免费版)中,点击“网络”-“扫描”,可以自动扫描到刚设置好的安卓设备。

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点击进去,就可以看到分享文件。

结束语:

经测试,在Windows和安卓手机上,不能自动发现,不知道是不是bug还是设置的原因。

帖子中提到的软件APP都可到我的百度网盘中下载:

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参考文献:

以上。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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