- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
计算机视觉人工智能机器学习
直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- 常见大模型框架
AI小夜
ai
生成对抗网络(GAN)类似框架StyleGAN(及其变体StyleGAN2和StyleGAN3):开发者:NVIDIA特点:能够生成极高质量的图像,广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。BigGAN:开发者:DeepMind特点:在大规模数据集上训练的高质量图像生成模型,特别适用于高分辨率图像生成。CycleGAN:特点:用于图像到图像的转换任务,如风格迁移,无需成对的训练数据。Pix2Pix:特点
- 基于白盒表征的图像卡通化
Mezereon
取自CVPR2020的一篇文章LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化,即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片,属于一种风格迁移。图像卡通化的例子如上图所示,左图为真实图片,右图为卡通化的结果。风格迁移很久之前就被人提出来了,比如2016年BAIR实验室提出来的Pix2Pix,以及之后针对非pair数据所提出来的
- pytorch实战-7图像风格迁移
新世纪摸鱼战士678
pytorch人工智能python
1什么是风格迁移howto:还是cnn,输入是图像,输出和上一章相比,不是数字,而是图像。意义:给一张图像输入,可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征(纹理生成)或特定风格/场景建立模型,迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一,无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移,效果很好,并成为了主流。神经网络做风格迁移前,主要有纹理生
- 4. 生成对抗网络(GAN):生成模型的崛起
Network_Engineer
机器学习python深度学习机器学习算法人工智能
引言生成对抗网络(GAN)是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。GAN通过生成器和判别器的对抗性训练,能够生成逼真的图像、音频、文本等数据,广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程,以及其在各类生成任务中的应用。1.GAN的基本架构生成对抗网络(GAN)由两个核心部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminat
- AI自动生成视频Runway Gen-2免费试用指南
wrangler_csdn
人工智能AI作画ai
最近《瞬息全宇宙》幕后技术公司Runway公开了旗下具有AI功能的视频编辑工具Gen-2,用户可以直接使用文本提示生成逼真的视频内容。小编最近也试用了一下生成效果非常炸裂:文字生成视频提示词生成视频:无人机拍摄的山脉画面。修改视频用提示词修改视频:一隻白色皮毛上有黑色斑點的狗。视频风格迁移目前免费用户可以使用Gen-2生成5个5秒时长的视频。使用指南Gen-2-BestAIApp
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
AIGC人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- 计算机设计大赛 深度学习图像风格迁移
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- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
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生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
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哥廷根数学学派
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为了构建有效的图像深度学习模型,数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括:几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集,使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性,最小化训练集和验证集以
- AI画家第四弹——利用Flask发布风格迁移API
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image上篇文章介绍了pythonweb开发中经常使用到的一个框架flask,如果有遗忘的,可以点此回顾AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask,本文的主要任务就是完成上篇文章末尾的要求,利用Flask发布你自己的风格迁移API。本文源码可在微信公众号「01二进制」后台回复「风格迁移API」获得需求分析我们知道软件工程的第一步就是需求分析,放在这里就是要知道我们需要实现的功能是什么样的。我画
- 温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
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这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
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大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络(GAN)是一种强大的生成模型,在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成逼真的手写数字图像,GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务,提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数
- 计算机视觉-风格迁移
白云如幻
计算机视觉人工智能深度学习
风格迁移摄影爱好者也许接触过滤波器。它能改变照片的颜色风格,从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤波器通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的风格,可能需要尝试大量不同的组合。这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络,自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上,即风格迁移(styletransfer)。这里我们需要两张输入图像:一张是内容图像,另一张是风格图像。我们
- 大创项目推荐 题目:基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络 机器视觉 ]
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- 第8章 python深度学习——波斯美女
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第8章生成式深度学习本章包括以下内容:使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。2015年夏天,我们见识了Google的DeepDream算法,它能够将一张图像转化为狗眼睛和错觉式伪影(pareidolicartifact)混合
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随着人工智能技术的不断进步,AI绘图软件已经成为许多艺术家和设计师的重要工具。在这篇文章中,我们将介绍一些常见的免费AI绘图软件,并探讨它们的功能、使用方法以及为何值得一试。一、AI绘图软件1.DeepArt.io主要功能:·图片转换:将照片转换成艺术风格的画作。·风格迁移:将一种艺术风格应用到另一幅画作上。·创意生成:基于AI算法生成新的艺术灵感。用户界面与体验:DeepArt.io的用户界面直
- Stable Diffusion 长视频真人动画风格互转
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StableDiffusionTemporal-Kit和EbSynth从娱乐到商用1.TemporalKit和EbSynth1.1提取关键帧1.2关键帧风格迁移1.3生成序列帧2.真人转卡通3.卡通转真人4.编辑技巧5.ControlNet+TemporalNet+达芬奇Fusion6.RerenderAVideo7.DiffSynth-Studio基于SD的风格化编辑主流方式:ControlNe
- Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
Cat丹
目标:实时任意风格转移方法:adaptiveinstancenormalization原理:图像的风格就是特征图各个featurechannel跨空间的统计信息,比如mean和variance。迁移各个channel的mean和variance就可以实现风格迁移。效果:可实时实现任意风格图片转移,并且可以控制content-styletrade-off,styleinterpolation,col
- diffusion 和 gan 的优缺点对比
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深度学习gandiffusion
sample速度GAN更快,Diffusion需要迭代更多次。训练难度GAN的训练可能是不稳定的,容易出现模式崩溃和训练振荡等问题。Diffusion训练loss收敛性好,比较平稳。模拟分布连续性Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。但是Diffusion模拟的分布没有GAN连续性好,特别是在video风格迁移的时候,可能帧之间的关系会有很大差别。Diffusion就可
- OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦!
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发布亮点:OpenCVGithub项目终于突破50000stars!新的里程碑~这次发布的特性包括:集成更多的GSoC2020项目的结果,包括:开发了OpenCV.jsDNN模块,以方便再网页中使用,并提供了相关教程。图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0,网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化,主要是16位整型高斯滤
- 【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移
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自2015年Gatys首次提出神经艺术风格迁移框架以来,图像风格迁移逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的一个研究热点,但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移,而将重心放在图像全局风格迁移上,针对局部风格迁移这一研究领域上的空白,浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移》一文。文中提出了一种基于卷积神经网络的图像
- Pytorch 和 TensorFlow 对比学习笔记,第4周:综合应用和实战项目 Day 21-24: 实战项目
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pytorchtensorflow学习
第4周:综合应用和实战项目Day21-24:实战项目项目目标:开始一个小型项目,如图像分类、文本生成或其他您感兴趣的任务。应用到目前为止所学的知识。项目选择:**图像分类:**使用Pytorch或TensorFlow构建一个能够识别不同类别图像的模型。文本生成:创建一个文本生成模型,例如聊天机器人或者诗歌创作模型。**自选项目:**根据个人兴趣选择其他类型的项目,如语音识别、风格迁移等。实施步骤:
- 图像生成之pix2pix
Wilson_Hank
深度学习计算机视觉人工智能
简要介绍利用GAN做imagetranslation的开山之作:Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks自然语言处理领域有text2text,所以自然而然图像领域也有image2image。作者提出pix2pix,即利用CGAN实现一个解决各种image2image任务(语义分割,边缘检测、风格迁移等等)的通用解决方案和
- Stable Diffusion中几个常用的文件夹
CCSBRIDGE
stablediffusion
常见文本到图像的目录(outputs/txt2img-images):存储从文本描述生成的图像。这类目录通常用于保存用户输入文本提示后,系统生成的图像。图像到图像的目录(outputs/img2img-images):存储基于现有图像进行修改或再创作后生成的新图像。这是用于图像编辑或风格迁移任务的输出位置。附加或实验性质的输出目录(outputs/extras-images):可能用于存储实验性或
- PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移
盼小辉丶
深度学习pytorchAIGC
PyTorch深度学习实战(29)——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer)是一种基于深度学习的技术,用于将两个不同图像的风格进行合成,生成新的图像。它通过将一个参考图像的风格应用于另一个内容图像,以创造出独特而富
- AI绘画以图生图怎么用?
jianewang
AI作画人工智能
AI绘画的以图生图功能,也称为“风格迁移”或“图像转换”,主要是通过将一张图片作为参考,然后使用AI技术将其转换成另一种风格。那么AI绘画以图生图怎么用?彩平图1、打开AI绘画选择以图生图模式2、上传平面图,输入设置好的关键词。这些关键词将指导AI如何渲染彩平图,包括风格、细节、背景颜色等,将帮助AI更好地理解您的需求。3、风格选择彩平图,并设置图片贴合度,贴合度决定了生成的图片与原始平面图的匹配
- 常见的生成模型有哪些?
CA&AI-drugdesign
GPT4神经网络人工智能深度学习
生成模型是深度学习领域的一类模型,它们的目标是学习如何生成数据的分布,从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。以下是一些主要的生成模型:生成对抗网络(GANs):GAN由两个部分组成:生成器(生成新数据)和判别器(区分真实数据和生成的数据)。这两部分在训练过程中相互竞争,提高彼此的性能。应用:图像生成、艺术创作、数据增强、风格迁移等。变分自编码器(VAEs):VAE是一种基于贝叶斯推理的生成模型,
- 大创项目推荐 深度学习图像风格迁移
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文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本