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2014-11-8Android学习------手势识别事件的处理GestureDetector--------动画Animation学习篇

抽屉效果.zip 我的博客写的比较乱,如果本篇文章没有看懂, 请先看上篇文章,地址:http://blog.csdn.net/u014737138/article/details/40921115 手势识别处理非常的常用...ACTION_DOWN,按下;2)ACTION_MOVE,按下然后拖动;3)ACTION_UP,松开 右这三个变量来表达上面的四种或者更多的动作,但是无论哪种组合,按下和松开只有一次,拖动可以是多次 手势处理还需要关系的问题就是速度和方向...比如我们就在用户移动超过100个像素,且X轴上每秒的移动速度大于200像素时才进行处理 我们需要的业务处理等等 当我们知道速度是有根据方向来定的,那么我们就需要关心方向了,也就是手势处理需要处理的第三个问题...public static final int RIGHT = 3; private int mPosition;//方向,对应上面的四个方向 当我们理解了这些必须的条件之后,我们就去看看手势识别事件的处理是怎么干的...我们调用GestureDetector的onTouchEvent()方法,将捕捉到的MotionEvent交给GestureDetector * 来分析是否有合适的callback函数来处理用户的手势

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同时开左右两个SAPGUI编辑显示同一段ABAP代码

很多文本编辑都支持同时开左右两个窗口显示同一段代码,使用场景可能是比较同一段代码的不同版本差异,或者是ABAP里,同一段代码在Netweaver不同版本里的实现差异,比如版本为SP1的系统A和版本为SP2...[1240] 假设我想同时显示系统A和系统B上的一段ABAP代码,使用菜单Versions->Version management: [1240] 点击按钮"Remote comparison": [1240...] 指定一个RFC destination,这个destination指向待比较的另一个SAP系统: [1240] 然后就能看到比较结果: [1240] 如果想在同一系统通过左右两个SAPGUI窗口同时打开同一段代码...输入Left和Right两个窗口待打开的程序名称: [1240] 结果如下: [1240] 要获取更多Jerry的原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码: [1240] [1240]

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谷歌开源手势识别,手机能用,运行流畅,还有现成的App,但是被我们玩坏了

郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 借助TensorFlow Lite和MediaPipe,谷歌刚刚开源了一款手势识别,可以直接在手机上运行,实时跟踪,并且已经开源。...有App可玩 谷歌已经把这款手势识别做成了一款名为“Hand Tracking GPU”的App,在安卓端有对应的apk安装包,下载到手机上,安装成功后,无需联网就可以直接用了。...不过,不知是什么原因,有时候玩着玩着,屏幕也会突然“放空”,只能看到手,识别不出手势,这也被推特上的网友抓了包: ?...另外,这个App只支持一只手的手势识别,如果你把两只手都放到摄像头前,它只能识别一只: ? 说好的石头剪刀布呢? 当然,想想办法还是能让它识别两只手的,比如这样: ?...Gesture Recognition 现在,手部关键点检测结果出来之后,需要判断比划出来的手势是什么意思,也就是识别出✌️是2,这里包含各种手势,除了123456789之外,还有yeah、ok等。

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NeurIPS 2022 Spotlight|生成式语义分割新范式GMMSeg,可同时处理闭集和开集识别

与此同时,GMMSeg 采用判别式损失来端到端的优化深度特征提取。这使得 GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势。...实验结果表明,GMMSeg 在多种分割网络架构 (segmentation architecture) 及骨干网络 (backbone network) 上都获得了性能提升;同时,无需任何后处理或微调,...计算像素分类的后验概率: 最终,由两个部分构成的完整模型将通过 cross-entropy 损失进行端到端的优化: 在此过程中,模型忽略了像素本身的分布,而直接对像素分类预测的条件概率 p (c|...两个部分交替优化,互相对齐,使得整个模型紧密耦合,并且能够进行端到端的训练: 在此过程中,特征提取部分只通过梯度反向传播优化;而生成式分类部分,则只通过 SinkhornEM 进行优化。...其三,GMMSeg 显式建模了像素特征的分布,即 p (x|c);GMMSeg 能够直接给出样本属于各个类别的概率,这使得其能够自然的处理未曾见过的 OOD 数据。

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你比个手势,AI就识别出Emoji,浏览上跑:已开源,推特2.8万赞

圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一只手势识别AI,怎样才算得上 (优) 秀啊? 不停地变换姿势,都能实时输出Emoji,大约是很秀了: ? ?...不过,也不是人类通用的手势。 即便这样,AI依然机智地识别出来。并且,它是在浏览上跑,也几乎没有延时。 AI的爸爸,名字叫Nick Bourdakos (简称“尼克”) ,是来自IBM的程序猿。...在训练开始之前,要先准备数据:AI吃的是标注过的手势图。...最后,写一句nmp start,用浏览打开http://localhost:3000。 耶,这样就可以对着屏幕随意舞动手指了,你的AI会明白的: ? 当然,这只机智的AI,才不是只能识别手指。...分辨手势,分辨汽水,都不失水准。 那么问题来了,你想让AI识别什么呢?

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iOS 小技能:响应者链的事件传递过程、手势识别的使用步骤、抽屉效果的实现

抽屉效果的实现 I 手势识别 为了完成手势识别,必须借助于手势识别UIGestureRecognizer。...}; 1、UIGestureRecognizer是一个抽象类,定义了所有手势的基本行为,使用它的子类才能处理具体的手势 子类: UITapGestureRecognizer(敲击) UIPinchGestureRecognizer...每一个手势识别的用法都差不多,比如UITapGestureRecognizer的使用步骤: //创建手势识别对象 UITapGestureRecognizer *tap = [[UITapGestureRecognizer...= 2; //添加手势识别到对应的view上 [self.iconView addGestureRecognizer:tap]; //监听手势的触发 [tap addTarget:self action...); } #pragma mark - UIGestureRecognizerDelegate #pragma mark - 同时支持多个手势识别

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你比个手势,AI就识别出Emoji,浏览上跑:已开源,推特2.8万赞

圆栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一只手势识别AI,怎样才算得上 (优) 秀啊? 不停地变换姿势,都能实时输出Emoji,大约是很秀了: ? ?...不过,也不是人类通用的手势。 即便这样,AI依然机智地识别出来。并且,它是在浏览上跑,也几乎没有延时。 AI的爸爸,名字叫Nick Bourdakos (简称“尼克”) ,是来自IBM的程序猿。...在训练开始之前,要先准备数据:AI吃的是标注过的手势图。...最后,写一句nmp start,用浏览打开http://localhost:3000。 耶,这样就可以对着屏幕随意舞动手指了,你的AI会明白的: ? 当然,这只机智的AI,才不是只能识别手指。...分辨手势,分辨汽水,都不失水准。 那么问题来了,你想让AI识别什么呢?

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学界 | 如何同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别?伯克利 AI 研究院提出了开放长尾识别方法

伯克利 AI 研究院基于对某段相关的经历的思考提出了「开放长尾识别」(OLTR)方法,据介绍,该方法可同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别,是目前视觉识别系统评价中更全面、更真实的一种检验标准,它可以被进一步扩展到检测...如此同时,新的动物物种不断出现,旧的物种同时正在消失。在这样一个动态变化的系统之内,类别的总数永远无法固定。而且,从动物保护的意义上说,识别新发现的稀有动物比识别数量还很多的动物更有价值。...我们尝试了所有可能采用的方法,能想到的都试过了,比如数据增强、采样技术、小样本学习、不平衡分类,但没有一种现有的方法可能同时处理庞大的类别、稀有的类别和开放的类别(如图 1)。 ?...图2:我们这个开放长尾识别的问题必须从一个开放世界的长尾分布式训练数据中学习,处理整个谱的不平衡分类、小样本学习和开集识别。...我们进一步学习了一个概念选择来控制所要注入的记忆特征的数量和类型。由于头部类别知识已经获得了丰富的直接观察,所以它们只被注入了少量的记忆特征。

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异常处理与拦截 深入探究 --拦截状态码无法被识别

异常处理与拦截 深入探究 --拦截状态码无法被识别 不多bb 直入主题 首先来阐述前景提要 我先是做了一个什么拦截 下面是引用回我之前做过的思维导图 以及拦截的实现 拦截 那么前面发生了什么问题呢...首先客户端的每一个请求都需要经过两个拦截 然后报错的话直接返回 Java @Slf4j @RestControllerAdvice public class WebExceptionAdvice {...”); } } 报错就直接报服务异常了 虽然在拦截2中也有设置状态码 Java public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor...; response.getHeader(“erro”); return false; } return true; } } 但实际上 在支付宝小程序中这里的状态码却无法被识别 这是一个极其奇怪的事情...//response.getHeader(“erro”); throw new UnAuthorException(“用户未登录”); } return true; } } 后面反思了一下为什么没被识别到状态码

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解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别,直接合成逼真人脸

与之前很多其他工作不同,针对人脸修复任务,这篇论文的作者同时使用了两个鉴别来构建整个模型,因此不论是局部图像还是整个图像,看上去都更加逼真。 2. 方法 2.1 模型结构 ?...如上图所示,整个模型包括一个生成器、两个鉴别以及一个语义解析网络。 这个项目中的生成器是一个基于 VGG-19 的自动编码。...首先,尽管这个模型包含了语义解析网络,它在训练过程中能够获得一些高层次的特征,但是它并不能识别人脸的位置和方向。所以,这个模型不能处理那些未对齐的人脸。...结论 这个基于生成对抗网络的模型具有两个鉴别和一个语义正则化网络,能够处理人脸修复任务。它能够在随机噪声中成功地合成缺失的人脸部分。 6....论文作者从数量和质量两个方面评估了其模型,因此结果相当可信。 这篇论文的贡献: 他们提供了一个设计生成对抗网络模型的新方式:同时使用多个鉴别达成不同目标。

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Katalon Studio通过识别图片处理浏览文件下载弹出框

哈哈,从这句话就可以看出IE浏览的UI自动化的实施是多繁琐了吧? 最近博主在实施UI自动化项目,而且这个项目是一个历史悠久的系统,使用的就是IE8浏览。...解决问题 IE浏览本身弹出的下载弹出框无法处理,因为是浏览本身的弹出框,所以这不是一个Alert,也不是一个JS弹出框。那么这个问题怎么处理呢?...解决问题的基本思路: 1.能不能当作Alert处理?-------处理失败! 2.首先考虑能不能通过浏览设置去掉这个弹出框? -------博主没找到设置方法,网上大多数是XP系统的设置方法!...1.手动截图需要处理的部分,命名,选择路径,存储到Katalon Studio对象存储库,博主截了两个需要用到的图: image_export: ? image_export_open: ?...2.点击应用下载按钮(弹出下载提示的上一步),加个方法等待图片image_export出现,然后再点击图片image_export_open;至此,Katalon Studio通过识别图片的方式处理浏览文件下载弹出框实施成功

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Linux 服务更换主板后,网卡识别失败的处理方法

这个文章主要参考散尽浮华(高级 Linux 运维工程师)在博客园的相关文章,对 Linux 服务更换主板后,网卡识别失败的处理进行一下记录与分享,希望对大家有用。 1....现象说明 公司 IDC 机房里的一台线上服务硬件报警,最后排查发现服务主板坏了,随即联系厂商进行更换主板,最后更换后,登录服务,发现网卡绑定及 ip 信息都在,但是 ip 却 ping 不通了,进一步排查...,重启网卡,提示之前的 eth0 和 eth1 网卡设备发现不了了,也就是说服务主板更换后,之前的网卡设备都识别不了了!...产生原因 这是因为服务更换了主板或网卡,mac 地址改变所导致的。...,把 /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 文件中的 name 分别改成 name=eth0,name=eth1,name=eth2,name=eth3,同时修改

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Linux服务更换主板后,网卡识别失败的处理方法

1)现象说明 公司IDC机房里的一台线上服务硬件报警,最后排查发现服务主板坏了,随即联系厂商进行更换主板,最后更换后,登录服务,发现网卡绑定及ip信息都在,但是ip却ping不同了,进一步排查,重启网卡...,提示之前的eth0和eth1网卡设备发现不了了,也就是说服务主板更换后,之前的网卡设备都识别不了了!...主板更换后,重启并登陆服务,发现之前的网卡设备(eth0、eth1、eth2、eth3)都没有了!...但是这个文件的mac地址还没变,还是之前坏了的主板的上面的网卡的MAC地址,这样系统在加载网卡,读取这个文件的时候读取的是之前网卡的mac地址,和现在更换后主板后的网卡mac地址不一致导致混乱,所以就识别不了当前网卡...etc/init.d/network restart [root@kevin ~]# modprobe bonding 接着ifconfig查看,发现eth0、eth1、eth2、eth3网卡设备都能识别

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iOS 中的事件响应

,但可能正在评估触摸事件,这是默认状态; began:手势识别已接收到识别为连续手势的触摸对象; changed:手势识别已接收到被识别为连续手势变化的触摸; ended:手势识别已接收到被识别为连续手势结束的触摸...; cancelled:手势识别已接收到导致取消连续手势的触摸; failed:手势识别收到了一个无法识别手势的多点触控序列; recognized:手势识别接收到一个多点触控序列,并将其识别为它的手势...从上图中我们可以看出:Window 在将事件传递给最佳响应者的同时,也会将事件传递给相关的手势识别并由手势识别优先识别。...若手势识别成功识别了事件,就会取消最佳响应者对事件的响应;若手势识别没能识别事件,最佳响应者才完全接手事件的响应权。...用一句话来总结就是:手势识别比 UIResponder 具有更高的事件响应优先级!!! 我们可以通过修改UIGestureRecognizer的一些属性改变上述默认的事件处理流程。

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