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看ASM代码强势插入

前言 我之前写过一篇AOP文章 看AspectJAndroid强势插入 是通过AspectJ来实现,本篇是『巴掌』投稿,他通过使用ASM来讲解了Java和AndroidAOP方法,非常值得大家学习交流...然后我们通过visitAnnotation方法来判断当前方法注解是否为我们自定义注解,如果是指定注解,则插入代码,具体插入代码内容我们接下来再讲,自定义ClassVisitor代码如下: ?...再写ASM插入代码前,我们必须意识到一件事,那就是得知道我们会在onMethodEnter存一个方法开始时间,再在onMethodExit存一个方法结束时间,再去相减,那么问题来了,这个时间我们存哪呢...然后便是插入时间统计代码了,我之前一篇文章就有介绍过 手摸手增加字节码往方法体内插代码(http://www.wangyuwei.me/2017/01/22/%E6%89%8B%E6%91%B8%E6%...ASM提供类生成一个插入代码字节流再丢给虚拟机,自定义代理得实现ClassFileTransformer,并且提供premain()方法,写有premain方法类得MANIFEST.MF显示调用

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前端-Bootstrap实现响应视频

本教程,您将学习如何在您网站实现Bootstrap响应式视频。 如何将视频放在网站上 大多数情况下,我们使用HTML 5视频标记视频放在网站上。...> 但是,我们也可以嵌入来自Youtube和Vimeo等第三方网站视频。...Youtube,单击“共享”按钮,然后单击“嵌入”按钮以复制视频嵌入代码。现在,要在您网站上显示此视频,只需将此嵌入代码粘贴到您网页即可。此视频现在将显示在网页上。...在下图中,我已经标记了如何从Youtube复制Video嵌入代码。 ? Bootstrap响应代码 Bootstrap视频应以两种方式之一放置 - 宽高比为16:9或4:3。代码如下: <!...Youtube嵌入代码,则Bootstrap响应视频代码将变为: <!

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实时定位系统(RTLS)嵌入式导航与物流代码应用实战

实时定位系统(RTLS)是一种通过技术手段实现对目标实时位置信息获取系统。嵌入式系统领域,RTLS应用已经逐渐成为关键技术,特别是导航与物流领域。...本文将探讨RTLS嵌入式导航与物流应用,并通过代码实例展示其实际项目中运用。...嵌入式导航RTLS应用在嵌入式导航,RTLS通过精准定位技术,实现对物体、车辆或人员实时跟踪,为导航系统提供了更为准确位置信息。...室内导航大型商场、医院或办公楼等复杂室内环境,传统导航系统往往无法提供足够准确定位信息。...进一步探讨RTLS物流应用在物流领域,RTLS应用不仅仅局限于运输车辆定位。其强大实时定位能力还可以仓储管理、货物跟踪和整体供应链可视化中发挥关键作用。

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蒙特卡洛 VS 自举法 | 投资组合应用(附代码

标星★公众号 爱你们♥ 作者:Stuart J 编译:波哥大 | 公众号翻译部 近期原创文章: ♥ 5种机器学习算法预测股价应用(代码+数据) ♥ Two Sigma用新闻来预测股价走势...我们实际上是通过从历史回报率分布去抽样来生成我们数据,而不是计算回报率基本特征然后将它们插入到参数化模型。...Bootstrapping方法背后逻辑是,如果我们使用带有替换性抽样,如果是随机情况下,那么抽取每个样本将具有“现实生活”相同出现频率——比如上述实际市场中出现那个特定股票(这再次依赖于上述那个假设...这个结果非常类似,因为第二种方法构建投资组合方式也固有地保留了组成资产之间所有相关性,因为回报序列是使用同一天发生加权成分收益计算。...我们以相同结果结束(这里或者那里,当然有一个随机元素,即使基于相同方法也会使每个得到模拟量都不同)——下面是实现它代码。 ? ?

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ChatGPT视频摘要实战

随着 YouTube 上提交大量新视频,很容易感到挑战并努力跟上我想看一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表经历联系起来,只是为了让列表变得越来越长,实际上并没有稍后再看。....get_transcript() 方法,唯一应该强制提供参数是 11 位视频 ID,你可以 v= 之后每个 YouTube 视频 URL 中找到它,例如:https://www.youtube.com...我们应用程序,我们只加载一个文本文件 (.json) 来包含视频转录数据。...第 2 步 — 应用程序下载视频屏幕截图和文字记录文件,并将它们显示侧边栏。...为避免这种情况,我们创建了一个循环,每 5 分钟查询一次摘要视频部分。 这确保带有向量提示标记不超过 4096 个标记最大限制,防止拆分成块。 需要注意是,5 分钟间隔只是一个粗略估计。

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视频】广义相加模型(GAM)电力负荷预测应用|附代码数据

构造数学样条曲线时,我们有多项式函数,二阶导数连续,固定在“结”点上。 下面是一个ggplot2 对象,该 对象 geom_smooth 公式包含ns 函数“自然三次样条”  。...这可能会更接近数据,而且误差也会更小,但我们开始“过度拟合”关系,并拟合我们数据噪声。当我们结合光滑惩罚时,我们会惩罚模型复杂度,这有助于减少过度拟合。...        axis.title = element_text(size = 12, face = "bold")) +   labs(x = "Date", y = "Load (kW)") 绘制时间序列可以看到两个主要季节性...我们一天中有48个测量值,一周有7天,因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模自变量。 训练我们第一个GAM。...---- 本文摘选 《 R语言广义相加模型(GAM)电力负荷预测应用 》 。

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使用 WordPress Easy Embeds 功能

WordPress Easy Embeds 功能 有没有想过,只需要在日志输入一个视频网站或者图片分享 URL,这个 URL 里面含有的视频或者图片就自动显示出来?...A (比如你博客)向站点 B (比如 YouTube)去请求嵌入内容(比如视频 HTML 代码协议。...oEmbed 设计出来是为了嵌入媒体网站内容时候避免复制和粘贴 HTML 代码,它支持视频,图片,文本等等更多。 oEmbed Discovery 什么是 oEmbed discovery?...媒体服务提供商 head 添加一部分代码告诉程序他们 oEmbed provider 在哪里,这样就可以自动添加嵌入内容而无需事先处理。...目前我已经实现了优酷和土豆: 使用 WordPress Embed 功能快速插入优酷视频 使用 WordPress Embed 功能快速插入土豆视频 http://v.youku.com/v_show

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推荐系列(六):深层神经网络模型—— Softmax

每个人都倾向于推荐受欢迎项目,特别是使用点积作为相似性度量时。最好是能够捕获特定用户兴趣。 深度神经网络(DNN)模型可以解决矩阵分解这些局限性。...输出是一个概率向量,其大小等于语料库项目数,表示与每个项目交互概率; 例如,点击或观看YouTube视频可能性。...训练数据 softmax训练数据由查询特征X以及用户与之交互项目向量(表示为概率分布 p)组成,在下图中用蓝色标记。模型变量是不同层权重,在下图中用橙色标记。...矩阵分解(FM)VS SOFTMAX DNN模型解决了矩阵分解许多限制,但通常训练和预测代价更高。下表总结了两种模型之间一些重要差异。...可以使用一些启发式方法(例如,对于新查询,类似查询平均嵌入) 容易处理新查询 折页 通过调整WALS未观察到重量可以轻松减少折叠 容易折叠,需要使用负采样或重力等技术 训练可扩展性 可轻松扩展到非常大语料库

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轻松获取在线媒体:视频下载工具推荐

这些开源项目为用户提供了便捷方式来下载在线媒体内容。无论是从流行视频网站如YouTube、优酷、BiliBili 等下载视频和音频,还是从网页获取感兴趣图片,这些项目都能满足你需求。...添加新功能包括: 赞助商移除: 利用API标记/删除YouTube视频赞助商部分 格式排序: 更改默认格式排序选项以优先选择更高分辨率、更好编解码器而不仅仅使用更大比特率,并且现在可以使用-S指定排序顺序进行格式选择...你可以通过它来: 从流行网站如YouTube, Youku等下载视频/音频。 媒体播放器在线观看视频。无需浏览器,免受广告干扰。 通过爬取网页来下载感兴趣图片。 下载任意二进制文件。...该项目具有以下优点: 可以方便地从YouTube上获取喜欢内容。 支持多种不同格式和清晰度选择。 可以自动嵌入字幕并注入媒体标签等功能。...优势在于可以方便地获取YouTube各种信息以及下载不同质量等级视频流。

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每日学术速递8.27

虽然令人印象深刻,但这些图像通常无法描绘微妙细节,并且由于输入文本模糊性而容易出错。缓解这些问题一种方法是标记数据集上训练扩散模型。...然而,这些模型无法准确解释注入文本图像,这在现实场景很常见。从图像中提取信息标准过程通常涉及学习一组固定查询嵌入。这些嵌入旨在封装图像上下文,并随后法学硕士中用作软提示输入。...BLIVA 结合了来自 InstructBLIP 查询嵌入,还直接将编码补丁嵌入投影到 LLM ,这是一种受 LLaVA 启发技术。这种方法有助于模型捕获查询解码过程可能丢失复杂细节。...,但它们很难在编辑视频现有对象同时保留其外观。...这阻碍了扩散模型应用于实际场景自然视频编辑。本文中,我们通过向现有的文本驱动扩散模型引入时间依赖性来解决这个问题,这使得它们能够为编辑对象生成一致外观。

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ClarifaiAI可检测图像和视频不合规内容

而在4月份,谷歌旗下YouTube表示,截至2017年12月三个月内,它删除了超过800万部与其政策相悖视频,其中20%是由数千名员工组成团队确定。...阿里巴巴云在内容审核方面拥有可比较产品,它使用深度学习在用户生成图片和视频查找暴力,恐怖主义和垃圾邮件,亚马逊在其AI对象检测服务Rekognition也是如此。...例如,Facebook算法标记了性暗示历史雕像图片,并自动删除了标志性越战照片。YouTube不小心将合法行为标记为垃圾邮件。 但Clarifai表示已采取措施缓解任何潜在问题。...除了审核解决方案外,Clarifai还宣布了一项增强型通用模型,并公开了其适度,名人,人脸检测,纹理和模式,通用嵌入和Faceb嵌入系统。它表示,它们可以提供高达99%图像和视频识别准确度。...它服务每月对照片和视频超过30亿个概念进行分类和预测。到目前为止,Clarifai筹集了超过4000万美元。

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基于BERT嵌入推荐系统

例如:假设你喜欢阿森纳足球俱乐部及其YouTube内容,那么你更有可能看到AFTV,英超联赛等建议,因为所有这些都具有足球,阿森纳等共同属性。 协同过滤:这更多是基于多个用户及其兴趣推荐。...因此,我尝试youtube趋势视频数据集上创建一个基于内容推荐系统,该数据集从以下Kaggle来源获得:Trending videos 2021,其中我只使用了英国版本。...最终嵌入将既包含整个序列/标题合并输出,也包含序列每个标记输出,但是在这里,我们将仅使用合并输出来减少计算能力使用,并且模型是 无监督学习模型。...当然,我们模型可以正常工作了。 在这里,我们使用youtube标题创建了自己推荐系统,而这些视频只是英国流行视频,我们可以利用更多数据和推荐频道来做得更好,而不是直接推荐视频。...谢谢大家花宝贵时间阅读本文章上。

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顶级AI会议NIPS压轴2017

该会议固定在每年12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域顶级会议。中国计算机学会国际学术会议排名,NIPS为人工智能领域A类会议。...Orilo Vinyals还介绍了主要Mete方法: 视频: https://www.youtube.com/watch?...它为你提供了一种以概率方式描述问题途径,这是现实世界自然表现。你可以参数、模型输入和输出编码不确定性,并获得一组程序执行预估痕迹。 这个领域正在快速发展,并且可为你提供大量工具。...视频链接:https://www.youtube.com/watch?...:强化学习所面临挑战和机遇——Joelle Pineau 深度学习利用对抗性攻击提高鲁棒性——Zhenyi Tang 时序要求严格机器学习——Nina Mishra 用于评估重复拍卖调出机制通用框架

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hexo博客插入视频

iframe、aplayer、dplayer aplayer本地音频 图片 1.博客如果要插入本地音频,需要先安装hexo-tag-aplayer,在你cmd输入 npm install...当然如果你要使用别的路径,可以忽略这步 3.把音频文件放到同名文件夹里,然后文章插入以下语句 {% aplayer "No_Time_for_Caution" "Hans_Zimmer" "No_Time_for_Caution-Hans_Zimmer...复制嵌入代码 https://youtu.be/m4iRwp_FWxI <iframe width="951" height="535" src="https://www.<em>youtube</em>.com/embed...和applayer一样 1.博客<em>中</em>如果要<em>插入</em>本地<em>视频</em>,需要先安装hexo-tag-dplayer,在你<em>的</em>cmd输入 npm install hexo-tag-dplayer --save 2.然后确保你<em>的</em>...,然后<em>在</em>文章<em>插入</em>以下语句 {% dplayer "url=1.mp4" "pic=1.png" "loop=yes" "theme=#FADFA3" "autoplay=false" "token=tokendemo

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