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WordPress 技巧: WordPress 如何判断移动设备访问

我前面介绍过 Mobile Detect 这个 PHP 类库,它可以用来检测移动设备环境,它有一个非常完整的库,可以检测出所用的设备类型(包括操作类型,以及手机品牌等都能检测)和浏览器的详细信息。...但是如果只是简单的判断下当前浏览博客的设备是否为移动设备,那么我们可以使用 WordPress 默认的函数 wp_is_mobile 函数来判断,但是这个函数有个问题,它把 iPad 也算作移动设备,但是...iPad 设备比较大,有时候我们仅仅希望在手机看到不同的设计和功能,所以我重新写了一个 wpjam_is_mobile 函数,去除了 iPad : function wpjam_is_mobile()...return true; } else { return false; } } 并且 wpjam_is_mobile 函数已经整合到 WPJAM Basic 插件

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使用MediaPipe移动设备上进行实时3D对象检测

为了解决这个问题,Google AI发布了MediaPipe Objectron,这是一种用于日常对象的移动实时3D对象检测管道,该管道还可以检测2D图像的对象。...,Objectron可以计算对象周围的3D边界框,并在移动设备上实时对其进行定向。...移动应用程序嵌入ML模型可以减少延迟,提高数据安全性并降低成本。 但是MediaPipe的Objectron是什么?...该管道可检测2D图像的对象,并通过新创建的数据集上训练的机器学习(ML)模型来估计其姿势和大小。...该模型足够轻巧,可以移动设备上实时运行(Adreno 650移动GPU上为26 FPS ) — Google AI博客 MediaPipe检测和跟踪 不要忘记MediaPipe整个项目中扮演的非常重要的角色

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YOLObile:面向移动设备的「实时目标检测」算法

作者提出了一种通过从压缩、编译两个角度,保证模型准确率的基础上,减小模型的大小,并提升模型移动设备端的运行速度。...Motivation 基于目前SOTA的目标检测算法,精度高的,模型比较大,移动设备上会有很高的时延;而那些移动设备端可以快速运行的轻量级算法又牺牲了算法精度。...这里作者给出了两个建议: 对于blockchannel的数量:与设备CPU/GPU的vector registers的长度一致 对于block的filter的数量:保证目标推理速度的前提下,选择最少的...目前的一些推理加速框架如TFLite和MNN只能支持移动GPU或CPU上顺序执行DNN推理,这可能造成计算资源的浪费。...对于那些低计算密度的操作如pixel-wise add和pixel-wise multiply操作,移动设备上CPU和GPU的运算效率差不多。

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iOS Android 移动设备的 Touch Icons

上次转载了一篇《将你的网站打造成一个iOS Web App》,但偶然发现这篇文章的内容有些是错误的——准确来说也不是错误,只是不适合自半年前来的情况了(也可以说是iOS7 之后的时间)——话说现在的的移动设备真是日新月异...好了,结合Jeff 查阅的资料,下面来详细来说说iOS / Android 移动设备的 touch icons。 关于 “Touch icons” favicons 知道是什么吧?...而Touch icons 则是移动互联网的产物,用于手机、平板等移动设备上。...深入讲解之前先再给出另外一行代码: 上面这个是则有点不同,rel="icon..." sizes="72x72" href="apple-touch-icon-72x72-precomposed.png"> apple 开发者官网,为不同的apple 设备推荐了相应的size,

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PHP检测一个类是否可以被foreach遍历

PHP检测一个类是否可以被foreach遍历 PHP,我们可以非常简单的判断一个变量是什么类型,也可以非常方便的确定一个数组的长度从而决定这个数组是否可以遍历。那么类呢?...'yes' : 'no', PHP_EOL; // yes 从上面的例子可以看出,第一个 \$obj1 无法通过 Traversable 判断,所以它是不能被遍历的。...PHP手册,Traversable 接口正是用于检测一个类是否可以被 foreach 遍历的接口。...这是一个无法 PHP 脚本实现的内部引擎接口。IteratorAggregate 或 Iterator 接口可以用来代替它。...PHP_EOL; } // V:Obj1 // V:Obj2 // prv:Obj2 也就是说这个 Traversable 接口的作用在实际使用并不明显。

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干货 | 分段的人脸检测移动段的应用

随着芯片价格的下探,人脸识别类产品的价格将会下探,人脸门禁设备整个出入口系统终端设备的占比将会越来越高; 当前人脸门禁,还是需要人员有一定的配合度才能完成人脸识别,完全非配合的人脸识别,必然会导致识别准确率的下降...简单概要 由于大量遮挡和部分可见人脸的存在,一般的人脸检测算法移动手机端领域表现不佳。一种很有前途的技术去解决局具有挑战性的人脸部件,尤其是基于人脸分割方法去设计人脸检测器。...基于面部部件的人脸检测方法,特别是Druid方法,两组移动人脸数据的精确召回率和ROC曲线方面均优于其他最先进的人脸检测方法,对遮挡具有良好的鲁棒性。 ?...如果该算法能够有效地将不同人脸段的检测结合到一个完整的人脸,那么可以处理移动设备前摄像头捕捉到的图像的部分人脸。...但是,在这种情况下,检测器受候选生成器性能的约束,无法候选生成器不返回任何结果的图像检测人脸。

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复杂陌生的Linux设备上,编译安装PHP

起因 一台陌生的SUSE Linux Enterprise上面迁移之前做的一个服务器端接口,需要用到phpredis。...而安装phpredis,需要用到phpize,phpizephp5-devel这个包里面。 然后,很直接的,使用yast2 –install php5-devel进行安装的时候,麻烦来了。...这台Server是一台部署一线的生产环境,意味着稳定第一。而使用yast2进行安装的时候,也不知道是不是很久没更新的缘故,提示有大量的包需要更新,甚至连一些系统核心的依赖包也需要更新。...find / -name apxs2 编译安装PHP的时候,由于Apache是默认使用yast2进行安装的,所以编译PHP的时候,–with-apxs2没有找到对应的依赖文件。...感触 Linux某些方面上的设计,真是很不错。比如你可以装很多个Apache,装很多个php,并且可以做到每一个都互相独立工作,互不干扰。

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使用 TFLite 移动设备上优化与部署风格转化模型

,以及如何通过 TensorFlow Lite 移动应用中高效使用该模型。...因此,我们需要继续优化模型,移动应用也适合使用。本文将会分享我们的优化经验,并提供一些资源供您在工作中使用。...Magenta 的风格预测网络采用的是 InceptionV3 骨干网,我们可以将其替换为 MobileNetV2 骨干网,以此来对移动设备进行优化。风格转换网络包含几个卷积层。...量化是适用于大多数 TensorFlow 模型移动部署的一项重要技术,本例,它可将模型大小缩小为原来的 1/4,大幅加速模型推理的同时,对质量的影响很小。...资源 设备上运行机器学习模型具有以下优势:保护用户数据隐私,且功能启用时延迟较低。

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HTML 嵌入 PHP 代码

PHP 与 HTML PHP 天生对 Web 和 HTML 友好, PHP 诞生之初,主要用于 Web 1.0 构建个人主页,那个时候,PHP 代表的是 Personal Home Page,随着... PhpStorm 编写 Html 代码 通过 php -S localhost:9000 启动 PHP 内置的 Web 服务器(已启动忽略),浏览器访问 http://localhost:9000... HTML 嵌入 PHP 代码 接下来,我们 hello.php ,将上一步 和 之间的 HTML 文本替换成 PHP 代码: 之间,并且末尾的 ?> 不能省略,包含纯 PHP 代码的文件,最后的 ?...小结 由此可见, PHP 文件,既可以编写纯 PHP 代码,也可以混合 HTML + PHP 代码进行编程( HTML 嵌入 PHP 代码需要通过完整的 进行包裹)。

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边框检测 Python 的应用

游戏开发,我们经常会回使用到边框检测。我们知道,边框检测是计算机视觉中常用的技术,用于检测图像的边界和轮廓。Python,可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的?...以下是一个简单的示例代码,演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测:1、问题背景:用户试图编写一个程序,该程序要求用户输入一个数字,然后屏幕上绘制相应数量的矩形。然而,这些矩形不能重叠。...也可以基于修改后的点重新生成违规矩形,或者将所有点与违规点等距离地移动。这可能是最好的选择,除非对随机原则非常严格。...边框检测图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用,能够帮助识别物体的形状、边界和结构。通过使用OpenCV库,可以方便地实现边框检测功能。...所以说边框检测实际应用是很重要的,如有任何疑问可以评论区留言讨论。

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opcodewebshell检测的应用

PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式,经过研究测试,opcode可以作为静态分析的辅助手段,快速精确定位PHP脚本可控函数及参数的调用,从而提高检测的准确性,也可以进一步利用在人工智能的检测方法...这样的变量PHP源码以IS_CV标记; 这段opcode的意思是echo helloworld 然后return 1。...0x03 opcodewebshell检测的运用 当检测经过混淆加密后的php webshell的时候,最终还是调用敏感函数,比如eval、system等等。...0x04 总结 Webshell检测,opcode可以: 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段,可以快速精确定位PHP脚本可控函数及参数的调用。...2、帮助我们更加深入地理解PHP内核机制,使我们可以修改PHP源码或者以扩展的形式来动态检测PHP后门/Webshell。

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学界 | 优于MobileNet、YOLOv2:移动设备上的实时目标检测系统Pelee

Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体,它被称作 PeleeNet,专门用于移动设备。...没有压缩的转换层:实验表明,DenseNet 提出的压缩因子会损坏特征表达,PeleeNet 转换层也维持了与输入通道相同的输出通道数目。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。...本论文的研究,我们提出了一个叫做 PeleeNet 的有效结构,它没有使用传统的卷积来实现。

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学界 | 优于MobileNet、YOLOv2:移动设备上的实时目标检测系统Pelee

Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体,它被称作 PeleeNet,专门用于移动设备。...没有压缩的转换层:实验表明,DenseNet 提出的压缩因子会损坏特征表达,PeleeNet 转换层也维持了与输入通道相同的输出通道数目。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。...本论文的研究,我们提出了一个叫做 PeleeNet 的有效结构,它没有使用传统的卷积来实现。

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