有些时候我们需要在特定情况下（如移动设备访问时）加载不同于站点现在选择的 WordPress 主题，可以使用以下代码：
作者：matrix 被围观: 2,063 次 发布时间：2015-01-14 分类：兼容并蓄 | 2 条评论 »
Mobile Detect 是一个轻量级的开源移动设备（手机和平板）检测的 PHP Class，它使用 User-Agent 中的字符串，并结合 HTTP Header，来检测移动设备环境。这个设备检测的 PHP 类库最强大的地方是，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。
本文实例总结了PHP判断访客是否手机端(移动端浏览器)访问的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Mobile Detect 这个PHP 类库Jeff 很早就运用到实际项目中了，如Devework 主题，移动主题、DW Mobile Swither及最近的DeveMobile主题主页 Mobile Detect 简介 Mobile Detect 是一个轻量级PHP 移动设备探测类，它通过HTTP Header 中的User-Agent 字符串来检测移动设备。该PHP 类库最强大的地方是，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。 项目主页
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。
DW Mobile Switcher 这款移动设备识别切换主题插件（就是说如果检测到是移动设备就会切换设置的另一款“移动主题”）是为了接下来要发售的两款移动主题（EaseMobile、DeveMobile）准备的，这两款移动主题必须搭配这款插件才能正常运行。 DW Mobile Switcher 使用方法 该插件的实现的功能是：在pc 上显示还是你之前使用的主题（下称“电脑桌面主题”），但在移动设备上，他会自动加载相应设置的移动主题。安装好插件后，打开设置页面，显示你当前的桌面主题，然后由两个选项功能选择手
我前面介绍了 Mobile Detect 这个轻量级的开源移动设备（手机和平板）检测的 PHP 类库，这个类库主要功能检测是否为输入的设备，比如 $detect->isiPhone() 就是检测当前设备是否为 iPhone，但是如果要做移动统计的话，怎样不用判断直接获取操作系统和设备名称呢？
PHP判断是手机端还是电脑端访问的方法 在PublicController控制器中写好判断手机端方法 <?php namespace Home\Controller; use Think\Contr
我前面介绍了 Mobile Detect 这个轻量级的开源移动设备（手机和平板）检测的 PHP 类库，今天就介绍下 Mobile Detect 相关的 WordPress 插件，让你的 WordPress 博客轻松集成该功能。
建站以来，总是忙于 PC 端主题的折腾，移动端主题只是偷懒的使用了 WPtouch 插件。现在 PC 端主题已完善七七八八了，是时候折腾下移动端自适应主题了，毕竟 WPtouch 设计得太复杂，感觉稍
FruityWIfi是一款有名的无线安全审计的开源工具，其灵感来自于wifipineapple，目前该工具已经更新到2.4。它能够让用户通过web界面来控制和管理模块，十分方便。FriutyWifi最初的设想是能够在树莓派上使用，但是也可以安装在Debian系列的操作系统上，例如Debian，kali Linux等，甚至可以安装在NetHunter上，在某些移动设备上使用。 一、本次使用的环境 硬件为树莓派3B，系统为raspbian jessie。 二、安装方法 -下载zip压缩文件：https://g
由于移动设备的显示屏幕相对于桌面显示器来说小很多，在桌面显示器上能够正常显示的内容，到了移动设备中就不正常了。为了实现移动端和桌面端的相互跳转，我们可以通过JavaScript来判断当前的设备是否是移动设备，然后执行相应的代码。
企业防御 这里总结的是企业在做安全防御的统筹方法，并不是具体某个漏洞如何修复~ 信息安全的实质是采取措施保护信息资产，使之不因偶然或者恶意侵犯而遭受破坏、更改及泄露，保证信息系统能够连续、可靠、正常的运行，使安全事件对业务造成的影响减到最小，确保组织业务运行的连续性。信息安全的成败主要取决于两个因素：技术和管理。现实生活中大多数安全事件的发生和安全隐患的存在，与其说是技术上的原因，不如说是管理不善造成的。信息安全管理作为安全工作中的一个重要环节，主要包括识别组织资产和风险、采取恰当的策略和控制措施来
即便是老旧（狗头）的高通骁龙855平台，在物体检测上也能达到19FPS，比YOLO-v3的mAP精度更高。
JavaScript 中实现自动检测用户是否使用移动设备，并据此跳转到对应的手机移动网页，通常可以通过检查 navigator.userAgent 属性来识别用户代理字符串中包含的设备信息。以下是一个简单的示例，展示如何基于用户使用的浏览器类型进行判断并跳转：
选自GitHub 机器之心编译 参与：panda 深度神经网络模型对计算资源的需求问题一直是相关研究和应用的关注焦点之一。研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet》。在去年的 AAAI 人工智能大会上，香港中文大学的研究者则提出了一种通过压缩模型来实现这一目标的方法 MobileID。近日，研究者开源了这项研究的代码。机器之心对该项目及原论
移动设备的最大缺点之一就是其将数据从设备传输到计算机很困难。移动设备在这一缺点上有着悠久的历史。早期的移动设备，如 Pilot 和掌上电脑 PDA 设备，需要使用特殊的同步软件来传输数据（你必须小心翼翼地做这件事，因为你的设备可能会因为电池耗尽而导致数据永久丢失）；旧版 iPod 只提供特定平台的界面。现代移动设备默认将你的数据发送到在线帐户，以便你可以在计算机上再次下载。
WordPress 怎么利用短代码实现移动设备上内容不可见？利用下面的短代码，可以实现发布的内容在移动设备不可见。
在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。为了提高移动设备上DNNs的计算效率，除了新提出的编译器优化之外，提出的YOLObile还提供了一个GPU-CPU协同计算方案。经过实验证明，新提出的YOLObile框架展现出了高准确性、高效率，并同时实现了高硬件并行性！
目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。在这项工作中，作者提出了YOLObile框架，通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。为提高移动设备上的计算效率，采用GPU-CPU协同方案，并辅以高级编译器辅助优化。实验结果表明，新提出的剪枝方案在49.0 mAP的情况下，可以实现YOLOv4的14倍压缩率。在YOLObile框架下，使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案，推理速度提高到19.1帧/秒，比原来的YOLOv4加速5倍。
最近碰到这么一个问题，我们知道一个wordpress网站是可以通过判断客户端用户的UA信息来判断用户是移动还是pc设备访问的，从而可以给他展示不同的内容或者展示不同的广告，有的广告只适合在pc展示或者只适合在移动端展示，但是如果我们把网页给静态化缓存html之后，发现这个就无效了，访问的页面是第一次访问生成的静态文件；
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一，虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用，然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
Appium 是一个开源的、跨平台的自动化测试工具，可用于 APP 的自动化测试。
先祝大家五一节快乐。前一篇介绍了USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能。这篇文章将带来RAID 2019的Android数据泄露分析的译文，是对真实移动设备用户网络流量的实证评估，预测用户兴趣点（POI）的位置，上一篇系统安全文章就提取了恶意功能函数的POI。此外，作者参加了RAID当时在北京的现场分享，亦是当年的读书笔记，故作为在线博客分享出来，希望对您有所帮助。由于作者的英语和学术水平较差，还请大家批评和指正。感恩遇见，一起加油！
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。主流的多帧无光流特征聚合和 Seq-NMS 后处理结合精度最高，但速度较慢（GPU 上小于10 FPS）。在准确率和速度之间需要权衡: 通常更快的方法准确率较低。所以研究兼具准确率和速度的新方法仍然有很大潜力。
对于技术类的博客来说，更多用户是使用 RSS 阅读器来查看和阅读博客的日志，所以对于技术类博客来说，加上日志在 RSS 阅读器中被浏览的次数才更能真实反映这类博客的流量和受欢迎程度，而 Google Analytics 的统计代码都是 JS 格式的，Feed 是不支持 Javascript 代码，那么如何使用 Google Analytics 统计 Feed 的流量呢？其实可以通过 Google Analytics 的第三方服务解决这个问题。 其中 Google Analytics without Javascript（简称 NoJSStats） 就是可以用来统计 Feed 流量的 Google Analytics 第三方服务，NoJSStats 是部署在 Google App Engine 的 Google Analytics 上的免费统计服务，主要是用于在不支持 Javascript 的环境下使用 Google Analytics 统计服务，它是把通过在页面生成一个 1 像素的图片来统计页面流量。
在2019年，Facebook AI Research发布了Detectron2，这为开发人员提供了一种简便的方法，可将自定义模块插入任何对象检测系统。Detectron2是一个基于PyTorch的库，旨在训练ML模型执行图像分类和检测对象。为了扩展Detectron2，Facebook Reality Labs的Mobile Vision团队发布了Detectron2Go（D2Go）。
选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，谷歌开源了 MobileNet，它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型，还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外，谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
随着计算机视觉领域的迅速发展，目标检测在各种应用中变得至关重要，这些应用范围包括但不限于安全监控、自动驾驶和智慧医疗。尽管传统目标检测方法存在计算复杂度高和实时性能不足的问题，但基于深度学习算法已在准确性和实时性能方面取得了重大突破。其中，YOLO已成为一种经典的实时目标检测算法，它在计算速度和检测精度之间取得了平衡。然而，移动设备通常在计算能力、内存容量和能源消耗方面受限，这复杂化了深度学习模型的部署。
AI 科技评论消息，谷歌刚刚对外发布了开源计算机视觉模型MobileNets。MobileNets是一系列为移动和嵌入式设备设计的计算机视觉模型，它可以利用设备有限的资源高效运行，并提供尽可能高的准确
选自arXiv 作者：Pavan Kumar Anasosalu Vasu等 机器之心编译 编辑：小舟 来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标进行广泛分析，探究了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提供了缓解这些瓶颈的方法。该研究设计了一个高效的主
近年来各种大规模的红蓝对抗赛事方兴未艾，攻防实战受到了更多的重视。红队和蓝队的打法逐渐提升并趋于成熟，已不再是单方面的攻击与防御，而演变为攻防博弈和几乎不限手法的对抗演习。与传统的渗透测试相比，这种高强度的红蓝对抗有着明显不同，甚至较量的不仅仅是技法，而包括战术打法、心态与体力的考验。
原文链接：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
机器之心原创 作者：Tony Peng、Michael Sarazen 参与：路雪、许迪 90% 的 AI 设备都是用 Arm 的架构设计的，现在 Arm 在人工智能领域厚积薄发，发布了 Trilli
通过程序来识别访问网页的设备是PC或者移动以便于我们自适应的显示不用的样式，但是一般php有判断的方法，js也有，css也可以判断，今天就分享一个WordPress程序自带的内置函数：wp_is_mobile()，大概的意思就是判断用户是否采用移动设备访问网站，返回的结果是一个布尔函数，返回值为true或false。
【新智元导读】谷歌今天开源了MobileNets，它是一类用于手机等移动设备的视觉应用的高效模型，能够最大限度利用有限的资源实现高准确性。 地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim 近年来，深度学习促进了计算机视觉领域的巨大进步，神经网络不断地推动着视觉识别技术的前沿。虽然许多这些技术，例如对象、地标、logo、文本识别等，是通过 Cloud Vision API 提供给互联网连接的设备，但我们相信，智能手机等移动设备日益强大的计算能力
眼动追踪是一项科学应用技术，用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看，眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟，用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。
线段是计算机建立视觉认知的基础元素，利用LSD可以快速检测图像中的直线段，从而根据图像的几何特征设计算法，快速确定目标区域。
AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 MobileNet 和 MobileNetV2 这样的成果，但是人工设计高效的模型始终是很有难度的，其中有许许多多的可能性需要考虑。
SmartDet：https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf
1.LightSpeed: Light and Fast Neural Light Fields on Mobile Devices
本文分享论文『MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』，由苹果公司提出《MobileViT》，轻量、通用、适用于移动设备的Transformer！
Facebook的智能摄像头团队一直致力于研究各种计算机视觉技术，并进行工具开发以便人们加以应用。比如，应用实时“风格迁移”技术，可以将你的照片或视频渲染成梵高风格。或者应用实时面部捕捉技术，对你的照片进行美颜，甚至直接用化身（比如卡通形象）替换你的头像。更进一步，如果能用化身（Avatar）对你整个身体进行替代会怎样呢？
Geekbench是由Primate Labs Inc.开发的一款跨平台的基准测试软件，旨在帮助用户测试和评估计算机和移动设备的性能表现。
随着移动互联网的快速发展，移动设备成为了日常必备品之一，无论是生活使用还是办公应用均会涉及到移动设备。通过移动设备操作形成的数据流都将在互联网中进行传输，因此，移动时代最大的安全入口主要还在于移动设备的安全。
WP Super Cache 是 WordPress 官方开发人员 Donncha 开发，是当前最高效也是最灵活的 WordPress 静态缓存插件。它把整个网页直接生成 HTML 文件，这样 Web 服务器就不用解析 PHP 脚本，通过使用这个插件，能使得你的 WordPress 博客将显著的提速。
近期，英特尔IT在北京举办了媒体见面会，会上，英特尔(大连)有限公司IT和工厂自动化部门总监、中国区首席信息官王彦斌与参会记者一同分享了英特尔业绩年报、英特尔的移动计算部署、员工如何使用移动设备工作的
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