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JttiPlex 媒体服务器在移动设备上如何操作?

Plex 媒体服务器是一款强大的媒体管理和流媒体服务平台,它提供了官方的移动应用,允许用户在移动设备上进行操作和管理。以下是在移动设备上使用 Plex 媒体服务器的基本步骤:1....下载并安装 Plex 应用在iOS设备上,你可以在App Store搜索“Plex”并下载安装。在Android设备上,你可以在Google Play商店搜索“Plex”并下载安装。2....浏览和管理媒体库一旦服务器添加成功,你可以在移动设备上浏览Plex媒体库。Plex媒体库包括电影、电视剧、音乐、照片等分类。你可以查看媒体信息,如简介、演员表、评分等。6....Plex应用将从服务器流式传输媒体到你的移动设备。你可以控制播放进度、音量和播放设置。7. 远程访问如果你想要在移动设备上远程访问Plex服务器,确保你的Plex账户已经设置了远程访问。...通过以上步骤,你可以在移动设备上轻松管理和享受Plex媒体服务器带来的便利。

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Bill Gervasi:CXL在移动设备上的应用

移动设备同样也有扩展内存的需求,基于CXL在服务器上的扩展形态,将带来高能耗、过度冗余等系统问题,如何优化CXL在移动设备上的使用? 3....来关注下移动智能设备市场,图表展示了2024至2028年各类计算设备的全球市场出货量预测,预计总出货量将维持在400多百万单位。相比之下,数据中心的设备市场规模相对较小。...将 CXL 移到主板是下一步合乎逻辑的发展 CXL 在移动设备上的优化路径: • 降低功耗 • 缩小占用空间 • 缩短通道 PCI-SIG 是一个由硬件制造商组成的组织,致力于开发和推广 PCI 标准。...创新方向:NAND和DRAM封装在同一个主板上,节约主板空间的同时,有效提升移动设备的内存,从而支持新场景的大内存应用。 总结 1....推动CXL在移动端设备的落地是降低CXL应用成本,同时加速生态落地的关键; 3. 将CXL设备集成到主板,通过M.2接口,实现NAND + DRAM 二合一的设计是未来CXL在消费端落地可能性之一。

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    如何在移动设备上使用堡垒机

    近年来随着平板设备的普及,很多时候技术人员有从移动设备上登录堡垒机的需求,本文就是以中远麒麟堡垒机为例,说明如何通过安卓或IOS设备访问堡垒机进行运维操作。...堡垒机一般应用的协议是SSH和RDP,因此在使用堡垒机之前,我们需要在安卓或IOS设备上安装SSH/RDP工具,当然也可以使用堡垒机的H5模式,但是经过测试,H5模式远远不如应用程序模式方便易用。...1.2为用户创建堡垒机登录WEB账号 1创建web用户.jpg 1.3添加设备资产信息和资产账号(比如root/administrator) 3添加设备.jpg 42添加设备账号.jpg 1.4设置堡垒机账号登录权限...1jssh.jpg 按如下方法创建一个新连接,注意用户名和IP都是堡垒机的(不是目标机),另外注意,如果有动态口令,没有打开WEBPORTAL,密码是静态口令和动态口令连起来的字符串 12jssh.jpg 登录后,会显示出有权限的主机列表...则回车后列表里只会显示主机名包含userd的主机 找到主机后可以在input处输入主机的号(头一列中的数字),即可登录到主机,如果本页没出来,可以按N键翻下一屏,翻到后在输入头一列数字 13jssh.jpg

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    cat命令 – 在终端设备上显示文件内容

    cat这个命令也很好记,因为cat在英语中是“猫”的意思,小猫咪是不是给您一种娇小、可爱的感觉呢? 注意:当文件内容较大时,文本内容会在屏幕上快速闪动(滚屏),用户往往看不清所显示的具体内容。...语法格式:cat [参数] [文件] 常用参数: -n 显示行数(空行也编号) -s 显示行数(多个空行算一个编号) -b 显示行数(空行不编号) -E 每行结束处显示$符号 -T 将TAB字符显示为...^I符号 -v 使用 ^ 和 M- 引用,除了 LFD 和 TAB 之外 -e 等价于”-vE”组合 -t 等价于”-vT”组合 -A 等价于 -vET组合 --help 显示帮助信息 --version...显示版本信息 参考实例 查看文件的内容: [root@linuxcool ~]# cat filename.txt 查看文件的内容,并显示行数编号: [root@linuxcool ~]# cat...> EOF 将软盘设备制作成镜像文件: [root@linuxcool ~]# cat /dev/fd0 > fdisk.iso

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    使用MediaPipe在移动设备上进行实时3D对象检测

    ,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。...— Google AI博客 Objectron在MediaPipe(因此得名)中实现,MediaPipe是用于管道的开发和维护的开源和跨平台框架,从本质上讲,Objectron为用户提供了3D视角,了解如何在日常...该模型足够轻巧,可以在移动设备上实时运行(在Adreno 650移动GPU上为26 FPS ) — Google AI博客 MediaPipe中的检测和跟踪 不要忘记MediaPipe在整个项目中扮演的非常重要的角色...作为运行在边缘设备上的复杂模型,当将其应用于每个帧时,可能会发生抖动和滞后(主要是由于预测的3D边界框的含糊性)。该框架将减轻在每个输入帧上运行模型的需求。...Google AI在其博客上宣布计划扩展其模型以包括许多不同的类别,并进一步提高该模型在设备上的性能。对于所有有兴趣改善设备上机器学习和增强现实体验的开发人员来说,这一进展都值得关注。

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    linux使用cat命令在终端设备上显示文件内容

    cat这个命令也很好记,因为cat在英语中是“猫”的意思,小猫咪是不是给您一种娇小、可爱的感觉呢? 注意:当文件内容较大时,文本内容会在屏幕上快速闪动(滚屏),用户往往看不清所显示的具体内容。...语法格式:cat [参数] [文件] 常用参数: -n 显示行数(空行也编号) -s 显示行数(多个空行算一个编号) -b 显示行数(空行不编号) -E 每行结束处显示$符号 -T 将TAB字符显示为...^I符号 -v 使用 ^ 和 M- 引用,除了 LFD 和 TAB 之外 -e 等价于”-vE”组合 -t 等价于”-vT”组合 -A 等价于 -vET组合 --help 显示帮助信息 --version...显示版本信息 参考实例 查看文件的内容: [root@linux ~]# cat filename.txt 查看文件的内容,并显示行数编号: [root@linux ~]# cat -n filename.txt...> EOF 将软盘设备制作成镜像文件: [root@linux ~]# cat /dev/fd0 > fdisk.iso

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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 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...研究者进一步开发了实时目标检测系统 Pelee,以更低的成本超越了 YOLOv2 的目标检测性能,并能流畅地在 iPhone6s、iPhone8 上运行。...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。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:在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。...表 7: 实际设备上的速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集上的结果 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

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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 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...研究者进一步开发了实时目标检测系统 Pelee,以更低的成本超越了 YOLOv2 的目标检测性能,并能流畅地在 iPhone6s、iPhone8 上运行。...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。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:在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。...表 7: 实际设备上的速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集上的结果

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    如何使用MEAT在iOS设备上采集取证信息

    关于MEAT MEAT,全称为Mobile Evidence Acquisition Toolkit,即移动设备取证采集工具。...该工具旨在帮助安全取证人员在iOS设备上执行不同类型的信息采集任务,将来该工具会添加针对Android设备的支持。...-iOS 在iOS设备上执行信息采集 -filesystem 执行文件系统采集 -filesystemPath 文件系统路径...-逻辑采集 在MEAT上使用逻辑采集功能,将指示工具通过越狱设备的AFC提取可访问的文件和文件夹。...-文件系统 前提要求:已越狱的iOS设备、通过Cydia安装AFC2、Apple File Conduit 2 在MEAT上使用文件系统采集功能,可以允许该工具开启AFC2服务,并将目标设备上所有的文件和文件夹拷贝至我们的主机系统中

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    如何使用 CNN 推理机在 IoT 设备上实现深度学习

    物联网设备上的深度学习应用通常具有苛刻的实时性要求。例如,基于物体识别的安全摄像机为了能及时响应房屋内出现的陌生人,通常需要小于500毫秒的检测延迟来捕获和处理目标事件。...事实上,低功耗是移动物联网设备的主要特征,而这通常意味着计算能力受限,内存容量较小。在软件方面,为了减少内存占用,应用程序通常直接运行在裸机上,或者在包含极少量第三方库的轻量级操作系统上。...在本文中,我们将讨论如何使用CNN推理机在物联网设备上实现深度学习。 将服务迁移到云端 对于低功耗的物联网设备,问题在于是否存在一个可靠的解决方案,能够将深度学习部署在云端,同时满足功耗和性能的要求。...我们已经成功地扩展了NNVM来生成代码,以便我们可以使用ACL来加速ARM设备上的深度学习操作。这种方法的另一个好处是,即使模型变得更加复杂,我们仍然可以轻松地在物联网设备上实现它们。...动作节点包含一组规则,用于确定在检测到特定事件时如何响应,例如在检测到所有者的脸部时解锁门,或者当检测到障碍物时调整机器人的运动路径。

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    《探索 Caffe2 的 C++接口在移动设备上的性能优化之路》

    在当今移动应用日益智能化的时代,将深度学习框架如 Caffe2 的 C++接口应用于移动设备上已成为众多开发者的目标。然而,移动设备资源相对有限,如何优化其性能成为了关键挑战。...经过剪枝后的模型不仅占用更少的内存,在推理过程中的计算量也会大幅降低,从而提高在移动设备上的运行速度。...未来,我们可以期待 Caffe2 在移动设备上的性能会得到进一步的提升,从而为移动用户带来更加智能、便捷的应用体验。...无论是在图像识别应用中实现更精准快速的物体检测,还是在语音助手应用中提供更流畅自然的交互体验,Caffe2 的 C++接口在移动设备上的优化都将有着广阔的发展前景,推动移动人工智能应用走向新的高度。...通过对模型压缩、内存管理优化、计算优化以及电源管理优化等多方面的综合努力,Caffe2 的 C++接口能够在移动设备上展现出更好的性能,为移动深度学习应用的发展奠定坚实的基础。

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    教程 | 如何用TensorFlow在安卓设备上实现深度学习推断

    对于个人和公司来说,存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的:想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时,或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...这种小型关键词检测(small-footprint keyword-spotting,KWS)推断通常在本地设备上运行,所以你不必担心服务提供商随时监听你的声音。而云服务只在你发出指令后才启动。...在 Insight 任职期间,我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战!...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...如果您正在训练自己的模型或重训练一个预先训练好的模型,那么在处理训练数据时,一定要考虑设备上的数据通道。最终,我在 Java 中重写了 librosa MFCC 来处理转换问题。

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    技术干货|如何借助FinClip实现小程序在硬件设备上的运行

    一、脱离微信、百度、支付宝,小程序如何在硬件设备运行?在日常的小程序使用场景中,90%的小程序都在微信、支付宝、百度、高德等巨头App应用中打开,脱离了超级App,小程序能在智能终端自有应用中运行吗?...比如:开发者通过微信、 Uni-app 、taro、flutter等开发的小程序,可以直接上传到FinClip 管理后台中进行上架,并在移动应用、终端设备中打开使用。...真正实现“一端开发,多设备上架、多系统上架”!...二、如何确保小程序的运行安全?小程序以及用户数据是否会运行在第三方不可控的环境里?小程序在硬件设备中运行是否能保障数据安全?如何保障应用运行安全,规避用户隐私数据泄露成为开发者们必须解决的问题。...图片三、助力 IoT 应用生态,FinClip 小程序平台的优势随着万物时代的到来,IoT 设备增长快速,在拥有触摸屏交互形式的设备上,小程序极具发力空间。

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    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备上运行机器学习日益重要 今天,机器学习的发展日新月异,机器学习不仅部署在服务器端,运行在个人电脑上,也存在于我们生活中许许多多的小设备上,比如移动设备和智能手机。...再比如Google的照片app,可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰的照片,这些在移动设备、智能手机上的机器学习应用很有用、很有趣。 在移动设备上实现机器学习,可以有两种实现方法。...一种是在设备上收集数据,传递给云端,服务器执行机器学习任务,最后把结果回传给设备。另一种方法是在终端设备上运行所有功能,包含机器学习模型。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案,具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性,

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    汽车将是现实世界元宇宙接下来需要的应用场景吗?

    当今的大多数 AR 软件技术都集中在表面检测(用于放置跳舞的绝地武士)、视觉惯性里程计(用于估计用户如何在环境中移动)和深度估计(用于确定何时遮挡 AR 的某些部分)元素)。...它需要有一个强大的感知人工智能,让它能够检测到距离你三米远的一扇门,门是红色的,上面有一个数字键盘,这样就可以使用颜色将正确的信息添加到门上与红色形成鲜明对比,并使用 AR 元素突出显示键盘,如果有人在门外...然而,自动驾驶汽车通常有许多传感器和计算服务器来满足其 AI 需求,而智能手机和眼镜等 AR 设备通常只配备几个摄像头传感器,而移动级处理器则要弱得多。...因此,如何让 AI 感知在移动级设备上极其高效而准确地运行,也是现实世界元宇宙应用到现实世界之前亟待解决的问题。 ‍...此外,无论 AR 是显示在 HUD 还是信息娱乐屏幕上,驾驶员的眼睛都不会离开道路,因为 AR 实时显示实时摄像头馈送,这与当前的 2D 地图不同,后者是卡通图形并且完全将驾驶员的视线从道路上移开。

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