堡垒机目前已经成为通用的安全设备之一，很多公司运维人员登录服务器的时候都需要从堡垒机上进行认证授权，然后登录服务器进行操作。...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。...一.堡垒机上的设置 堡垒机上的设置和过去一样，中远麒麟堡垒机上面和其它堡垒机上差不多，建立堡垒机WEB登录账号、添加设备资产、添加权限信息即可 1.1使用admin登录中远麒麟堡垒机页面 1登录.jpg...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
想必做前端的小伙伴在 H5 端开发都遇到过 「下拉加载更多」的需求，由于时间关系，以及兼容性考虑上，大家一定优先考虑的是开源的组件库，诸如 antd-mobile 等。...设置提前触发加载更多的阈值空间，比如：滚动条距离底部还有多少像素时触发； • scrollHeight • scrollTop • clientHeight • 最终公式 scrollHeight -...到达元素即加载更多，全部加载完成可取消监听； 实现 由于 方案一 的性能不太好，所以这里我仅介绍方案二，相对比较完美，另外对于低版本也可以引入 polyfill 做兼容。
但是，据我们所知，在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点：便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是，移动平台有其自身的约束，例如实时响应速度、有限的内存资源。...特别是，在移动设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题，因为传统的CNN通常需要大量的内存。...简单的CNN只需少量的内存，并能在移动设备上快速运行，实验结果表明它仍然可以达到不错的准确度 - 错误率低于1％。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层，更多的参数得到重用，局部缓存更有效。...CNN在主机上训练，移动设备加载训练好的参数。程序在全连接层中批量处理多个图像，加速CNN计算。 预处理 ? ? 图1：预处理和分割步骤中的输入和中间图像 用户拍摄写在浅色纸或纸板上的手写数字的照片。...移动端实现 鉴于相对较低的CPU性能和有限的内存资源，在移动平台上实施CNN具有一定的挑战。在这个项目中，，我们基于DeepBeliefSDK，一个面向移动平台的开源CNN框架，构建了CNN。
最近在做移动端开发，移动端的性能不如 PC 端，屏幕页没有 PC 大，需要我们优化的东西很多；在工作中我所做的移动端小页面，无一例外的都是将网页嵌入到安卓或者 IOS 里面去。...上拉加载 问题：如果数据太多前端一次性渲染或者请求所有数据，就不能做到用户体验和用户效果最佳 解决方案： 移动端分页，滚动到页面底部重新请求接口，然后把上次请求的数据和这一次请求的数据拼接到一个数组里面...this.refreshText.style.height = '0px'; this.text = ''; // 接口请求什么的事情 }, } } 复制代码 详细介绍请参考H5下拉刷新和上拉加载实现原理浅析...H5下拉刷新和上拉加载实现 博客会保持随时更新 sunseekers.cn/
响应式设计在移动设备上进行前端开发时，响应式设计是至关重要的。移动设备的屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同，因此需要确保你的网站或应用能够在不同的屏幕上提供良好的用户体验。...避免悬停效果： 悬停效果在移动设备上无法实现，避免依赖这些效果来传达信息。触摸优化的动画： 如果有动画效果，确保它们在移动设备上流畅运行，避免卡顿和性能问题。...性能优化移动设备的资源有限，因此性能优化尤为重要。优化你的网站或应用，以确保它们在移动设备上加载迅速且流畅运行。...测试和调试在移动前端开发过程中，确保进行充分的测试和调试，以保证应用在不同移动设备和浏览器上的兼容性和稳定性。多设备测试： 测试你的应用在不同设备和不同尺寸的屏幕上的显示效果。...简化界面： 移动设备的屏幕空间有限，确保界面简洁，减少不必要的元素和内容。快速加载： 优化资源加载，减少不必要的请求，确保页面快速加载，减少用户等待时间。
js菜鸡-------自我记录 html页面： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8">...
Touch.js 是移动设备上的手势识别与事件库, 由百度云Clouda团队维护，也是在百度内部广泛使用的开发工具。 Touch.js手势库专为移动设备设计。...function， 事件处理函数, 移除函数与绑定函数必须为同一引用 2、部分手势事件 图片 图片 3、部分事件处理函数 touchstart //手指刚接触屏幕时触发 touchmove //手指在屏幕上移动时触发...touchend//手指从屏幕上移开时触发 4、事件配置 touch.config(config) 功能描述： 对手势事件库进行全局配置。...解除事件绑定 touch.off( element, types, callback ) 功能描述 解除某元素上的事件绑定，根据参数区分事件绑定和事件代理。...触发事件 touch.trigger(element, type); 功能描述 触发某个元素上的某事件。
需要注意的是，由于security原因，为了临时避免NET::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID错误，我们需要在手机上先访问OCC API的e...
dropload a javascript implementation of pull to refresh and up to loadmore 移动端下拉刷新、上拉加载更多插件 背景介绍...DEMO1，加载底部(loadmore) ? DEMO2，加载顶部、底部(refresh & loadmore) ?...DEMO3，特殊布局，加载顶部、底部(refresh & loadmore with fixed navbar) ? DEMO4，按需加载 ?...div>' } 数组 domDown 下方DOM { domClass : 'dropload-down', domRefresh : '↑上拉加载更多...{ //你的代码 me.resetload(); } API 暴露一些功能，可以让dropload更灵活的使用 lock()锁定dropload 参数 说明 lock() 智能锁定，锁定上一次加载的方向
但在移动端这种方式就不太合适了，移动端一般都是通过向上滑动页面，触底后加载下一页这种方式来实现的。...只要后台有源源不断的数据提供，用户可以一直无限向上滑触底加载下页内容，会有种上瘾停不下来的感觉，让用户有更多时间停留在我们的产品上。 本着这个原因，本文就记录一下整过实现过程。...还有页面交互上的优化，比如上滑触底后调后端接口的时间可以在页面底部放一个加载中的一个 loading 动态效果 这篇文章就记录到这了，下次有时间再写一篇用节流函数对 scroll 优化和防抖函数的作用的文章
最近无意间看到有这么一个上拉刷新下拉加载的插件 —— mescroll.js，个人感觉挺好用的，官网地址是：http://www.mescroll.com 然后我就看了一下文档，简单的写了一个小demo...DOCTYPE html> mescroll-下拉刷新上滑加载...size: 10, time: null }, callback: upCallback //上拉加载的回调
https://tensorflow.google.cn/tutorials/generative/style_transfer 现在，我们很高兴和大家分享一个用 TensorFlow Lite 针对移动设备优化的预训练风格转化模型...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。...tensorflow.google.cn/lite/performance/gpu 生产中的风格转化 Google Arts & Culture 应用中最近添加了 Art Transfer，将利用 TensorFlow Lite 在设备上运行风格转化...资源 在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。...TensorFlow Lite delegate (https://tensorflow.google.cn/lite/performance/delegates) TensorFlow Lite 可利用设备上提供的多种不同类型的硬件加速器
2022年11月3日23:18:43 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。...1、WordPress 怎么利用短代码实现移动设备上内容不可见？...not_mobile_shortcode'); 2、将代码添加到主题functions.php中，发表文章时，插入短代码： [not_mobile]隐藏的内容[/not_mobile] 3、这样当用移动浏览器查看时被隐藏的内容将不可见
训练目前通常在服务器或类似设备上发生，而推理则更多地转移到网络边缘，这正是新版本 Arm NN 的重点所在。 ?...对象识别是在嵌入式平台上运行的众多机器学习工作负载之一 一切围绕平台 机器学习工作负载的特点是计算量大、需要大量存储器带宽，这正是移动设备和嵌入式设备面临的最大挑战之一。...使用 NNAPI 时，机器学习工作负载默认在 CPU 上运行，但硬件抽象层 (HAL) 机制也支持在其他类型的处理器或加速器上运行这些工作负载。...Arm Cortex-M 处理器内核上的内存占用。...我们开发这个库的目的是全力提升这些资源受限的 Cortex CPU 上的神经网络推理性能。
具体来说，设备首先从视频服务器（如YouTube、Facebook-360等）接收编码的360°视频，或从本地加载视频。...图 1 现代移动设备具有多核心的三集群处理器架构，包括三个处理器集群，每个集群都被设计用于有效地处理不同类型的工作负载。...客户端的能效模型 移动设备在360°视频流中的能源消耗主要包括两部分：视频下载（Pd）和视频处理（Pp）。...下载的能源与视频的质量级别和无线链接接口有关，而处理的能源与视频的质量级别和移动设备的硬件特性有关。...结论 本文识别了移动设备上360°视频流的能源效率问题，并提出了能效的360°视频流算法。
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...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 5： 不同设计选择上的性能结果 ? 表 6：在 PASCAL VOC 2007 数据集上的结果。...表 7： 实际设备上的速度 ? 表 8： COCO test-dev2015 数据集上的结果
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...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 5： 不同设计选择上的性能结果 ? 表 6：在 PASCAL VOC 2007 数据集上的结果。...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。
这篇文章我们来聊聊 「Laravel 生命周期」 这个主题。虽然网络上已经有很多关于这个主题的探讨，但这个主题依然值得我们去研究和学习。...目录结构 一 摘要 二 生命周期之始末 2.1 加载项目依赖 2.2 创建 Laravel 应用实例 2.2.1 创建应用实例 2.2.2 内核绑定 2.2.3 注册异常处理 2.2.4 小结 2.3...2.4 发送响应 2.5 终止程序 三 总结 四 生命周期流程图 参考资料 一 摘要 Laravel 生命周期（或者说请求生命周期）概括起来主要分为 3 个主要阶段： 加载项目依赖 创建 Laravel...「引导程序」 包括完成环境检测、配置加载、异常处理、Facades 注册、服务提供者注册、启动服务这六个引导程序。 至于 「中间件」 和 「引导程序」如何被使用的，会在后面的章节讲解。...有关 「管道」的相关知识不在本文讲解范围内。 那么，究竟一个请求是如何被处理的呢？
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，
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.../gen_tsne_gallery.m 表现 MobileID 系统是在 CelebA 数据集上训练的，在 LFW 数据集上测试的。...但是，DNN 高昂的计算成本使得我们难以将其部署到移动设备和嵌入式设备中。...使用被选择的神经元作为监督来模拟 DeepID2+ 和 DeepID3（这是当前最佳的人脸识别系统）的单个网络，一个带有简单网络结构的紧凑学生网络可以在 LFW 上分别实现比其教师更好的验证准确度。...当使用 DeepID2+ 的组合作为教师时，一个模仿学生可以实现比其更好的表现并实现 51.6 倍的压缩率和 90 倍的推理速度提升，使得可将这种笨重的模型应用于便携式设备。
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