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移动设备多位数字识别

但是,据我们所知,在移动设备使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好研究。 移动解决方案具有许多优点:便携、便宜且拥有便捷交互界面。但是,移动平台有其自身约束,例如实时响应速度、有限内存资源。...特别是,在移动设备运行CNN是一个具有挑战性问题,因为传统CNN通常需要大量内存。...简单CNN只需少量内存,并能在移动设备快速运行,实验结果表明它仍然可以达到不错准确度 - 错误率低于1%。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层,更多参数得到重用,局部缓存更有效。...此外,系统还基于数字位置来计算哪些数字位属于同一个数。 识别 使用CNN识别每个图像块中数字。CNN在主机上训练,移动设备加载训练好参数。程序在全连接层中批量处理多个图像,加速CNN计算。...移动端实现 鉴于相对较低CPU性能和有限内存资源,在移动平台上实施CNN具有一定挑战。在这个项目中,,我们基于DeepBeliefSDK,一个面向移动平台开源CNN框架,构建了CNN。

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如何在移动设备使用堡垒机

堡垒机目前已经成为通用安全设备之一,很多公司运维人员登录服务器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普及,很多时候技术人员有从移动设备登录堡垒机需求,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设备安装SSH/RDP工具,当然也可以使用堡垒机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.堡垒机上设置 堡垒机上设置和过去一样,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...23rdp.jpg 添加完成后,APP内会有一个以IP为命名连接,点击这个连接即可连接到堡垒机 24rdp.jpg 在窗口中,可以选择设备组,IP,并且可以输入IP一部分进行过滤,找到想要登录IP

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移动设备前端开发:特殊考虑因素探讨

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移动设备屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同,因此需要确保你网站或应用能够在不同屏幕提供良好用户体验。...触摸优化动画: 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。性能优化移动设备资源有限,因此性能优化尤为重要。优化你网站或应用,以确保它们在移动设备加载迅速且流畅运行。...测试和调试在移动前端开发过程中,确保进行充分测试和调试,以保证应用在不同移动设备和浏览器兼容性和稳定性。多设备测试: 测试你应用在不同设备和不同尺寸屏幕显示效果。...浏览器兼容性不同移动设备可能使用不同浏览器,而且移动浏览器版本也会有所不同。确保你应用在主流移动浏览器中都能正常运行和显示。...性能监测: 监测应用性能指标,如加载时间、响应时间等,进行性能优化和调整。总结在移动设备上进行前端开发是一项复杂而有挑战性任务

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Touch 移动设备 手势识别 与 Js事件库

Touch.js 是移动设备手势识别与事件库, 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 //手指在屏幕移动时触发...touch点击事件不错解决方案,搭配zepto.js或者jQuery使用起来解决了移动端click点击事件300ms延迟问题。...解除事件绑定 touch.off( element, types, callback ) 功能描述 解除某元素事件绑定,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 触发某个元素某事件。

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INFOCOM 2023 | 基于多核移动设备节能 360 度视频流

下图展示了360°视频处理流程,其中现代移动设备硬件加速器(如硬件解码器、GPU和显示处理单元)被用于处理360°视频。...图 1 现代移动设备具有多核心三集群处理器架构,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工作负载。...客户端能效模型 移动设备在360°视频流中能源消耗主要包括两部分:视频下载(Pd)和视频处理(Pp)。...下载能源与视频质量级别和无线链接接口有关,而处理能源与视频质量级别和移动设备硬件特性有关。...这些评估结果证明了所提出EQA算法在实际应用中有效性和优越性,特别是在节省能源和保持高QoE方面。 结论 本文识别了移动设备360°视频流能源效率问题,并提出了能效360°视频流算法。

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使用 TFLite 在移动设备优化与部署风格转化模型

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 针对移动设备优化预训练风格转化模型...Magenta 风格预测网络采用是 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。...Art Transfer,将利用 TensorFlow Lite 在设备运行风格转化。...我们迫不及待地想要看看您作品!不要忘了与我们分享您创作。 资源 在设备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 可利用设备提供多种不同类型硬件加速器

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边缘设备chatGPT

这要求在更接近数据源地方大幅提高性能,但仍然只能使用非常少功耗,并且价格便宜。虽然训练将继续在云中进行,但长距离移动大量数据成本很高,所以边缘AI计算价值很大。...尽管边缘和AI都有很大前景,但是组合起来应用场景和现在主流有很大差异,在设计过程中有更多Tradeoffs。...由于数据移动会影响性能并消耗大量功耗。 2、设计人员需要充分了解需要移动多少数据,以开发能够最大限度地减少边缘数据移动架构。...这些问题答案将推动对计算引擎架构、片SRAM存储以及是否使用外部DRAM(以及类型和容量)决策。...它通常非常昂贵,并且缺乏嵌入式非易失性存储器,而这通常是物联网设备必备。

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

Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备执行深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离卷积运算,而缺乏有效实现...同时,将高效模型和快速目标检测结合起来研究也很少 (Huang 等 (2016b))。本研究尝试探索可以用于图像分类和目标检测任务高效 CNN 结构。...本文主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 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:在具有有限计算力和内存资源移动设备运行卷积神经网络模型与日俱增需求激励着高效模型设计研究。...表 7: 实际设备速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集结果

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

Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备执行深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离卷积运算,而缺乏有效实现...同时,将高效模型和快速目标检测结合起来研究也很少 (Huang 等 (2016b))。本研究尝试探索可以用于图像分类和目标检测任务高效 CNN 结构。...本文主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 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:在具有有限计算力和内存资源移动设备运行卷积神经网络模型与日俱增需求激励着高效模型设计研究。...表 7: 实际设备速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集结果 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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移动和嵌入式设备也能直接玩机器学习?

训练目前通常在服务器或类似设备发生,而推理则更多地转移到网络边缘,这正是新版本 Arm NN 重点所在。 ?...对象识别是在嵌入式平台上运行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最大挑战之一。...使用 NNAPI 时,机器学习工作负载默认在 CPU 运行,但硬件抽象层 (HAL) 机制也支持在其他类型处理器或加速器运行这些工作负载。...Arm Cortex-M 处理器内核内存占用。...我们开发这个库目的是全力提升这些资源受限 Cortex CPU 神经网络推理性能。

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大屏幕设备出色体验: Chrome 多任务处理提高用户工作效率

许多用户一直要求 Chrome 在移动设备、平板电脑和可折叠设备提供更多有助于提高效率功能,以更好地与桌面版功能相匹配。为了满足这些需求,团队决定投入资源打造可促进多任务处理能力功能。...他们很好地利用了 Android 12L 功能 (例如任务栏) 和 Samsung Edge Panel。...Chrome 团队研究了可用性最佳实践,观察了大屏设备其他多窗口体验,并考虑了各种限制以确保最佳设备内存使用。...这也证明了此功能在大屏幕设备很受 Chrome 用户欢迎,值得团队投入资源构建这些功能以提升 Chrome 用户在大屏幕设备体验。...Chrome 团队计划未来持续改善大屏幕设备 Chrome 体验,进一步帮助用户提高工作效率。

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移动设备(手机)唯一ID详解

注意:如果无法获取设备imei则使用设备wifimac地址,如果无法获取设备mac地址则随机生成设备标识号,确保不同App在同一台设备获取值一致。...iOS - 4.5+ (支持): 根据包名随机生成设备标识号。注意:在设备重置后会重新生成。 ? 移动设备(手机)唯一ID有哪些 在移动广告领域,设备ID 是用来追踪一个人最重要标识。...对于与外部数据打通而言,移动设备ID 是能与公司外数据进行打通、交换、补充唯一性ID,也是市场上大家都认可ID。...既然移动设备ID 如此重要,那我们就来聊一聊,有哪些ID我们是可以使用: 一、IMEI IMEI是国际移动设备识别码,一串15位号码,每部通过正规渠道销售GSM手机均有唯一IMEI码。...2、Andriod体系下:受限获取 其实在Andriod2.3以后,Google也学苹果推出了IDFA,用于跟踪广告唯一标识,功能基本与苹果IDFA是一样一样

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OTT设备SSAI未来

本文是来自MHV (Mile High Video) 2019演讲,作者是来自于Mux公司Phil Cluff。本次演讲主要讲述了OTT设备SSAI应用情况及前景。...Phil首先描述了相关背景,包括视频广告在浏览器以及OTT设备使用情况。紧接着,Phil简要介绍了SSAI几种使用方法,包括基于清单操纵SSAI、进行时间戳重写SSAI。...接着,Phil针对客厅中常见四种设备:流媒体盒、“智能”电视、机顶盒、游戏机,分别介绍了它们对清单操纵支持情况。...Phil随后介绍了智能电视存在问题,其在家庭中普及率并不如想象高,许多智能电视使用时间也超过了3年,老旧设备对像清单操纵这样新技术支持非常差。...针对这些问题,Phil也提出了一些解决方案,包括仔细调研用户所使用设备情况、撤销在旧设备广告投放、向用户发放Chromecasts以及服务器端拼接。最后,Phil对SSAI未来进行了展望。

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iOS Android 移动设备 Touch Icons

上次转载了一篇《将你网站打造成一个iOS Web App》,但偶然发现这篇文章内容有些是错误——准确来说也不是错误,只是不适合自半年前来情况了(也可以说是iOS7 之后时间)——话说现在移动设备真是日新月异...好了,结合Jeff 查阅资料,下面来详细来说说iOS / Android 移动设备 touch icons。 关于 “Touch icons” favicons 知道是什么吧?...浏览器tab 前面的那个小图标,放入某个网站到收藏夹时候也会看到,这个可以说是pc 互联网产物了。而Touch icons 则是移动互联网产物,用于手机、平板等移动设备。...考虑到最大兼容性,Chrome for Android 做了一定牺牲,那就是,如果再你网页找不到上面的代码,就会向下兼容,跟随者苹果设备支持touch icons(类似一开头代码)。...不同Touch icons 尺寸 (接下来讲基本是apple 设备)考虑到不同设备分辨率以及屏幕材质问题,为了最佳显示体验,你可以用sizes标签定义下,如: <link rel="apple-touch-icon-precomposed

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MNIST迁移学习任务

域和任务(Domain and Task) 在经典机器学习任务中,通常情况下会把数据集切分成训练集和测试集。大多数情况下在数据集上进行随机抽样可以保证训练集和测试集数据是独立同分布。...任务 = 标签空间 + 预测函数 所以,总结一下,机器学习中你所有的需要基本可以归纳为三点:域,任务和标签。...在训练集筛选出数字6所有实例(约6000个),随机抽取100个数字6实例并且其余数字6实例从训练集移除数据集,在当前训练集构建一个分类模型,使之能进行数字6和其他数字类别的二分类任务。...理想迁移实例与测试数据有着更为相同特征空间分布。 这一类迁移学习问题属于归纳迁移学习问题,又因为源域和目标域都有标签,且源任务和目标任务不同,所以又叫多任务学习。 数据和实验: 表1....例如目标域数据没有标签,但是源域和目标域却不相同,这意味着源任务目标函数不能在目标域使用,这就是大名鼎鼎域适配问题。域适配问题属于直推迁移学习范畴,属于特征迁移方法。

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安全弹出你移动设备,保护数据安全!

当USB设备还在进行数据读写时,可以尝试在 任务栏里进行安全删除硬件操作,会发现系统提示你无法安全删除该硬件;而如果直接插拔,就无法验证USB设备是否正在进行数据读写。...3.无需插拔,停止或启用设备 这同样是软件精华所在,就想在前言中叙述一样,系统自带功能对于弹出设备后再重新启动无计可施,只能傻傻地从电脑先拔出U盘再插上重新识别。...还是很实用功能哦~ 4.自动关闭USB设备电源 平时很容易忽视一点就是,我们在使用系统自带设备移除功能后虽然显示已成功删除,但事实,它们电源还没有被切断。...此时移除设备设备犹如突然断电(移动硬盘会发生类似“Ge”声音),对其性能和寿命有很大影响。...5.自定义每个USB设备名字/图标/可执行动作 这个本是这个软件主打功能,在软件删除面板右击并选择设备属性就可以打开具体自定义面板了。只是,有时候,没有必要把自己生活弄得如此繁琐啊啊。

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YOLObile:面向移动设备「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,在保证模型准确率基础,减小模型大小,并提升模型在移动设备运行速度。...Motivation 基于目前SOTA目标检测算法,精度高,模型比较大,在移动设备上会有很高时延;而那些在移动设备端可以快速运行轻量级算法又牺牲了算法精度。...目前一些推理加速框架如TFLite和MNN只能支持在移动GPU或CPU顺序执行DNN推理,这可能造成计算资源浪费。...,则GPU和CPU并行运算耗时为: 如果只采用GPU进行串行运算,即先计算branch1,再计算branch2,则耗时为两者之和: 通过和可以确定branch2在哪个设备运行。...对于那些低计算密度操作如pixel-wise add和pixel-wise multiply操作,移动设备CPU和GPU运算效率差不多。

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移动设备(手机)唯一ID有哪些

移动广告领域,设备ID 是用来追踪一个人最重要标识。 对于APP自身产品而言,使用设备唯一ID可以追踪到用户从下载到激活、注册、使用、流失、回归全流程数据,对产品运营工作非常有帮助。...对于与外部数据打通而言,移动设备ID 是能与公司外数据进行打通、交换、补充唯一性ID,也是市场上大家都认可ID。...既然移动设备ID 如此重要,那我们就来聊一聊,有哪些ID我们是可以使用: 一、IMEI IMEI是国际移动设备识别码,一串15位号码,每部通过正规渠道销售GSM手机均有唯一IMEI码。...二、IDFA 苹果和Google针对移动设备推出 广告标识符 1、IOS体系下:可以获取 在IOS6.0以后版本均可以正常获取IDFA,但手机用户可以手动还原 以及 手动禁止获取(手动关闭广告追踪,...2、Andriod体系下:受限获取 其实在Andriod2.3以后,Google也学苹果推出了IDFA,用于跟踪广告唯一标识,功能基本与苹果IDFA是一样一样

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TensorFlow在移动设备与嵌入式设备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轻量级跨平台解决方案》演讲,本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备运行机器学习日益重要 今天,机器学习发展日新月异,机器学习不仅部署在服务器端,运行在个人电脑,也存在于我们生活中许许多多设备,比如移动设备和智能手机。...再比如Google照片app,可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰照片,这些在移动设备、智能手机上机器学习应用很有用、很有趣。 在移动设备实现机器学习,可以有两种实现方法。...一种是在设备收集数据,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在移动设备运行机器学习跨平台解决方案,具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性,

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