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Photos框架(二)—— PHCollection

PHCollectionEditOperation PHFetchOptions PHFetchResult PHAssetSourceType 一张图看懂PHCollection PHCollection,指的是包含了一组Photos...作为Photos的抽象超类,本身不会有实例化的意义,我们主要关注他的两个子类:资源的集合PHAssetCollection和集合列表PHCollectionList。...(9_0, 10_0) = 210, // 包含了所有使用前置摄像头拍摄的资源的智能相册——自拍 PHAssetCollectionSubtypeSmartAlbumScreenshots PHOTOS_AVAILABLE_IOS_TVOS...(9_0, 10_0) = 211, // 包含了所有使用屏幕截图的资源的智能相册——屏幕快照 PHAssetCollectionSubtypeSmartAlbumDepthEffect PHOTOS_AVAILABLE_IOS_TVOS...(8_0, 10_0); 一张图看懂PHCollectionList 包含了一组Photos的资源集合的表现形式,例如一个时刻中的“年”或者用户创建的相簿文件夹。

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Photos存储、获取、更改照片详解

前言: 相册保存到系统相册中,通常有三种办法: UIImageWriteToSavedPhotosAlbum() 方法保存 是使用 Photos 框架来实现。...ALAssetsLibrary 在iOS9.0之后就被标记为过时方法,苹果建议使用Photos框架代替 问:UIImageWriteToSavedPhotosAlbum()保存图片很简单,但为什么还要用...Photos?...答: 1、Photos可以为相册相片做标识,方便保存后取出它们 2、Photos有同步操作,可以同时保存多张图片 3、可以存储到特定的相册 ···(有其他优点,朋友们可以拍砖评论) Photos...框架功能十分强大,不止保存功能 下面详解Photos这个iOS8.0才出现的新框架: 对 PhotoKit 基本构成的介绍:(本文采取最新的swift版本,OC得慢慢过渡到swift了) PHAsset

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DSM7.1.0-42661版本的大坑,黑群晖安装升级须知!

群晖官网对这个套件的介绍是: Advanced Media Extensions 功能 支持在 Synology NAS 上查看高效率视频编码 (HEVC) 和高效率图像容器 (HEIC) 格式文件以及聆听高级音频编码...Station 支持显示 HEIC 照片 媒体服务器 以 AAC 格式从网络电台串流音乐 当用户在 Audio Station 设置中指定 AAC 音频转换时,使 DLNA 设备可转换 AAC 格式 Synology...MailPlus 支持显示 HEIC 照片的缩略图 Synology MailPlus Server 可以搜索 HEIC 格式的图像元数据 Synology Photos 支持显示 HEIC 照片...比如你想用photos来查看苹果手机上传的HEIC格式的相片,或者想用video来看hevc编码的电影,就需要通过这个Advanced Media Extensions来获得授权(获取的授权文件保存在群晖系统的...帐户(如果不能建立群晖国内网站的 Synology 帐户,可以去群晖国际网站创建),并且在Advanced Media Extensions使用该账号登录; 3、引导盘里面的grub.cfg那几个参数

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图片裁剪打印工具:Tile Photos FX

Tile Photos FX - Split & Print for Mac可以满足您对此方面的需求,允许您将图像切成各种形状的小块,从任何图像制作自己的拼图,有助于将切片合并到网页、Keynote 演示文稿...Tile Photos FX - Split & Print for Mac图片Tile Photos FX Mac软件功能- 从任何图像制作自己的拼图。...Tile Photos FX 简化了对图像进行切片的过程,并有助于将切片合并到网页、Keynote 演示文稿、Pages 文档和其他项目中。...Tile Photos FX 将帮助您将巨大的照片、海报、图表或地图分割成多个切片,即使在您的家用打印机上也能以原始尺寸打印。广告商、设计师和摄影师将非常欣赏打印大照片或海报的单个切片的可能性。

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图像分类-flower_photos 实验研究

补充思考: flower_photos 数据量比较小,所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99,意思就是数据复杂度 < 模型复杂度 添加数据增强的本质是扩大模型见过的数据量...想要模型泛化性好,只有一个关键因素,数据量 如果让 simple_cnn 在 ImageNet 上做预训练,然后 flower_photos 上做训练,效果会更好吗?...从模型的浅层、中层、深层提取到的不同层次抽象特征来看,MobileNet 等网络无疑更加符合这个划分,此处 simple_cnn 过于简单,所以打个问号 数据集: flower_photos daisy...就是在第一种方式的基础上,我们 unfreeze 部分卷积层,因为浅层的卷积提取的特征都是很基础的特征,意味着很通用,但是深层的卷积提取的特征都是和数据集高度相关的,这里我们要解决的是 flower_photos...可以看到,进行 fine-tune 的话,模型准确率进一步提升,从 0.8937 ---> 0.9482 到此为止,我们实现了在 flower_photos 数据集上 val_acc = 0.9482,

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