基于ADB Shell 实现的 Android TV、电视盒子万能遥控器 — ADB Remote ATV

ADB Remote ATV Android TV 的遥控器,基于 ADB Shell 命令 ADB Remote ATV 是一个 Android TV 的遥控器,基于 ADB Shell 命令,泛用性更高。 下面的 shell 命令,是软件的基本原理,通过 shell 命令可模拟物理遥控器的基本按

环境声音分类的深度 CNN 模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类(ESC)问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络(CNN)模型的全连接层来提取的,该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。

文件系统(四):FAT32文件系统实现原理

FAT32是从FAT12、FAT16发展而来,目前主要应用在移动存储设备中,比如SD卡、TF卡。隐藏的FAT文件系统现在也有被大量使用在UEFI启动分区中。 为使文章简单易读,下面内容特意隐藏了很多实现细节,关于分区、格式化等相关的内容,可以查看之前的文章: 文件系统(一):存储介质、原理与架构 文

基于webapi的websocket聊天室(番外一)

上一篇我已经实现了聊天室,并且在协议中实现了4种类型的消息传输。其实还可以添加video,audio,live等等类型。 不过假如把目前的协议看作RCP1.0版的话,这个版本就只支持有限的4种消息。精力有限啊。也许RCP2.0就可以把video,audio类型加进去? 这不是这篇番外考虑的。而是我在

用STM32F4的DMA实现高速、实时的同步并行通信——以读取高速ADC为例[原创www.cnblogs.com/helesheng]

本文给出了一种利用STM32F4系列MCU的DMA功能,实现10MSPS数量级的同步并行数据通信的方法。并用控制高速流水线型的模数转换器AD9200读取作为实例,展示了该通行方法。本文最后总结了该方法的优点和问题,以及克服这些问题的思路。

基于深度神经网络的婴儿哭声识别算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务,因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而,婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。利用适当的人工智能模型,利用梅尔倒谱系数(MFCC)可以区分婴儿哭

小米面试:如何实现优先级线程池?

我们知道,线程池中的所有线程都是由统一的线程工厂来创建的,当我们指定线程工厂时,线程池中的所有线程会使用我们指定的线程工厂来创建线程;但如果没有指定线程工厂,则会使用默认的线程工厂 DefaultThreadFactory 来创建线程,核心源码如下: DefaultThreadFactory() {

如何利用 Seaborn 实现高级统计图表

本文分享自华为云社区《使用 Seaborn 实现高级统计图表从箱线图到多变量关系探索》 ,作者:柠檬味拥抱。 在数据科学和数据可视化领域,Seaborn 是一个备受欢迎的 Python 可视化库。它建立在 Matplotlib 的基础之上,提供了更简洁、更美观的图形界面,同时也具备了一些高级统计图表

efcore如何优雅的实现按年分库按月分表

efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的

基于webapi的websocket聊天室(四)

上一篇实现了多聊天室。这一片要继续改进的是实现收发文件,以及图片显示。 效果 问题 websocket本身就是二进制传输。文件刚好也是二进制存储的。 文件本身的传输问题不太,但是需要传输文件元数据,比如文件名和扩展名之类的。这很必要,如果我们想知道怎么展示这个文件的话。比如这个文件是图片还是word

前端使用 Konva 实现可视化设计器(11)- 对齐效果

这一章补充一个效果,在多选的情况下,对目标进行对齐。基于多选整体区域对齐的基础上,还支持基于其中一个节点进行对齐。

使用 JS 实现在浏览器控制台打印图片 console.image()

在前端开发过程中,调试的时候,我门会使用 console.log 等方式查看数据。但对于图片来说,仅靠展示的数据与结构,是无法想象出图片最终呈现的样子的。 虽然我们可以把图片数据通过 img 标签展示到页面上,或将图片下载下来进行预览。但这样的调试过程实在是复杂,何不实现一个 console.im...

java netty 实现 websocket 服务端和客户端双向通信 实现心跳和断线重连 完整示例

java netty 实现 websocket 服务端和客户端双向通信 实现心跳和断线重连 完整示例 maven依赖 io.netty netty-all 4.1.97

美团面试:如何实现线程任务编排?

线程任务编排指的是对多个线程任务按照一定的逻辑顺序或条件进行组织和安排,以实现协同工作、顺序执行或并行执行的一种机制。 1.线程任务编排 VS 线程通讯 有同学可能会想:那线程的任务编排是不是问的就是线程间通讯啊? 线程间通讯我知道了,它的实现方式总共有以下几种方式: Object 类下的 wait

MyBatis-Plus 实现多租户管理的实践

本文主要讲解使用Mybatis-Plus结合dynamic-datasource来实现多租户管理 在现代企业应用中,多租户(Multi-Tenant)架构已经成为一个非常重要的设计模式。多租户架构允许多个租户共享同一应用程序实例,但每个租户的数据彼此隔离。实现这一点可以大大提高资源利用率并降低运营成

咳嗽检测深度神经网络算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则,因为在过去几十年中,远

自己动手实现一个轻量无负担的任务调度ScheduleTask

至于任务调度这个基础功能,重要性不言而喻,大多数业务系统都会用到,世面上有很多成熟的三方库比如Quartz,Hangfire,Coravel 这里我们不讨论三方的库如何使用 而是从0开始自己制作一个简易的任务调度 技术栈用到了:BackgroundService和NCrontab库 第一步我们定义一

利用深度循环神经网络对心电图降噪

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训 练,并使用来自 Physionet

鼾声监测神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状,严重影响睡眠呼吸障碍患者(单纯打鼾者)、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者及其床伴的生活质量。研究表明,打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此,从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重

mybaits-plus实现自定义字典转换

需求:字典实现类似mybatis-plus中@EnumValue的功能,假设枚举类中应用使用code,数据库存储对应的value 思路:Mybatis支持对Executor、StatementHandler、PameterHandler和ResultSetHandler进行拦截,也就是说会对这4种对