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accessibilityDescription('双击可调整美颜强度，当前值50%')prompt.showToast({ message: '请开启麦克风权限' });} else if (text.includes('切换滤镜')) {recognizer.setWakeupWord(['嘿相机']);this.setWakeupWord(['拍照啦']);ttsEngine.speak('
用户在使用应用时，经常想要了解应用程序在执行的操作，如下载完成、新邮件到达、发布即时的客服支付通知等，这些通知除了携带基本的文本图片信息外，最好还可以支持文件上传下载进度场景下的进度条通知，以及点击通知栏可以拉起目标应用的意图类型通知。开发者只有满足用户多种场景本地通知的需求，才能带来更好的用户体验。
这篇文章介绍了一个使用Python实现的定时提醒工具，主要功能包括每20分钟触发声音提醒并允许用户手动关闭。文章详细解析了代码的技术实现要点，如定时机制、声音播放、音量控制和多进程处理，并提出了跨平台支持、配置化等改进建议。该工具适用于工作专注、学习间隔等场景，展示了Python结合基础库解决实际问题的能力。文章还提供了完整代码的开源地址，适合初学者学习定时任务、进程管理等编程概念。
文章目录get_args() 解析参数load_mat()加载矩阵gym.make(args.env) 创建环境load_dataset_kuaishou() 加载数据集负采样构建dataset类论文简介：目前几乎所有的推荐的策略都面临着“越推越窄”和信息茧房（filter bubble）问题，这对于商业公司与用户来说是双输的局面。本文在快手App的交互式推荐数据中证实了信息茧房中过曝光效应带来的
Glow 是一个强大的机器学习编译器框架，通过高层次和低层次的优化技术，提高深度学习模型的推理性能。开发，用于优化和加速深度学习模型的推理性能。Glow 的核心目标是通过编译器优化技术，将高层次的机器学习模型（如 TensorFlow 和 PyTorch 的模型）转化为低层次、高性能的代码，从而在各种硬件平台上高效运行。，它的主要技术基础是将高层次的计算图（如神经网络的计算图）“降低”到更底层的表
调用本地摄像头，通过多模态大语言模型实时感知世界，并进行交互。
2024 年，RingConn 推出了其首个基于 Transformer 的深度学习模型，用于检测睡眠呼吸暂停——戒指使用这种基于人工智能的学习模型来识别可能影响您健康的睡眠风险事件——这是其他智能戒指目前无法做到的，因为它们还没有建立这样的人工智能模型。您戴戒指的时间越长，它学习得就越多，变得越个性化，能够更好地跟踪和识别您的睡眠质量，甚至可以检测到因呼吸暂停事件和呼吸受阻（打鼾等）导致的血氧下
在这篇博客中，我们将探讨如何使用服务器发送事件（Server-Sent Events，SSE）技术，将目标识别后端的视频流和识别结果实时传输到前端，以实现视频和结果的同步展示。
大型语言模型(llm)可以对广泛的信息进行检索、推理和推断。在健康方面，迄今为止，大多数LLM工作都集中在临床任务上。然而，很少整合到临床任务中的移动和可穿戴设备为个人健康监测提供了丰富、连续和纵向的数据来源。本文提出一个新模型，个人健康大型语言模型(PH-LLM)，一个经过微调的Gemini版本，用于对数字时间序列个人健康数据的文本理解和推理，用于睡眠和健身应用。
我们的最终目的，其实并不是把这些交互实现，而是通过实现这些交互，去思考为何这些产品要这么设计，这样的设计又能为用户带来什么。
LLM.swift为Apple平台开发者提供了一个强大而简单的工具,使他们能够轻松地将大语言模型的能力整合到自己的应用中。无论你是想开发一个智能聊天机器人,还是想为你的应用添加自然语言处理能力,LLM.swift都是一个值得考虑的选择。
前面我们介绍了使用 MediaPipe 实现手势识别，这章节我们利用 MediaPipe 结合手势识别和麦轮以及云台的控制，实现小车跟随手部，用手势控制小车运动的功能。
弹幕爬取方式一：直接复制粘贴网址链接中的BV值（如上图所示）提取B官方限制当日最大数量弹幕，不用去查找网址cid值、反爬虫设置等，适合不熟悉爬虫的使用。B弹幕爬取方式二：根据输入的历史日期精确爬取每条弹幕的id，发送时间、字体、颜色、内容信息等，可一键精确爬取所有弹幕信息！自动分词功能：自动分词关键词，统计词频，出现频率并下载成excel数据表。
在人们的普遍印象中，指纹就等于指纹识别。我们将指纹传感器视为人机交互设备，研制出自动测量手指状态的多项技术，发现了许多潜在的应用，包括控制三维物体、控制机械臂、文字输入等。手是人机交互的主要器官，指纹交互有望为人机交互带来新的思路，也为指纹识别技术打开一系列全新的应用场景。
本文结合控制的背景，采用小推力模型的条件下，实现每个时刻给卫星施加一个有限推力的脉冲，即发动机的采用恒推力发动机，同时考虑卫星的质量损耗，控制的变量为推力的方向以及发动机的推力。根据（11）中的数据作为文章的开头，首先获取初始化卫星，分析整个区间的时间序列。注意最后的LVLH报告STK是没有自带的，需要自己定义，整个上面代码的目的是获得目标在LVLH坐标系下的时间序列，为下一步时间段的分析打好基础
一、多模态概念所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态的物联网设备，而加载A...
临床预测模型的基本步骤临床预测模型的开发步骤主要包括以下几个步骤1.数据收集2.模型构建3.模型性能评估4.模型验证模型的呈现模型呈现是研究成果转化为临床实践应用的窗口，目前常见的模型展现形式包括：1、计算公式2、列线图3、评分系统4、网站及程序工具一、计算公式公式展示模型应用最直接的一种方式，同时公式展示也是促进模型以其他形式展示的基础。大多数的临床预测模型的公式是通过多因素Logistic回归
摘要：针对大模型参数量过大导致的资源消耗高、推理速度慢等问题，本文介绍了三种模型压缩技术：剪枝（去除冗余权重）、量化（降低参数精度）和知识蒸馏（小模型学习大模型能力）。以DeepSeek模型为例，通过三阶段优化将参数量从2B降至1.5B，显存需求减半至8GB，推理速度提升至68 tokens/s，同时保持性能。文章还提出渐进式压缩、硬件适配等关键经验，并展望了混合专家系统等未来方向。这些方法可有效
如今，在 Web 开发中，传统的前后端分离模式已经无法满足 AI 时代的需求，通过调用大模型（如 DeepSeek）的 API，前端可以直接与智能服务交互，实现动态内容生成、对话交互等能力。API 调用 DeepSeek 接口，并结合代码详解每一步的逻辑。项目为例，展示如何通过 JavaScript 的。
Vue.js项目开发全程实录》精选Vue.js开发方向的10个热门应用项目，实用性非常强。这些项目包含：智汇企业官网首页设计、贪吃蛇小游戏、时光音乐网首页设计、游戏公园博客、电影易购APP、淘贝电子商城、畅联通讯录、仿饿了么APP、仿今日头条APP、四季旅游信息网。本书从软件工程的角度出发，按照项目开发的顺序，系统而全面地讲解每一个项目的开发实现过程。体例上，每章聚焦一个项目，统一采用“开发背景→
这是一次很好的实践。MCPHost小巧实用，可以很方便的架起大模型和MCP之间的桥梁。但是效果，尚需努力，使用deepseek-v3模型，离可以用，还有些距离。测试下来支持MCP的模型有：deepseek-v3 llama3.2:3b llama3.3:70b。
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的AI交互开放标准协议，旨在统一AI模型与外部数据源、工具之间的接口。通过标准化架构（Host/Client/Server）和多样化通信协议（JSON-RPC 2.0/SSE/Stdio），MCP解决了数据孤岛、协议碎片化等问题，使AI能动态访问实时数据并自主执行任务。其应用覆盖智能办公、医疗健康、电商等领域，获得科技
利用强化学习（RL）开发有效的量化交易策略是一项具有挑战性的任务，因为与实时金融市场的在线互动存在高风险。因此，利用历史市场数据而无需额外探索的离线强化学习变得至关重要。然而，现有的离线RL方法常常难以捕获复杂的时间依赖项。金融时间序列固有的风险，可能与历史模式过拟合。为了解决这些挑战，我们引入了一个用预训练的GPT-2权重初始化并使用LoRA进行优化的DecisionTransformer （D
本文主要介绍了两个工作，一个是可训超长文本的LLaMA-Factory(360-LLaMA-Factory)，一个是多模态RAG进展之VideoRAG实现思路，前者感兴趣的可以去用一用。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行；多实践，才能真掌握。
计算机图形学_华中科技大学_中国大学MOOC(慕课)7.1_有趣的投影由于我们的观察设备是二维的，因此，最终都存在一个三维向二维的映射过程。这个映射过程，按照几何意义来说就是投影。而在我们之前讲到的观察变换中，其实还有一个隐含着的概念，观察平面。那么这个平面，也可以叫做投影平面，我们看到的景物，都需要投影到这个平面上。一个是平行投影。工程上我们用到的三视图，学习几何的时候用到的轴测图，都属于平行投
OpenCV能够处理图像、视频、深度图像等各种类型的视觉数据，在某些情况下，尽管OpenCV可以显示窗口，但PyQt5可能更适合用于创建复杂的交互式应用程序，而自带GPU的H618就成为了这些图像显示的最佳载体。这里分享一个代码，功能是使用图像处理库opencv从摄像头获取数据，缩放后从pyqt5的窗口中显示出来。
在开发reactNative过程中，一些复杂易变的需求，我们也会经常写在H5的项目中，这时候就需要RN和H5交互的效果了，以下是我封装的webview代码。
创建一个简易的账号密码输入交互界面
面向对象编程，对象封装，对象继承，前后端交互，post请求，前后端分离，异步编程模式，Canvas
flutter和webview交互bridge封装，全局可调用。
在2023年3月，AutoGPT横空出世，那时人们开始接触AIAgent，但对其并不了解。7月份，OpenAI的翁丽莲发表了一篇名为《LLMPoweredAutonomousAIAgents》的博文，详细介绍了基于大语言模型的AIAgent的技术架构，被认为是目前比较理想的技术架构。该架构包括基础规划、工具使用等模块，再加上大语言模型，共四个模块，通过使用工具，最后采取行动，基本构成如下图。关于智
临时让我写前端, 一些配置不太懂, 可能文章有多余的步骤但是好歹能跑起来吧。
1、QT向JS传递数组基本类型可以直接传递，例如 int bool string double等qt向js传递数组，需要把数组转成QJsonArray，再把QJsonArray转成QString， 这样js就会接收到一个基本类型string，而这个string在js中直接就是一个标准的js数组。QT代码示例：调用js函数，并给这个js函数传递一个数组作为参数//方法1：构造QJsonArray，然
同时对前端页面设计html、css、javaScript中的各类标签语法等有了更深的理解，能够更好的结合使用。创建Calculate类，包含Add（）添加字符，Result（）运算结果，Clear（）清空屏幕，back（）返回一个字符四个函数。创建类Calculate，并定义Add（），Result（），Clear（），back（）四个函数进行数据处理。完成基础+，-，* ，/，%，（）运算，并将
与富文本编辑器交互的主要方法是使用document.execCommand()。这个方法在文档上执行既定的命令，可以实现大多数格式化任务。document.execCommand()可以接收3 个参数：要执行的命令、表示浏览器是否为命令提供用户界面的布尔值和执行命令必需的值（如果不需要则为null）。为跨浏览器兼容，第二个参数应该始终为false，因为Firefox 会在其为true 时抛出错误。
交互
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