一、默认基本快捷键*打开主菜单 = Alt +F1 * 运行 = Alt + F2*显示桌面 = Ctrl + Alt+ d*最小化当前窗口 =Alt + F9*最大化当前窗口 =Alt + F10*关闭当前窗口 = Alt+ F4*截取全屏 = PrintScreen*截取窗口 = Alt +Print Screen 默认特殊快捷键*窗口展示 = F12*切换

调查了一半，在主要功能上遇到问题，函数执行失败。最近要忙别的事情，先暂时搁置此事。为了日后的继续调查，先把自己的调查结果整理在此。Setup api is here：http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/hardware/ff550897(v=vs.85).aspx 1.列出当前网卡

<br />volatile总是与优化有关，编译器有一种技术叫做数据流分析，分析程序中的变量在哪里赋值、在哪里使用、在哪里失效，分析结果可以用于常量合并，常量传播等优化，进一步可以死代码消除。但有时这些优化不是程序所需要的，这时可以用volatile关键字禁止做这些优化，volatile的字面含义是易变的，它有下面的作用：  <br /><br />　　1 不会在两个操作之间把volatile变量

在部署PaddleOCR-VL-1.5的文章中，有小伙伴提到可以出一期在飞牛NAS上部署的文章吗？答案当然是可以！这真是非常猎奇的玩法，我从来没有这么干过。有没有打开新世界的门？我不知道。但是折腾是一刻不停啊，从虚拟机安装飞牛OS，飞牛上的Docker，到Dockerfile创建镜像，再到部署容器，最后到调用接口，整个过程都是乐此不疲。同时，我也感慨技术更新的速度飞快。刚刚写完PaddleOCR-

手搓ONNX部署PP-OCRv5模型的文章中，有小伙伴告诉我OnnxOCR也不错，可以试试。对，试试就试试。OnnxOCR是一个开源的项目，github上是这样介绍自己的：基于PaddleOCR重构，并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR，推理速度超快。从github地址就可以看出来，该项目的核心作者是刘劲松(Jingsong Liu)，据说他也是PaddleOCR的作者。

为了在GPU下推理，我们不单单要安装onnxruntime-gpu（1.25.1）,还要安装cuda相关的软件：哈哈，感觉又把部署的难度提升了…有需要源码文件的同学，请联系我！

站在AGI的门槛前，机器学习仍在书写新的传奇，而它的每一次进步，都在重新定义人类认知的边界。

目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。

公司近期购置了两块开发板（Android），一个是RK3288另一个是RK3588。前者应对普通嵌入式场景，后者主打AI机器视觉（边缘计算设备）。下面找了些资料做个对比。一、 制程与架构RK3288采用28nm HKMG 工艺，集成四核Cortex-A17CPU，主频最高1.8GHz，搭配，支持OpenGL ES 3.0、DirectX 11等图形接口。RK3588采用8nm LP 工艺，采用四核

PPOCR-Det核心功能实现**文字区域检测**，基于DB++（Dynamic Binarization++）算法改进，支持多尺度特征融合和自适应阈值预测。