如果想要获取系统手机应用的详细信息,那么下边代码可以直接作为模板使用.笔者对每一行代码都做了注解,供您参考.直接上代码: package com.example.itydl.engines; import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import com.example.itydl.domain.AppBean; import android.content.Context; import an…

Gradio入门到进阶全网最详细教程[二]:快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重参数详解和案例实践) 相关文章:Gradio入门到进阶全网最详细教程[一]:快速搭建AI算法可视化部署演示(侧重项目搭建和案例分享) 在教程一中主要侧重讲解gradio的基础模块搭建以及demo展示,本篇文章则会侧重实际任务的搭建. 1.经典案例简单的RGB转灰度 保持一贯作风简单展示一下如何使用 import gradio as gr import cv2 def to_black(image): output =…

Java网络编程和NIO详解6:Linux epoll实现原理详解 本系列文章首发于我的个人博客:https://h2pl.github.io/ 欢迎阅览我的CSDN专栏:Java网络编程和NIO https://blog.csdn.net/column/details/21963.html 部分代码会放在我的的Github:https://github.com/h2pl/ Linux epoll实现原理详解 在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前,我们一般选择用select或者pol…

转自VMWare 网络连接模式(bridged.NAT.host-only)详解 host-only 在某些特殊的网络调试环境中,如何要求将真实环境和虚拟环境隔离开,这时你就可采用host-only模式.在host-only模式中,所有的虚拟系统是可以相互通信的,但虚拟系统和真实的网络是被隔离开的,VMWare虚拟机不能访问互联网.  提示: 在host-only模式下,虚拟系统和宿主机器系统是可以相互通信的,相当于这两台机器通过双绞线互连.         在host-only模式下,虚拟系统…

不多说,直接上干货! 前期博客 基于CentOS6.5下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) 或者 基于Ubuntu14.04下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) [root@suricata suricata-3.1]# pwd /root/suricata-3.1 [root@suricata suricata-3.1]# vim /etc/suricata/suri…

不多说,直接上干货! 为什么,要写这篇论文? 是因为,目前科研的我,正值研三,致力于网络安全.大数据.机器学习研究领域! 论文方向的需要,同时不局限于真实物理环境机器实验室的攻防环境.也不局限于真实物理机器环境实验室的大数据集群平台.在此,为了需要的博友们,能在自己虚拟机里(我这里是CentOS6.5)来搭建部署snort+barnyard2+base的入侵检测系统.分享与交流是进步的阶梯! 同时,本人还尝试过在Ubuntu14.04里搭建这入侵检测系统的环境.同时,还尝试过在win7\win1…

SwiftyJSON详解 最近看了一些网络请求的例子,发现Swift在解析JSON数据时特别别扭,总是要写一大堆的downcast(as?)和可选(Optional),看?号都看花了.随后发现了这个库SwiftyJSON,问题迎刃而解,灰常优雅和Swifty! 简单介绍下这个库(内容译自SwiftyJSON的README): 为什么典型的在Swift中处理JSON的方法不好? Swift语言是一种严格的类型安全语言,它要求我们显示的设置类型,并帮助我们写出更少bug的代码.但是当处理JSON这种…

TCP/IP简介 虽然大家现在对互联网很熟悉,但是计算机网络的出现比互联网要早很多. 计算机为了联网,就必须规定通信协议,早期的计算机网络,都是由各厂商自己规定一套协议,IBM.Apple和Microsoft都有各自的网络协议,互不兼容,这就好比一群人有的说英语,有的说中文,有的说德语,说同一种语言的人可以交流,不同的语言之间就不行了. 为了把全世界的所有不同类型的计算机都连接起来,就必须规定一套全球通用的协议,为了实现互联网这个目标,互联网协议簇(Internet Protocol Suite…

在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络.你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…