去年10月入的T430,开始操作系统用的Win7,USB3.0的移动硬盘可以识别.后来,等到T430的Win8驱动都出来一段时间后,安装了Win8.开始没发现USB3.0不能使用,后来用移动硬盘是才发现读写速度太慢了.在设备管理器中,也看到有USB3.0的字样,一直以为是不识别我的USB3.0移动硬盘,一时也没找到其他人有,事情就耽搁下来了.有一天,又想起了这件事,就想好好查一查. 既然是不识别,那可能是驱动可能有问题或者是我盘的问题,当好同事买了个USB3.0的移动硬盘,试了下也没速度,还是不

我们知道USB2.0向下兼容USB1.x,即高速2.0的hub能支持所有的速度类型的设备,而USB1.x的hub不能支持高速设备(High Speed Device).因此,如果高速设备挂到USB1.x的hub上,那该设备只能工作在全速模式下.不管是hub还是设备(device),对于速度的区分是非常重要的,否则,后续的通信根本无法进行. 全速和低速识别 根据规范,全速(Full Speed)和低速(Low Speed)很好区分,因为在设备端有一个1.5k的上拉电阻,当设备插入hub或上电(固定

更改mapper文件的sql如下: <if test="interger != null"> interger= #{interger} </if> 原因:Interger类型的数据,当为0的时候传到后台,会被识别成" "(空字符串)处理.

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

首先感谢虹软,是你们提供这么好的SDK支撑了我们的想象力! 这是一个用javav编写的可视化应用,用户通过自己的脸和计算机进行交互,计算机则通过萌萌女孩的语音和用户对话.核心程序就是利用ArcFace2.0识别性别.年龄,但是为了获得正面脸,会根据ArcFace2.0的人脸3D角度.用语音提醒用户,这是一个的互动环节.最后,程序会幽默的.萌萌的告诉用户他的性别.年龄. 获取SDK 请戳这里 完整的项目源码.可执行程序,放在百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1eHF

USB2.0是向下兼容USB1.X的,即USB2.0支持高速,全速,低速的USB设备 (HIGH-SPEED,FULL-SPEED,LOW-SPEED),而USB1.X不支持高速设备. 因此如果高速设备接在USB1.X的hub上,也只能工作在全速状态. 因此对速度的识别是很重要的,否则没办法以想要的速度通信. ************************************************************************************** 全速和低速区分

近期在做android指纹相关的功能,谷歌在android6.0及以上版本号对指纹识别进行了官方支持.当时在FingerprintManager和FingerprintManagerCompat这两个之间纠结.当中使用FingerprintManager要引入com.android.support:appcompat-v7包.考虑到包的大小,决定使用v4兼容包FingerprintManagerCompat来实现. 主要实现的工具类FingerprintUtil:验证手机是否支持指纹识别方法ca

程序员要从0下表开始,这篇是介绍这个系列的背景的,没有兴趣的人可以直接跳过. 为什么要开发ActiveX控件 由于工作需要,我们开发了一个网站,使用了一款身份证识别仪的网页ActiveX(OCX)插件.但是我发现现在市面上各种识别仪的ActiveX插件都有一个共同的问题,都是可以被仿冒伪造,好多厂家为了适应性,采用了同一个ClassID,实现同样的接口来读取信息. 我们的网站是要给到下线使用的,他们有些就会安装一些身份证读取软件,来通过实现一个同样接口同样ClassID的ActiveX,达到身份

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

网上搜集了不少资料,发现目前Tesseract转移到了Github上,因此下载方式和以前略有差别,下文是参考了诸位达人(再此表示感谢)和自己的实际操作过程形成的.(1)首先安装依赖的leptonica库:wget http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.72.tar.gztar -xvf leptonica-1.72.tar.gz  cd leptonica-1.72./configure && make && make in

人脸识别需要init初始化(FaceServer中),离开时需要unInit销毁:当一个含有人脸识别的界面A跳向另一个含有人脸识别的界面B时,由于初始化和销毁都是对FaceServer类加锁(synchronized (this) {})的,所以导致注册时为注销失败,或注册了又被注销失败. FaceServer类中:初始化:在这里插 public boolean init(Context context) { synchronized (this) { if (faceEngine == nul

自已在调用一段ajax开发中,返回的是空值 string result = string.Empty;return result; 但在页面进行$.ajax调用 时 输出alert(result);应该是弹出一个空白的,结果弹出的却是[object XMLDocument],不知何原因

Options -> File Type Options, File Filter 中加入,*.cc 参考了C++ Primer Plus第五版中文版 P8 C++实现 源代码的扩展名 UNIX C.cc.cxx.c GNU C++ C.cc.cxx.cpp.c++ Borland C++ Cpp Microsoft Visual C++ cpp.cxx.cc 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

mybatis将传入的Integer类型的0被识别成空字符串,网上的解决办法: <if test="status != null and status != '' or status == 0"> and status = #{status, jdbcType = INTEGER}</if> 然而还是有无效的时候.既然status==''时无效,就将其置为null.此时就在Java中对该参数进行处理,当 status == '' 时将其赋值为 null. @Po

区别IE6与FF: background:orange;*background:blue; 区别IE6与IE7: background:green !important;background:blue; 区别IE7与FF: background:orange; *background:green; 区别FF,IE7,IE6:   background:orange;*background:green !important;*background:blue; 注:IE都能识别*;标准浏览器(如FF

这道题各位大神好像都是用后缀自动机做的?.....蒟蒻就秀秀智商写一写后缀数组解法..... 求出Height数组后, 我们枚举每一位当做子串的开头. 如上图(x, y是height值), Heights数组中相邻的3个后缀, 假如我们枚举s2的第一个字符为开头, 那我们发现, 长度至少为len = max(x, y)+1, 才能满足题意(仅出现一次). 这个很好脑补...因为s2和其他串的LCP是RMQ, 肯定会<=LCP(s1,s2)或<=LCP(s2,s3). 然后就用len去更新s2中

写在前面 8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队

原文来自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c422461f1d32a2e57d76511980853a3c50f11e41bca770216c5d61aa9ec88240dcb1993c6ad567627f42d103548e45f49a15&p=882a9546dc8b0ef50be296391b0cc9&newp=9865c70d85cc4

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason