Table of ContentsGetting Started with Mobile TensorFlowRecognizing Dog Breed or Flower Type Detecting Objects and their LocationsTransforming Pictures with Amazing Art Styles Understanding Simple Speech CommandsDescribing Images in Natural Language Generating Natural Sounding SpeechClassifying and Summarizing TextPerforming Machine Translation from English to FrenchPredicting House and Stock PricesBuilding AlphaGo-like Chess AppSeeing, Listening, Speaking and Learning on Raspberry Pi

7th-gen-core-family-mobile-u-y-processor-lines-i-o-datasheet-vol-2.pdf

离子Vue模板 基于Web的混合移动Web开发的可扩展模板 特征 用于构建Web和移动应用程序捆绑包的工具。 Vue 3 Composition API。 模块系统（受启发）。 在的帮助下自动更新依赖项。 随得更。 的单元测试和的e2e。 指令 浏览器中的本地开发： npm run serve 生成应用程序模块： node scripts/generateModule.js [moduleName] 测试： npm run test:unit npm run test:e2e 有关更多命令，请参见和。

基于SVR的FBMC信道估计 滤波器组多载波（FBMC）作为5G的候选系统，具有比正交频分复用（OFDM）更好的频谱特性。 但是，这带来了固有的虚干扰的问题，导致信道估计的困难增加。 本文基于SVR插值，提出了一种新的FBMC时变信道估计方法。 新方法首先使用辅助导频消除虚干扰，然后通过SVR对时变信道矢量进行插值。 仿真结果表明，与传统算法相比，新方法的信道估计效果大大提高，效率损失很小，但估计精度较高。 这是我的论文“基于FBMC系统中基于SVR插值的时变信道估计”的matlab代码。 可以在以下URL上下载该论文： 并且，感谢Ronald Nissel和Markus Rupp。此代码的某些部分基于他们的论文，可以从其网站上下载。

CS-478 ---用于移动平台的软件开发-Android- 项目1 （活动，意图，GUI，用户输入和交互） 创建一个简单的项目来了解激活性，意图和用户与应用程序的交互。 该应用程序有两个活动。 单击第一个活动上的按钮后，会将用户带到第二个活动。 在第二个活动中，要求用户输入名称，然后单击按钮，将带用户到手机的默认联系人应用程序以输入更多联系人详细信息。 读取通讯录应用程序的结果，并在屏幕上显示适当的消息。 项目二 （GeidView，自定义适配器（适配器设计模式），ListView，WebView，上下文菜单） 应用程序中的主要活动显示一个网格。 每个网格单元格都在汽车制造商名称的上方包含汽车的缩略图。 每个网格单元格都支持两种功能，具体取决于应用程序查看器在单元格上执行的是短单击还是长按。 短按会带来一个新活动，该活动将在整个设备显示屏上显示所选汽车的整个图片。 用户可以通过选择电

matlab mobile 的一个demo 参考： https://blog.csdn.net/Maxf1y/article/details/116022581?spm=1001.2014.3001.5501

安装 您需要Node.JS和Phonegap。 安装它们： 在Terminal / Windows cmd中运行phonegap build ios 对于文档重建，请使用jsdoc -c documentation/conf.json 注意：应用程序将仅显示放置在“移动”文件夹中的仪表板

附件为三星emmc设计指导，详细介绍了选型三星EMMC所需要考虑的各项参数，容量、工艺、工作温度、VDDIO、VDDCORE电压、电容、layout走线、匹配电阻、读取速度等详细说明设计参考建议。

FaceNet和MTCNN转TFLITE和CoreML git clone https://github.com/jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile.git cd facenet_mtcnn_to_mobile pipenv install --dev # 布道 pipenv , 通过使用 pipenv 安装所有依赖包，使用其他版本的包，有可能出现各种转换问题。 pipenv shell # 孵化出运行项目的 shell 环境，以下命令需要在该环境中运行 转换FaceNet cd facenet 型号名称 LFW精度 训练数据集 建筑 0.996

em770模块 支持语音的配置文件。 将文件复制到Mobile Partner安装目录下的\config目录。 即可开启 语音。 Mobile Partner默认是无法支持em770的语音的。