Android 原生系统蓝牙接收是在通知栏显示和操作，但是部分定制设备比如大屏或者盒子设备是没有通知栏的。 如果要接收蓝牙文件就要自己接收蓝牙广播进行弹框提示，大概包括：确认接收，显示接收进度，确认取消/完成接收等弹框和实现，具体修改就要适配系统的蓝牙应用。 本文基于Android13 系统蓝牙应用Bluetooth文件传输Opp部分代码适配进行介绍。 也许你工作中不一定有这个需求，但是安卓屏显开发大概率是有这个需求的， 部分有兴趣的并且有系统源码编译运行条件的，可以尝试修改系统源码试试， 有需求的或者有兴趣的可以看看。

MinIO是一款开源的对象存储系统，特别适合用于大数据和云计算环境中的大规模数据存储。它支持S3 API，可以作为Amazon S3的兼容替代品，提供高可用性和可扩展性，适用于各种应用场景，包括备份、归档、大数据分析以及内容分发等。 在Windows环境下部署MinIO，你需要了解以下关键知识点： 1. **对象存储**：MinIO是基于对象存储原理的，与传统的文件系统不同。对象存储不依赖于层级结构，而是通过唯一的键（Key）来访问数据，这使得它更容易进行分布式存储和检索。 2. **分布式架构**：MinIO设计为分布式系统，可以在多台服务器上运行，通过数据分片和冗余复制来提高性能和容错性。这种架构允许你在需要时横向扩展存储容量和吞吐量。 3. **S3兼容性**：MinIO支持Amazon S3的API，这意味着你可以使用任何支持S3的客户端、工具或应用程序来与MinIO交互。这对于已经习惯S3工作流程的用户来说是一个很大的优点。 4. **安装与配置**：在Windows上安装MinIO，通常需要下载官方提供的二进制文件，解压后运行可执行文件。配置包括设置访问密钥、端口号、数据目录等参数，这些都可以通过命令行或者图形界面完成。 5. **数据安全性**：MinIO提供了服务器端加密功能，可以对存储的数据进行AES-256加密，保障数据的安全。此外，MinIO还支持访问控制列表（ACLs）和签名请求，确保只有授权的用户可以访问数据。 6. **监控与日志**：为了管理和维护，MinIO提供了监控指标和日志记录功能。你可以集成Prometheus和Grafana等工具来可视化监控数据，同时可以通过标准的日志格式收集和分析操作日志。 7. **备份与恢复**：MinIO自身可以作为备份解决方案，但它也需要定期备份以防数据丢失。你可以使用MinIO的`mc`命令行工具进行快照或者使用第三方工具进行更复杂的备份策略。 8. **高可用性**：MinIO支持组建RAID集群，通过跨节点的副本策略实现高可用性。当某个节点故障时，其他节点可以接管服务，保证连续性。 9. **性能优化**：在Windows环境中，注意调整MinIO的内存分配、磁盘I/O和网络设置，以获得最佳性能。例如，设置足够的缓存大小可以提高读写速度。 10. **持续集成/持续部署（CI/CD）**：MinIO可以轻松地集成到CI/CD流程中，用于存储和检索构建工件，或者作为测试数据的仓库。 MinIO是一个强大且灵活的分布式文件存储系统，尤其适合Windows环境下的大数据存储需求。其S3兼容性、易于部署和管理的特点，使得它成为企业级存储解决方案的热门选择。通过深入了解和熟练使用这些知识点，你可以有效地利用MinIO来满足你的存储需求。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它的目标是让编程变得简单易学。这个“易语言调用360文件粉碎功能源码”是一个基于易语言编写的程序，其核心目的是利用360安全卫士提供的API或者接口来实现文件的彻底删除，即“文件粉碎”功能。在计算机领域，文件粉碎是为了确保敏感或机密数据在删除后无法通过数据恢复工具被还原，以保障信息安全。 360安全卫士是一款知名的系统安全软件，它提供了多种实用工具，包括文件粉碎功能。在易语言中调用360的这个功能，需要理解360提供的API函数或SDK（Software Development Kit），这些通常包含了一系列的函数调用和参数说明，用于与360软件进行交互。 源码是程序员编写程序的原始代码，是程序的最小执行单元。在这个案例中，源码详细地展示了如何在易语言中编写程序，调用360的文件粉碎API，实现文件的彻底删除。通过阅读和学习这样的源码，可以深入了解易语言的编程语法、API调用方式以及文件操作的实现细节。 "AntiRK.dll"可能是一个动态链接库文件，它是360提供的一个组件，可能包含了实现文件粉碎功能的相关函数。在易语言程序中，我们需要通过导入这个DLL，然后调用其中的函数来实现文件粉碎。 "调用360文件粉碎模块.e"是一个易语言的工程文件，扩展名".e"表明这是一个易语言的工程，里面包含了源代码、资源等项目文件。打开这个文件，我们可以看到整个项目的结构，包括源代码文件、编译设置等，这对于学习和理解易语言如何调用外部库进行文件操作是非常有帮助的。 通过学习这个源码，开发者可以掌握以下几点知识： 1. 易语言的基本语法和结构，如变量声明、函数调用等。 2. 如何在易语言中导入和使用DLL，调用其中的函数。 3. 360文件粉碎功能的API接口使用方法。 4. 文件操作的安全性考虑，如如何确保文件被彻底删除，不可恢复。 5. 深入理解文件系统和数据存储原理，因为文件粉碎涉及到文件分配表的修改和数据块的覆盖。 这不仅对初学者是一份很好的进阶教程，对于有一定基础的开发者来说，也可以从中学习到如何与第三方应用集成，调用其服务来扩展自己的程序功能。这份源码提供了一个实用的示例，帮助我们深入理解和应用易语言及文件系统相关的编程技术。

整体使用requests模块，把京东的搜索框作为一个加载页面，我们从窗体文件中为他传入一个关键词，把这个关键词作为京东搜索网址里搜索的keyword，我设的爬取范围是搜索商品自初始页面往后的600件商品，在这个京东的网页很神奇，因为有些商品你虽然在这个爬去中看到了，但是你拿着编号去页面搜索的时候却看不到，每一页有60+左边20=80个商品展示。为了增加爬取的速度我是用了多线程，总共大约18个，但速度快带来的代价就是我总共没使用几次，我的IP就封掉了，所以大家学习一下就行，别给人家添麻烦了，哈哈。

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，其设计目的是快速高效地执行对象检测。在YOLO训练和测试过程中，数据集是至关重要的组成部分。COCO（Common Objects in Context）数据集是一个广泛使用的多类别物体检测、分割和关键点定位的数据集，包含超过20万张图像，涵盖了80个不同的类别。 `train2017.txt` 和 `val2017.txt` 是COCO数据集中用于训练和验证的标注文件。它们包含了图像文件名及其对应的边界框信息，这些信息是YOLO算法进行模型训练所需的。`train2017.zip` 和 `val2017.zip` 分别是训练集和验证集的压缩文件，包含了图像数据。解压后，用户可以获取到图像文件，这些文件通常与标注文件一起使用，以便模型学习如何识别和定位图像中的物体。 在YOLO中，训练过程分为几个步骤： 1. **数据预处理**：需要将COCO数据集的标注信息转换成YOLO所需的格式。每个图像的标注信息包括物体类别、边界框坐标以及在图像中的相对位置。 2. **网络结构**：YOLO有不同的版本，如YOLOv3、YOLOv4和提及的YOLOv7和YOLOv5。每种版本都有不同的网络架构，优化了速度和精度之间的平衡。例如，YOLOv5引入了锚框（anchor boxes）的改进，提高了检测效率。 3. **模型训练**：使用训练集对网络进行训练，通过反向传播更新权重，使得模型能更好地预测边界框和类别概率。 4. **验证和调整**：在验证集上评估模型性能，如果性能不佳，可以通过调整超参数或增加训练轮数来优化模型。 5. **测试**：最终，训练好的模型会在未见过的图像上进行测试，以检验其泛化能力。 `Labels-YOLO-coco` 文件夹很可能包含了这些转换后的YOLO格式的标注文件，它们是将COCO原始标注文件转换为YOLO模型可读格式的结果。每个文件通常对应一个图像，并且包含了一系列行，每行表示一个边界框，格式为 ` `，其中`(x, y)`是边界框左上角的坐标，`width` 和 `height` 是边界框的宽度和高度，`class_id` 是物体的类别编号。 理解和利用COCO数据集及其对应的YOLO标注文件是进行目标检测模型训练的关键步骤。通过正确处理这些数据，我们可以训练出能够准确识别和定位多种物体的高效YOLO模型。

这个资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。

codeformer.pth是 Stable Diffusion 的换脸插件ReActor所使用的权重文件，包含了模型在训练过程中的所有参数。当需要使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，需要加载这个文件来初始化模型的参数。 解决了stable-diffusion-webui中自动下载超时或报错的问题： 下载后存放在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下 在人工智能领域，尤其是计算机视觉与图像处理方向，换脸技术一直是一项引人注目的研究课题。换脸技术的应用范围非常广泛，从娱乐影视行业的特效制作，到社交媒体的安全验证，再到个人隐私保护，都有着重要的应用场景。随着深度学习技术的快速发展，尤其是生成对抗网络（GAN）的兴起，使得换脸技术在效果和效率上有了质的飞跃。 Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型，它采用了深度学习中的扩散模型原理，通过在潜在空间中逐步学习数据分布，最终生成高质量的图像。Stable Diffusion模型的稳健性与灵活性使其在AI绘画领域内得到了广泛的认可和应用。其核心优势在于能够生成分辨率高、细节丰富、视觉效果逼真的图像。 ReActor是Stable Diffusion的一个扩展插件，专门用于换脸任务。换脸技术的核心在于能够将一个人的脸部特征映射到另一个人的面部图像上，而保持目标图像的整体一致性。这个过程涉及到图像处理、特征提取、特征迁移以及图像合成等多个技术环节。ReActor插件正是在此基础上，进一步优化了换脸过程，使得操作更加简便，换脸效果更加自然流畅。 codeformer.pth是ReActor插件的核心组成部分，它是一个权重文件，存储了模型训练过程中学习到的所有参数。这些参数对于模型的预测性能至关重要，因为它们决定了模型在实际应用中的表现。在使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，必须加载这个权重文件来初始化模型的参数。这样，模型才能够根据预训练的参数，快速准确地进行换脸操作。 在实际应用中，用户可能会遇到一些技术问题，比如在网络环境中下载时出现的超时或报错。为了解决这类问题，开发者们通常会预先准备好预训练模型的权重文件，并通过稳定的服务器提供下载。这样的文件在下载后，需要按照一定的目录结构存放，以确保软件能够正确识别和加载。根据描述，codeformer-v0.1.0.pth文件应当放置在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下，以保证ReActor插件的正常工作。 人工智能软件与插件的发展，为各行各业带来了深刻的变革。像ReActor这样的换脸插件，不仅体现了人工智能技术在图像处理领域的进步，也让我们预见到未来技术在多媒体内容创作、网络信息安全以及个性化娱乐等领域的应用潜力。

如何优雅地像乐鑫原厂封装esp8266底层寄存器的逻辑思维，做成自己的静态库库文件，让第三方人使用！地址讲解：https://blog.csdn.net/xh870189248/article/details/86661844

YOLOv4是一种高效且准确的目标检测模型，全称为"YOLO: You Only Look Once"的第四代版本。该模型由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出，旨在解决实时目标检测中的速度与精度之间的平衡问题。YOLOv4在前几代的基础上进行了多方面的优化和改进，使其在COCO数据集上取得了非常优秀的性能，同时保持了较高的运行速度。 YOLOv4的核心在于其网络结构，它采用了大量的先进技术和模块，如Mish激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）以及PANet（Path Aggregation Network），这些设计都有助于提升模型的定位和识别能力。此外，YOLOv4还利用了数据增强技术，如Mosaic数据增强和CutMix策略，以提高模型对不同场景的泛化能力。 `yolov4.weights`是YOLOv4模型训练得到的预训练权重文件，它是经过大量图像数据训练后的模型参数集合。这个文件对于那些想要使用YOLOv4进行目标检测但没有足够计算资源或时间来训练新模型的人来说极其重要。通过加载`yolov4.weights`，用户可以直接在自己的数据集上进行微调或直接应用到目标检测任务中，大大降低了应用门槛。 在实际应用中，通常会使用Darknet框架来加载和运行YOLOv4模型。Darknet是一种轻量级、高效的深度学习框架，特别适合在嵌入式设备或GPU上运行实时目标检测任务。用户需要下载Darknet源代码，然后将`yolov4.weights`权重文件放置在正确的位置，修改配置文件以指向这个权重文件，最后编译并运行Darknet，就可以利用YOLOv4进行目标检测了。 YOLOv4在目标检测领域具有显著的优势，它的高精度和快速响应使其成为许多应用场景的首选，例如自动驾驶、安防监控、无人机导航等。`yolov4.weights`作为预训练权重，是实现这一强大功能的关键，通过与Darknet框架结合，可以方便地将YOLOv4模型应用于实际项目中。

Altium Designer是一款强大的电子设计自动化（EDA）软件，它整合了电路原理图设计、PCB布局、PCB布线、3D模型查看以及仿真等多种功能，是许多工程师进行硬件开发的首选工具。在这个"AltiumDesigner ZH1.5封装库 PcbLib文件 含3D"的压缩包中，包含了一个名为"ZH1.5_lib.PcbLib"的文件，它是专门为Altium Designer设计的特定版本——ZH1.5封装库。 封装库（Package Library）在PCB设计中起着至关重要的作用，它是元器件物理形状和电气连接的模型。这些封装定义了元器件在电路板上的实际占位面积，引脚的位置和方向，以及与其他元件的连接方式。封装库的创建和管理对于确保PCB设计的准确性和可制造性至关重要。 PcbLib文件是Altium Designer中用于存储封装库的文件格式，它包含了所有元器件封装的详细信息，包括每个封装的几何形状、引脚位置、丝印、3D模型等。在本压缩包中，"ZH1.5_lib.PcbLib"文件就是这样的一个封装库，其中的3D表示意味着这些封装还包含了立体视角的模型，这对于检查PCB的物理空间布局和干涉问题非常有帮助。 使用Altium Designer的工程师可以导入这个库，然后在设计过程中选择合适的封装来代表他们的元器件。通过3D模型，设计师可以在设计阶段就能预览整个PCB的立体效果，避免因为元器件的高度或者形状导致的潜在冲突。这不仅提高了设计效率，也降低了实物制造后才发现问题的风险。 "ZH1.5"可能指的是这个封装库的一个特定版本或更新，可能包含了针对某些特定技术或标准的改进，或者是对之前版本的扩展。在使用这个库时，需要确保它与正在使用的Altium Designer版本兼容，并且符合设计项目的需求。 这个压缩包提供了一套完整的3D封装库，适用于使用Altium Designer的电子设计工程师。通过导入这个库，他们可以快速方便地为电路中的各种元器件选择合适的封装，同时利用3D视图进行更加直观和精确的设计验证。这无疑提升了设计流程的效率和质量，对于复杂多层PCB设计尤其有价值。