Jumpstart your mobile device or touch screen handling today! Inspired by iOS UIKit gestures, Fingers Gestures is simple, yet powerful. Recognize complex gestures, shapes, text and more!

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Create a fully featured application that’s both sophisticated and engaging. This book provides a detailed guide in developing augmented reality games that can take advantage of the advanced capabilities of new iOS devices and code while also offering compatibility with still supported legacy devices. No programming experience is necessary as this book begins on the ground floor with basic programming concepts in Unity and builds to incorporating input from the real world to create interactive realities. You’ll learn to program with the Unity 2017 development platform using C#. Recent announcements of increased AR capabilities on the latest iPhones and iPads show a clear dedication on Apple’s part to this emerging market of immersive games and apps. Unity 2017 is the latest version of this industry leading development platform and C# is a ubiquitous programming language perfect for any programmer to begin with. Using the latest development technologies, Beginning iOS AR Game Development will show you how to program games that interact directly with the real world environment around the user for creative fantastic augmented reality experiences.

YTLocker 最初用于保护YouTube Android应用在播放音乐/视频且手机放在口袋里时不会接收触摸事件。 用法： 启动YTLocker，然后单击“开始”按钮 出现通知 启动YouTube（或任何其他应用），然后单击通知 屏幕变暗，直到您按住3秒钟，才可以触摸 如果要删除通知，请启动YTLocker并单击“停止”按钮

电容式触摸传感器模块 访问JLCPCB（ ） 该文章正在与JLCPCB合作发表。 它是最有经验的PCB制造商之一，在PCB原型和制造领域拥有十多年的经验，他们致力于满足我们来自不同行业的客户在质量，交付，成本效益和任何其他要求方面的需求。要求。 TTP223触摸键模块基于触摸感应IC（TTP223）电容式触摸开关模块。 基于专用TTP223触摸传感器IC的电容式触摸传感器模块。 该模块提供了一个11 x 10.5mm的集成触摸感应区域，传感器范围约为5mm。 板上的LED会在视觉上指示触发传感器的时间。 触发后，模块的输出将从其空闲的低状态切换到高状态（默认操作）。 焊接跳线允许将其操作模式重新配置为低电平有效或触发输出。 TTP223电容式触摸传感器模块。 TTP223是一种复制单个触觉按钮的触摸板检测器IC。 TTP223是一种复制单个触觉按钮的触摸板检测器IC。 该触摸检测I

IPA转换工具 ipa是itunes识别的软件格式，相对来说ipa格式是最安全的。

linux touch panel 触屏 实现代码；linux touch panel 触屏 实现代码

基于高通平台的FT5626最新驱动代码，内含芯片驱动指导文档。

unity Touch的学习与用法

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1