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。

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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

Makan Fofana Touch Designer项目 有趣的Touch Designer项目！ 我发现了宇宙问题。 “要牛奶吗？” :face_with_tears_of_joy: 享受！ :raising_hands: 比勒姆·维兹 一些完整的视频-> THE CHRONICLES OF GOT MILK GOT牛奶涡 挤牛奶 牛奶的世界 我无法抗拒 :face_with_tears_of_joy: NUCLEA R__F USION- 图片由德国柏林 梦-https: 图片来源： 英国伦敦 山羊- 1997年公牛乔丹（TouchDesigner） - 内向外向（音频React）-噪声输入 风暴之夜-Stormzy（P5.js）的声音输入“一秒钟” 放射性细胞-即将释放（TouchDesigner） 我还有更多的开发项目。 如果您想合作，请随时通过或与我

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

触摸手势 Fingers - Touch Gestures 2.2.3for Unity ;支持Unity5.6.5及以上版本。