http://detectmobilebrowsers.com/ http://hgoebl.github.io/mobile-detect.js/ http://www.hand-interactive.com/resources/detect-mobile-javascript.htm https://github.com/danielpoe/DeviceDetection/blob/master/src/devicedetection.js http://jstricks.com/dete…
We released a JXcore plugin for Apache Cordova recently and in this article I will show how to run a Node express application with Cordova. At the time of writing the jxcore-cordova project on github has two samples prepared for running the express m…
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…
<DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks>研读笔记 论文标题:DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks 来源:ICCV 2017 摘要: 尽管手机中的嵌入式照相机的性能在快速地发展,但是它们所受到的物理限制——较小的感光器件,精简的镜头和缺少特定的硬件——制约着手机的相机拍出与DSLR(单反)同…
/// <summary> /// 檢測手機客戶端 HttpCapabilitiesBase.IsMobileDevice /// .NET 4.5 /// 塗聚文注 /// </summary> public static class HttpRequestBaseExtensions { #region Private Fields // These regular expressions retrieved from http://detectmobilebrowser.co…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. Abstract 移动应用程序已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分,但许多应用程序的设计都不具备能源意识,因此它们可能会以浪费的方式消耗移动设备上有限的资源.盲目地限制大量的资源使用,在帮助减少能源消耗的同时,限制了应用程序利用资源来做有用的工作.我们认为,要解决这个问题,移动操作系统需要不断地评估一个资源是否仍然是真正需要的,即使它被授予了一个应用程序. 本文提出,在资源受限的移动…
function isScrollBottom() { var documentHeight = document.documentElement.scrollHeight; var winHeight = document.documentElement.clientHeight; var scrollPosition = winHeight + getScrollTop(); return console.log(documentHeight == scrollPosition); } fu…
论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473 源码地址:https://github.com/jiaxiang-wu/quantized-cnn 1. 主要思想 这篇文章的主要思想其实就是权值共享,也是用聚类的方法(k-means)做共享,只不过不是单个权值共享了,而是分块权值共享(用一个掩码矩阵表示共享的情况),因此可以较少存储空间. 再加上因为共享,所以有些点乘计算只需要计算一次,因为对应的权值块都一样,输入一样的话,输出也一样.所以将部门的点乘转换成了加法操作…
http://www.sitepoint.com/5-ways-prevent-300ms-click-delay-mobile-devices/…
1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet,它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的. 这种新的结构主要用到了两种操作:分组点卷积(pointwise group convolution )和通道打乱(channel shuffle),这可以极大降低计算代价同时保持模型的准确率. 2. 介绍和相关工作 经典的 Xception 和 ResNeXt 结构在网络非常小的时候因为密集的 1×1 卷积而变得低效,因此作者提出用分组点卷积来减小 1×1 卷积的计算…