最近自己新买的New Surface Pro在使用Drawboard PDF时,出现了性能问题,即笔迹延迟偏移,卡顿的问题. 排查驱动问题之后,确认解决方案如下: 将Surface的电池调到性能模式,问题解决.

12 月 31 日,美国专利与商标局(The U.S. Patent and Trademark Office)当地时间周四批准了一项来自苹果的专利申请,该专利主要描述的是一种可以通过陀螺仪.无线通讯装置和内置储存芯片将手写在白板.平面上内容 同步传输到电子设备屏幕上的触控技术. 据美国科技媒体 Apple Insider 透露,苹果此次的专利申请代号为 8922530,其内容其实就是一个可以通过陀螺仪.无线通讯装置和内置储存芯片将手写内容传输到电子设备屏幕上的“通讯手写笔” (communic

题目1 : 优化延迟 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Ho编写了一个处理数据包的程序.程序的输入是一个包含N个数据包的序列.每个数据包根据其重要程度不同,具有不同的"延迟惩罚值".序列中的第i个数据包的"延迟惩罚值"是Pi.如果N个数据包按照<Pi1, Pi2, ... PiN>的顺序被处理,那么总延迟惩罚 SP=1*Pi1+2*Pi2+3*Pi3+...+N*PiN(其中i1, i2, ... iN是1,

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

 前言 这篇文章主要是关于移动端原笔迹的开发,让平板上的手写效果达到笔迹光滑且有笔锋. 介绍关于原笔迹的算法思路. 项目github地址 算法思路分析 曲线拟合算法 利用曲线拟合算法增加虚拟的点,使得笔迹更加光滑,关于算法思想本文采用的是B样条插值算法. 采集点:获取笔输出的两个关键点a1.a2,以及a1和a2附近的几个点a3,a4; 拟合点:利用a1,a2,a3,a4计算出a1和a2之间曲线的步长,再根据步长计算出a1与a2之间所有的点,所 计算出的点即为曲线上的点: 简单图示: 梯形填充笔迹

扩展手写数字识别应用 识别并计算简单手写数学表达式 主要知识点 了解MNIST数据集 了解如何扩展数据集 实现手写算式计算器 简介 本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底

目录 Java多线程之一线程及其基本使用 Java多线程之二(Synchronized) Java多线程之三volatile与等待通知机制示例 线程池 什么是线程池 线程池一种线程使用模式,线程池会维护多个线程,等待着分配可并发执行的任务,当有任务需要线程执行时,从线程池中分配线程给该任务而不用主动的创建线程. 线程池的好处 如果在我们平时如果需要用到线程时,我们一般是这样做的:创建线程(T1),使用创建的线程来执行任务(T2),任务执行完成后销毁当前线程(T3),这三个阶段是必须要有的. 而如

缘起 标题有点夸张,并不是完全放弃antd-table,毕竟在react的生态圈里,对国人来说,比较好用的PC端组件库,也就antd了.即便经历了2018年圣诞彩蛋事件,antd的使用者也不仅不减,反而有所上升. 客观地说,antd是开源的,UI设计得比较美观(甩出其他组件库一条街),而且是蚂蚁金服的体验技术部(一堆p7,p8,p9,基本都是大牛级的)在持续地开发维护,质量可以信任. 不过,antd虽好,但一些组件在某一些场景下,是很不适用的.例如,以表格形式无限滚动地展示大量数据(1w+)时,

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

来源地址:http://www.dwhand.com/?page_id=570 WinCE全屏手写输入法 功能特点: 1.支持手写识别,智能拼音.仓颉.注音.笔画.五笔.ABC等输入模式. 2.支持各种行业词库,可以兼容搜狗的细胞词库. 3.高准确度的手写识别核心. 4.带有英文.数字.符号键盘. 5.首创毛笔效果显示. 6.输入可以分别停靠在屏幕的上方和下方,方便各种情况下的输入. 7.美观的界面,可以更换皮肤,按自己的应用来搭配皮肤,界面更友好. 8.支持横屏.竖屏,全键盘和T9九宫格键盘.

手写一款符合Promise/A+规范的Promise 长篇预警!有点长,可以选择性观看.如果对Promise源码不是很清楚,还是推荐从头看,相信你认真从头看到尾,并且去实际操作了,肯定会有收获的.主要是代码部分有点多,不过好多都是重复的,不必担心 Promise的一些用法在此不多赘述,本篇主要带领你手写一个Promise源码,学完你就会发现:Promise没有你想象中的那么难 本篇大概分为以下步骤 实现简单的同步Promise 增加异步功能 增加链式调用then 增加catch finally方

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

[C#] ADO.NET #3-1 (GridView + DataReader + SqlCommand)完全手写.后置程序代码 之前有分享过一个范例 [C#] ADO.NET #3 (GridView + SqlDataSource)完全手写.后置程序代码,兼论 SqlDataSource与UpdateParameter/DeleteParameter的用法 后来,在网络上找到的人,就开始大量地为「SqlDataSource小精灵」动手写程序 这并非我的原意. 我的意思是,透过手写的程序代码

Promise是什么 所谓Promise,简单说就是一个容器,里面保存着某个未来才会结束的事件(通常是一个异步操作)的结果.从语法上说,Promise 是一个对象,从它可以获取异步操作的消息.Promise 提供统一的 API,各种异步操作都可以用同样的方法进行处理. Promise是处理异步编码的一个解决方案,在Promise出现以前,异步代码的编写都是通过回调函数来处理的,回调函数本身没有任何问题,只是当多次异步回调有逻辑关系时就会变得复杂: const fs = require('fs')

本文实现的断点续传只是我对断点续传的一个理解.其中有很多不完善的地方,仅仅是记录了一个我对断点续传一个实现过程.大家应该也会发现我用的都是一些H5的api,老得浏览器不会支持,以及我并未将跨域考虑入内,还有一些可能出现的一场等-巴啦啦.(怎么感觉这么多问题???笑-) 本文参考仓库:点我 这几天在认认真真地学习KOA框架,了解它的原理以及KOA中间件的实现方法.在研究KOA如何处理上传的表单数据的时候,我灵光一闪,这是不是可以用于断点续传? 断点续传并不是服务器端一端的自high,他还需要前端的

实现 new 方法 /* * 1.创建一个空对象 * 2.链接到原型 * 3.绑定this值 * 4.返回新对象 */ // 第一种实现 function createNew() { let obj = {} // 1.创建一个空对象 let constructor = [].shift.call(arguments) // let [constructor,...args] = [...arguments] obj.__proto__ = constructor.prototype // 2.

是否有同样的经历?面试官问你做过啥项目,我一顿胡侃,项目利用到了消息队列,kafka,rocketMQ等等. 好的,那请开始你的表演,面试官递过一支笔:给我手写一个消息队列!!WHAT? 为了大家遇到这种场景还能愉快的zhuangbi,所以写一篇文章,凑合用一下. 想要实现一个消息队列,我们需要关组以下几点: 1.首先有一个队列(FIFO)来存放消息 2.消息队列容量有限 3.需要入队,出队方法 4.需要考虑多线程并发情况 <1>.简单版:用LinkedList实现一个简单的消息队列 这里用L

一.包名获取的三种方式 1)找开发要2)mac使用命令:adb logcat | grep START win使用命令:adb logcat | findstr START 或者可以尝试使用第3条命令  adb shell dumpsys window w | findstr \/ | findstr name= 或 adb shell dumpsys window |findstr mCurrent      或 adb shell "dumpsys window w|grep \/|grep

几道JS代码手写面试题   (1) 高阶段函数实现AOP(面向切面编程)    Function.prototype.before = function (beforefn) {        let _self = this; // 缓存原函数的引用        return function () { // 代理函数            beforefn.apply(this, arguments); // 执行前置函数            return _self.apply(thi