初次使用需要配对,微软的触摸笔是蓝牙配对的,打开平板的蓝牙,长按触摸笔后面的按钮,触摸笔会闪烁小灯,平板会提示配对准备已就绪   点击配对之后,提示已连接   可以按下触摸笔后面的按钮,一键打开OneNote应用(如果没有登录会提示登录)   如果长按后面的按钮,则为激活 Cortana(如 Cortana 未被设置则会打开搜索功能)   SurfacePro的OneNote应用,类似于记事本+画图工具,可以使用微软自带的触摸笔画图,还可以在任意位置输入文字(如果画图不好,可以用笔尖另一侧的橡皮

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

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

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

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.

[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

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

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill

首先明白 动态代理和静态代理的区别: 静态代理:①持有被代理类的引用  ② 代理类一开始就被加载到内存中了(非常重要) 动态代理:JDK中的动态代理中的代理类是动态生成的.并且生成的动态代理类为$Proxy0 静态代理实例1.创建一个接口: package proxy; public interface People { public void zhaoduixiang()throws Throwable; } 2.创建一个实现类,张三,张三能够吃饭,张三可以找对象 package proxy;

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录 开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度 简单,一个调用完成你要的全部功能 方便,你需要的代码已经准备好了 定义数据实体类型不再是费力的体力劳动 通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持 灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节 关于示例代码 最近花了二个月的业余时间重写了

Atiit 如何手写词法解析器 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用程序自动生成是需要这样的,自己手写完全不必要这么复杂1 1.2. 状态转移表.使用状态表比较简单,dfa比较麻烦.Dfa其实就是比较高级的状态表..1 1.3. 然后给了你代码框架(这里以nested case statement 为例):2 1.4. 源码实现2 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用