解锁OEM和BL 首先，保证手机可以访问（www.google.com)，确保可以解开OEM锁。 其次，在手机：设置>关于手机，多次点击 版本号，直到提示进入开发者模式。 在手机：设置>系统>高级>开发者选项，找到OEM解锁，打开。 使用以下命令解锁BL，解BL锁后，手机会重置： adb devices # 先检查Pixel XL 设备是否存
基础配置： 操作系统 ：虚拟机 ubuntu 20.04.2.0 内存 ：12G 硬盘 ：400G CPU ：4核 Ubuntu汉化： https://jingyan.baidu.com/article/7c6fb428c4828080652c9064.html 编译过程 1. 源码分支获取 https://source.android.com/setup/start/build-numbers#source-code-tags-and-builds
typedef struct {rand int ver_pixel,H_Fornt,H_Sync,H_Back,hor_pixel,V_Fornt,V_Sync,V_Back;}pxiel_timming_parameter;typedef enum { TIMMING_3840X2160 = 0, TIMMING_1920X1080 =1 , TIMMING_640X480 =2 ,TIMMING_RANDOM = 3} timming_type; //add class lut_3d_rgb_it
尊重原创版权: https://www.gewuweb.com/hot/17874.html 过年了鞭炮放起来，气氛整到位！100行 Python 代码制作动态鞭炮 0 写在前面 放鞭炮贺新春，在我国有两千多年历史。关于鞭炮的起源，有个有趣的传说。 西方山中有焉，长尺余，一足，性不畏人。犯之令人寒热，名曰年惊惮，后人遂象其形，以火药
前言 前两天在刷tw，看到了个比较有意思的一个CVE漏洞，价值奖励是10000美刀，比较好奇的是价值10000美刀的漏洞是什么样子的，漏洞利用就是需要在浏览器中进行用户交互才能触发该漏洞，但由于 Windows 的文件保存默认为接受，通过使用强制您按 ENTER 约 2 秒的技巧简单地泄漏数十个环境变
曾几何时，Java图像处理已经被认为是太过鸡肋，就连Java的创始公司，在java图像处理方面也是浅尝辄止，可能相比较C++，Java在这方面的处理，确实差强人意。 不过Java类库中有一个叫JAI的库，全程是java advanced image—Java高级预想处理，其实个人觉得这个库非常丰富，奈何JAI只发行了2个版本
SurfaceFlinger的dump信息详解 1. 特殊宏的打开2. Sync机制3. DispSync参数4. layer的dump4.1 区域信息4.2 基本信息4.3 buffer信息4.3.1 数据格式4.3.2 activeBuffer4.3.3 queued-frames 新的帧的数量4.3.4 mRefreshPending刷新卡住了吗? 4.4 SurfaceFlingerConsumer的dum
今天算法课学了个采用递归思想的n皇后算法，闲来无事，用unity简单做个可视化，顺便巩固一下自己先前学习的程序纹理。记录一下自己踩过的坑 （纯粹是为了把学过的知识进行一个综合练习，实用价值不大。。生成这么多程序纹理巨耗性能） 首先是核心的算法部分，在书本的基础上简单做了些修改 Q
ncnn::Mat 转 cv::Mat ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(a.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, a.cols, a.rows); cv::Mat 转ncnn::Mat //You may need to call in.substract_mean_normalize() first to scale values from 0..1 to 0..255 // ncnn::Mat in(w, h, 3); cv::M
1091 Acute Stroke One important factor to identify acute stroke (急性脑卒中) is the volume of the stroke core. Given the results of image analysis in which the core regions are identified in each MRI slice, your job is to calculate the volume of the stro
本文来告诉大家如何根据椭圆长度和宽度和旋转角计算出椭圆中心点的方法 方法很简单，请看代码 /// <summary> /// 辅助进行椭圆点计算的类 /// </summary> /// 我觉得这个类应该是框架有带，或现成的方法，但是一时间没找到 static class EllipseCoordinateHelper
1.需要Get包 QRcoder 2.命名空间 using QRCoder; 3.接口的形式获取存储二维码的内容和像素大小 #region 二维码 /// <summary> /// 获取二维码 /// </summary> /// <param name="url">存储内容</param> /// <param name="pi
本文来自TCSVT 2019的论文《Enhanced Bi-Prediction With Convolutional Neural Network for High-Efficiency Video Coding》 介绍 传统的平均加权运动补偿是基于时域匀速运动和空域匀速运动的假设，无法很好地描述旋转、仿射变换和变形等不规则运动；此外，传统的加权预测是pixel-
2.0版本没有按时到来，这次发布的是1.3.1版本，得益于社群朋友们的宝贵反馈以及我三岁女儿的点拨，这个版本有很多有意思且实用的功能升级。（文末有GeoLabel图像标注技术交流群加入方式） 主要升级简介如下，后续会有更详细的推文介绍本次更新的内容。 1 整景影像标注 GeoLabel
1）实验平台：正点原子领航者ZYNQ开发板 2）平台购买地址：https://item.taobao.com/item.htm?&id=606160108761 3）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/thread-301505-1-1.html 4）对正点原子FPGA感兴趣的同学可以加群讨论：994244016 5）关注正点原子公众号，获取最新资料
⚠️阅前提示：本图文仅代表个人在写作时的想法，不喜欢列参数，喜欢讲体验，偏向于体验与感受，较为主观。如果您不喜欢我的文章，请点击位于屏幕左上方的“退出”按钮，如果要来评论区杠，那我无条件承认你说的都对，欢迎理性讨论。如果文章有哪里写错了，也欢迎来评论区指正。 正如标题所言，这篇文章
背景 我是做RN开发的，要经常启动安卓模拟器来测试。时间久了，Android Studio 成安卓模拟器启动器了。每次打开AS还是挺久的，所以就想直接通过命令行来启动安卓模拟器，这样会快很多。 Android SDK 包含一个 Android 设备模拟器，这是一台在您的计算机上运行的虚拟设备。有了 Android
2021西湖论剑 跟队打。第6。签到摸鱼。等官方wp复习那个机器学习的misc。 MISC 签到 YUSA的小秘密 打开是个图片，根据提示有可能是lsb隐写，用Stegsolve打开，在red0发现flag字样。但有几位模糊了。 想到了之前byte2020的一个[题](Docs (feishu.cn))，三个像素其实可以使用三个通
源程序： #include <iostream>#include <cmath>using namespace std; class Pixel;class Test{public: void printX(Pixel p);}; class Pixel{private: int x,y;public: Pixel(int x0,int y0) { x=x0; y=y0; } void printxy() { cout<<"pixel:("&l
百度云盘地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1uqdS8j5We-mU8icABmq9sw 提取码：n10f /** * 图片属性 * Image Description # 图像描述、来源，指生成图像的工具 * Artist # 作者，有些相机可以输入使用者的名字 * Make # 生产者，指产品生产厂家 * Model # 型号，指设备型号 * O
背景： 如下图所示：图片电子章那一块的区域的背景色有点深，想将其改为纯白色，与整个图片的背景色调一致 效果： 可以看到，原来电子章的背景色有点深，现在是纯白色了，而且不影响电子章的显示效果 代码： public class Test { public static void main(String[] args
第一卷 第二章 内容总结 这一章叫做图像基础。对于图像和NumPy有了解的读者可以直接跳过这一章。 这一章主要介绍了图像的一些基本知识、基本属性等；如何访问图像，表示图像；讨论图像的纵横比及其在准备用于训练神经网络的图像数据集时的关
解决Android Studio 运行自带模拟器报The emulator process for AVD Pixel_4a_Edited_API_28 has terminated.类似错误 最新开始学习Android开发，在装Android Studio 时遇到很多坑，记录一下，希望也可以帮助有需要的人。 原因分析 可能错误原因：虚拟机安装路径存在中文符号导致
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。在CNN
