氛圍燈動態屏保取色方案一
氛圍燈並不支持所有的顏色,只能支持256色,所以在取到圖片顏色後需要根據結果顏色去跟氛圍燈所支持的256色對比,取最接近的結果色,然後同步到氛圍燈顯示 取色流程 取色需要用到原生 Palette.from(bitmap).generate() 方法,通過量化算法分析位圖的像素顏色分佈,提取最具代表性的顏色組合,也有異步獲取方法,下面方法都處於子線程,所以這裏直接使用同步方法 查看androidx.
昵稱 翻滾的鹹魚
氛圍燈並不支持所有的顏色,只能支持256色,所以在取到圖片顏色後需要根據結果顏色去跟氛圍燈所支持的256色對比,取最接近的結果色,然後同步到氛圍燈顯示 取色流程 取色需要用到原生 Palette.from(bitmap).generate() 方法,通過量化算法分析位圖的像素顏色分佈,提取最具代表性的顏色組合,也有異步獲取方法,下面方法都處於子線程,所以這裏直接使用同步方法 查看androidx.
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hue查找:整體偏差不會很大,但是對於亮度較高存在誤差,精準度不夠 lab查找:整體一般,但是精準度較好,不過算法複雜,增加耗時 hue色相查找存在誤差,在有限的256色中,匹配的規則需要調整 這裏使用lab算法提高精準度 RGB轉Lab fun rGBToLab(r: Int, g: Int, b: Int): DoubleArray { // 處理負值(如-256
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3D車模通過TaskView顯示在Launcher,首先需要知道,為什麼要用TaskView,而不是Activity,然後在説加載流程 1、surface比activity等效率更高,特別是針對車模跟地圖等重量級場景 2、切換桌面等場景時,可以更精確的控制暫停恢復 3、進程隔離,更精細的生命週期管理跟控制 4、taskView中SurfaceControl的跨進程綁定機制(reparent操作)效
昵稱 翻滾的鹹魚
車模桌面加載成功後,需要各種交互 切換桌面處理 先補充如何切換桌面,初始化需要指定一個默認桌面,初始化其實兩個桌面都會一起加載,假設默認是車模桌面,地圖將不會初始化操作,但是地圖桌面會內嵌到Launcher中 兩個桌面是互斥的,基於這種模式下,就需要隱藏另一個桌面,因為切換動效的緣故,這裏直接使用setTranslationX移出屏幕外處理 為了讓兩個桌面互斥,需要通過mActivityManag
昵稱 翻滾的鹹魚
方案一、aar架包集成 最簡單直接的方案,卡片側實現,打成aar包提供到launcher顯示 方案二、AppWidget 原生的桌面小組件方案,被限制無法自定義view 底層通過BroadcastReceiver實現 方案三、插件方案 插件方案有好幾種,實現原理都是通過配置實現,其中有Service,BroadcastReceiver,Plugin 在SystemUI模塊中,狀態欄等模塊很多使用的
昵稱 翻滾的鹹魚
過去筆者編寫的《研發安全規範説明書》,需要的同仁請在評論留下郵箱,目錄如下 研發安全規範目錄 目錄 4 1 目的... 7 2 系統範圍... 7 3 需求階段... 8 3.1 安全需求... 8 3.2 數據權限設計... 8 通過組織機構樹實現... 9 通過組織機構圖來詳細闡述某個賬號的數據權限... 11 通過數據共享配置實現... 12 3.3 數據脱敏... 13 3.3.1 自
昵稱 PetterLiu
Signed-off-by: Skiner 起草於:2025/04/13 完稿於:2025/05/07 Version: 0.1.2 簡介 本文件主要簡述了 計算機網絡及其常見組件 的一些常見概念,面向初學者,涉及領域較廣泛。 有任何問題、建議或意見請聯繫作者。 本文不包括虛擬化部分,另見《雲計算綱要》 (還沒寫出來呢,莫急) 正文 網卡 硬件設備
昵稱 Skiner
內容可能有改動,一切以原文為準。 目錄 寫在前面 如何安裝 註冊模型服務 安裝uv 安裝QGIS插件以及MCP服務器 安裝QGIS插件 安裝MCP服務器 使用案例 渲染地圖風格 屬性統計 NDVI計算 獲取地理位置以及顯示 背後的原理
昵稱 ShihanW
SharePoint CSOM執行下面代碼時報錯: string fileServerRelativeUrl = "/xxxx/2003249_98.RXE"; using (var fileInfo = Microsoft.SharePoint.Client.File.OpenBinaryDirect(ctxOriginal, fileServerRelativeUrl)) using (v
昵稱 四毛的家
泰思傳動 泰思傳動官網 taisic.com 泰思傳動 科技(廣州)有限公司,成立於2017年, 開發團隊是擁有20年智能酒店客房控制系統研發經驗的泰基智能, 現專注於門窗智能電機及電動窗簾電機的研發和生產,集研發、生產、銷售服務為一體的實力工廠。 我司產品廣 泛應用於遮陽門窗行業系統,如房地產建築、酒店、公寓、家居、房車等領域, 主營產品為管狀電機,開合簾電 機、夢幻簾電機等控制系統及配件。 專
昵稱 覃隆強
背景 操作系統加固(OS Hardening)是指通過調整系統配置、優化安全策略、修復已知漏洞、限制不必要權限等一系列技術手段,降低操作系統自身的安全風險,提升其抵禦惡意攻擊(如入侵、數據泄露、病毒感染等)能力的過程。簡單來説,操作系統(如 Windows、Linux、macOS)在出廠或默認安裝時,為了兼顧 “易用性” 和 “兼容性”,往往會保留一些非必需的功能、開放默認端口、設置寬鬆的權限
昵稱 PetterLiu
在數字化轉型浪潮下,企業項目管理工具的選擇不僅關乎效率,更涉及數據安全、技術自主可控等核心問題。近年來,隨着國際環境變化和信創(信息技術應用創新)產業加速發展,國產替代成為企業和政府機構的重要戰略。 作為深耕項目管理領域多年的從業者,我親歷了從依賴國際軟件到轉向國產解決方案的轉型過程。曾經,國外軟件憑藉其成熟的體系和品牌優勢,在企業中廣泛應用。但隨着使用深入,數據安全風險、技術受制於人等問題逐漸
昵稱 易項
記得剛接手三個並行項目時,我每天的狀態像極了旋轉的陀螺——晨會剛協調完A項目的設備衝突,午休時B項目的核心開發突然病假,深夜還要回復C項目甲方的新需求郵件。 多項目管理就像是一場高難度的雜技表演,要同時拋接多個球,還得保證每個球都不掉落。其中最關鍵的,就是有效平衡資源分配與進度推進。下面我就結合自己的實戰經驗,跟大家聊聊這裏面的門道。 1.資源爭奪戰:每個項目經理都踩過的“深坑” 多項目管理中最
昵稱 易項
背景 解決數據孤島 洞察一:這不是IT部門的項目,而是“一把手工程” 一個普遍的誤區是將數字化轉型視為技術升級,然後將其完全委託給IT部門。然而,所有成功的轉型案例都指向一個共同點:這首先是一項由最高決策者親自領導的戰略工程。在中國的商業語境中,這被稱為“一把手工程”。權威報告《全域數字化轉型》明確指出,數字化轉型之所以是公認的“一把手工程”,是因為它涉及跨部門的資源協調和數據打通。例如,在
昵稱 PetterLiu
在當今數字化浪潮中,中小企業數字化轉型已是大勢所趨。然而,這條轉型之路佈滿了陷阱,不少企業投入大量資源卻收效甚微。作為一名在中小企業數字化轉型領域從業多年的人,我踩過不少坑,也積累了一些經驗。今天,就來和大家聊聊那些常見的陷阱,以及我是如何藉助專業的項目管理工具成功避坑的。 一、那些年,我踩過的“坑” 陷阱一:把數字化當 “買軟件”,戰略全靠 “跟風” 當初,看到同行紛紛上了ERP、CRM系統,
昵稱 易項
關於AI上下文工程重塑人機協作的 5 個顛覆性認知 寶子們,AI界的大瓜來了!GAIR團隊剛發佈了Context Engineering 2.0,這可完全顛覆了我們對人機交互的認知。以前我們總想着怎麼設計prompt,現在才發現,context才是關鍵! “一個人就是各種context的集合。”機器不是不夠聰明,而是缺乏處理context的能力。從1.0的context作為翻譯,到2.0的con
昵稱 PetterLiu
寶子們,今天這個消息真的讓我驚呆了!Google搞了個大動作,直接把AI的交互方式給改寫了!以前AI都是等你把話説完才回應,現在不一樣了,它能一邊聽你説話一邊反應,還能被中途打斷,甚至能和其他AI實時協作!這就是谷歌新出的Agent Development Kit(ADK),異步I/O、狀態化會話、流式原生工具、實時回調……這哪是簡單的請求-響應啊,這分明就是真正的對話,AI終於有了“生命”的感
昵稱 PetterLiu
背景 某高校師資網站全面採用網絡圖片展示,網站是禁止右鍵使用下載,也不允許複製信息。我們試圖採集這些信息,使用目前智能體任務+VibeCoding+Deepsee-OCR解析 來突破這個問題。 流程拆解 第一步 html解析 智能體我們方便選擇space.coze.cn, 可以自行部署其他開源智能體框架 解析為一定格式的文本 XPath查詢 圖片URL結果集 Vide codin
昵稱 PetterLiu
0.基礎環境 類別:筆記本 型號:中國長城 NF14C 硬件平台:飛騰處理器D2000(ArmV8 指令集) 系統:銀河麒麟操作系統 V10 SP1(2303) 關鍵詞:Linux,進程監控,ps,top 1.基礎理論 1.1程序、進程和線程三者的核心區別 特性維度 程序(Program) 進程(Process) 線程(Threa
昵稱 碼上世界
Learn Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Natural Language Processing (NLP) the trio shaping the future. 兩本書 第二本 資源 landing.deepset.ai/hubfs/Ebooks/oreilly_chapter_e
昵稱 PetterLiu
説明: 本文只是關於數據庫發展趨勢的個人見解,沒有特別深入的向量和混合檢索的實現原理,屬於很淺顯易懂的科普類文章,幾乎不需要任何背景知識,大家可以放心閲讀。 關於混合檢索的原理和最佳實踐類文章,有緣再更,歡迎感興趣的朋友們關注【老紀的技術嘮嗑局】微信公眾號。 背景 數據的分類 我一般會把數據庫中的數據類型,簡單分為三類: 結構化數據:我們可以把傳統數據庫的基礎數據類型,都看成結構化數據
昵稱 OBCE666
引言:參數調優的重要性 在大語言模型的應用中,僅僅提供一個好的提示詞往往不足以獲得理想的輸出結果。模型參數的合理配置同樣至關重要,它如同給模型調配合適的“工作性格”,直接影響生成文本的質量、風格和適用場景。本文將系統介紹大模型的各類關鍵參數,幫助你從被動使用者轉變為精準調控專家。 一、模型基礎結構參數 在深入瞭解生成參數前,我們需要先理解模型的基礎結構參數,這些參數決定了模型的“先天能力”。 1.
昵稱 dashery
一、瀑布流分頁案例分析 1.1) 功能分析: 鼠標下拉,加載分頁數據(10條) ,如下圖: 1.2) 如何確定當前顯示的數據已經瀏覽完畢? 公式:(滾動條距底部的距離 + 滾動條上下滾動的距離 + 當前窗口的高度) = 當前文檔的高度 舉例: - 當前文檔高度:存儲10條數據,100px。 - 滾動條距底部的距離:1px。 - 當前
昵稱 努力--堅持
大家好,歡迎來到程序視點!我是你們的老朋友.小二! jQuery Ajax 實用方法精要 核心概述 本文系統介紹了jQuery框架中Ajax相關方法的使用,從簡單封裝到底層實現,全面解析瞭如何利用jQuery簡化異步請求開發。 主要Ajax方法 1. 便捷封裝方法 **load()**:加載遠程HTML並插入DOM 自動GE
昵稱 程序視點