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    黄仁勋称摩尔定律结束/ 苹果折叠屏可自愈/ 高通手握300亿美元汽车订单...今日更多新鲜事在此

    日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 盆友们,又到了愉快的周五。 今天也是秋分,白天要越来越短啦~ 快来和日报君一起看看,今天科技圈都发生了哪些新鲜事? 高通汽车业务订单总估值增长至300亿美元 当地时间周四,高通表示,其汽车业务订单总估值已增长至300亿美元。相较于7月底公布的第三季度财报,已增加了超过100亿美元。 并且,高通还预测到2030年,其汽车市场规模将达到1000亿美元。 随着电动汽车和自动驾驶的逐步发展,芯片制造商逐渐将眼光投入到了汽车业务上,高通也不例外。 关于其在汽

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    【说站】智能小程序体验优化指南 2.0

    “体验”对于智能小程序经营、获流等各个方面都有着举足轻重的影响: 用户角度,体验影响着用户留存、消费意愿、信任度; 规范角度,体验是智能小程序获取各种权益的重要门槛,进而影响流量获取的途径及效率以及平台的支持力度; 分发角度,体验对应着搜索、信息流的基本要求,是获流的必要条件。 为了让开发者在上述环节避免因体验问题受到影响,我们撰写了这篇体验优化指南。且由于文档是动态更新,因此建议开发者们能通篇阅读,时常对照自查、优化。 在 1.0 版本,我们分别从功能流畅性、功能完备性、视觉体验、资源丰富度四个方向进行说明。而 2.0 版本,我们又新增了内容质量相关的建议,因此我们将大方向也重新进行了归类,详细如下:

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    基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

    在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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