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    通过WebRTC进行实时通信-通过RTCPeerConnection传输视频

    很快你就会学会如何进行编码工作。 呼叫 打开 index.html, 点击Start button 从webcam 获取视频, 点击 Call 建军一个对等连接 。...WebRTC旨在实现点对点工作,因此用户可以通过最直接的路由进行连接。...Alice 将序列化后的候选者数据发给 Bob,在真实的应用中,这个过程(称为信令)通过消息服务发生- 在后面的步骤中,你将学到如何处理它。...通过使用称为SDP的会话描述协议格式交换元数据blob(称为 offer 和 answer)来进行交换媒体配置信息的信令: Alice 运行 RTCPeerConnection 的 createOffer...最佳实践 为了使您的代码能够面向未来,请使用新的基于Promise的API,并通过使用 adapter.js实现与不支持它们的浏览器的兼容性。

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    Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别

    前言 最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR...的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。...TesserartOCR配置 《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》中我们通过导入Tess-Two这个Module后进行处理的,但是这个每次重新编译都要十几分钟,原理上它还是用的NDK...VaccaeTesserat 这个类用的AsyncTask用于进行OCR的识别。 ?...tessAPI.end(); } return null; } VaccaeOpenCVJNI jni的方法里面定义了获取Cameraframe实时帧的图像

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    Wijmo 更优美的jQuery UI部件集:在对Wijmo GridView进行排序或者过滤时保留选择

    许多客户面临这样的场景,他们希望在应用了排序或者过滤之后仍然将最终用户的行选状态保留。通常情况下,当我们在选择了任何行之后应用排序或者过滤会导致回传之后选择状态丢失。...本篇博客将讨论我们如何做才能在排序和过滤之后仍然保持选择状态。 ?...步骤1:将GridView绑定到一张数据表 首先,我们需要将gridview绑定到一个数据表,比如来自Northwind数据库的Categories表。...)进行了重新绑定,我们需要处理DataBound事件以重新设置选择。...在此,我们应当检查原始选中的行是否可见,之后通过ViewState对象对其进行重新选择。

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    在线客服系统搜索访客功能-通过访客名称、访客VisitorId、访客IP地址、聊天消息来进行搜索

    在使用客服系统的时候,访客数量一旦多了起来,想要找到某一个访客是很困难的, 很多时候我们需要快速定位到某一个访客,这里就需要用到搜索访客的功能了。 唯一客服系统的访客搜索功能 1....我们只能搜索到某个城市下的所有访客,比如搜索 “山东济南” ,那么拿到的就是山东济南的所有访客。 2....访客IP地址搜索功能,通过IP地址可以搜索到这个IP地址下的所有访客。当同一个IP地址多次访问,但是曾经清理过浏览器,或者是不同设备的访客用户,就可以通过IP地址找到之前的会话记录了。 4....访客消息记录搜索功能,当前面的三个条件我们都不知道的情况下,可以通过之前聊天的某些语句,去搜索一下相关的访客,从而定位到想要找的访客。 5....访客标签搜索功能,当我们给某些访客打过标签以后,可以通过标签搜索,找到该标签下的所有访客。 客服系统官网 gofly.v1kf.com gofly.v1kf.com

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    【微软】【ICLR 2022】TAPEX:通过学习神经 SQL 执行器进行表预训练

    在本文中,作者提出TAPEX来证明表预训练可以通过在合成语料库上学习神经SQL执行器来实现,这是通过自动合成可执行的SQL查询及其执行输出来获得的。...通过逼近表上的正式语言的结构推理过程,实现了高效的表预训练。结构性推理过程与表的可执行性相关联,即表本身就能够支持各种推理操作(例如,对表中的一列进行求和)。...特别是,TAPEX通过对语言模型(LM)进行预训练来模拟表上的SQL执行引擎的行为,来近似SQL查询的结构性推理过程。...如图1-1所示,通过对表进行采样可执行的SQL查询,TAPEX首先合成了一个大规模的训练前语料库。然后,它继续预训练一个语言模型,以输出这些SQL查询的执行结果,这些查询从SQL执行引擎获得。...最后,作者在扁平表 T^∗ 拼接上NL句子x作为前缀,并将它们输入模型编码器。 3. 通过执行器进行表格预训练 为了设计表的预训练的有效任务,作者认为关键在于表的可执行性。

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    学界 | 搜索一次就够了:中科院&图森提出通过稀疏优化进行一次神经架构搜索

    近期,DARTS(Liu et al. (2018b))提出了一种基于梯度的方法,它通过 softmax 分类器选择连接。...我们还进一步证明,相对于低效的强化学习或革命性搜索,这种稀疏正则化问题可以通过改进的加速近端梯度方法得到有效优化。...总而言之,我们的贡献总结如下: 我们提出了一个新模型,该模型基于稀疏优化,可以为神经架构搜索进行修剪。...表 1:在 CIFAR-10 上与当前最佳的 NAS 方法的比较。 ? 表 2:在 ImageNet 上与当前最佳的图像分类器的比较。 ? 图 5:自适应 FLOPs 技术的性能。 ?...表 3:在 CIFAR-10 数据集上不同设置的比较。

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    使用哈希表和布隆过滤器优化搜索引擎中的URL去重与存储效率

    目录前言算法设计具体实现结束语前言作为开发者想必都知道在实际开发过程中,使用搜索引擎在索引网页时,去除重复的URL是一个关键步骤,因为这可以显著提高索引的效率和准确性,同时减少存储空间的消耗。...为了解决这个比较常见的问题,其实可以设计一个算法,可以先使用哈希表来快速检测重复的URL,并进一步使用布隆过滤器来优化存储需求。...那么本文就来简单分享介绍一种使用哈希表和布隆过滤器来优化URL去重和存储效率的方法,仅供参考,如果有好的方法,欢迎评论区留言交流。...第二步:使用布隆过滤器减少存储需求这一步主要是通过使用布隆过滤器减少存储需求,也就是去重之后的存储操作,具体的操作如下所示:初始化一个足够大小的位数组(布隆过滤器);对于哈希表中每个唯一的URL,计算其多个哈希值...结束语经过上文的分享介绍,想必大家都知道通过使用哈希表和布隆过滤器,可以有效地去除搜索引擎中的重复URL,并提高索引的效率和存储空间的利用率。

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