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在iOS11中使用Core ML 和TensorFlow对手势进行智能识别

在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势,比如心形、复选标记或移动设备上的笑脸。我还将介绍和使用苹果的Core ML框架(iOS11中的新框架)。 在屏幕上随便划动两下,手机就会对复杂的手势进行实时识别 这项技术使用机器学习来识别手势。本文中的一些内容是特定于iOS系统的,但是Android开发者仍然可以找到一些有用的信息。 完成项目的源代码:https://github.com/mitochrome/complex-gestures-demo 我们将构建什么?在本教程结束时,我们将有一个设置,让我们可以选择完全自定义的手势,并在iOS应用中非常准确地识别它们。 一个APP收集每个手势的一些例子(画一些复选标记或者心形,等等)。 一些Python脚本用于训练机器学习算法(下面将会解释),以识别手势。我们将使用TensorFlow,稍后会讲到。 这款APP可以使用自定义手势。记录用户在屏幕上的动作,并使用机器学习算法来找出它们所代表的...

android:TabWidget/TabHost

一:使用系统自带写好的TabHost(及继承自TabActivity类) tabHost=this.getTabHost(); tabHost.addTab(tabHost.newTabSpec("tab1") .setIndicator("list")//设置显示的tab名 .setContent(new Intent(this, List1.class)));//设置跳转的activity 可参考:http://wangjun.easymorse.com/?p=155 二:就是定义我们自己的tabHost:不用继承TabActivity 自定义一个TabHost的xml布局,注意布局文件中的TabWidget的id必须定义为:android:id="@android:id/tabs",FrameLayout的id必须定义为:android:id="@android:id/tabcontent" 其它控件没有限制,否则报错。 tabHost=(TabHost)this.findViewById(R.id.TabHost01); 可参考http://fatkun.com/20...

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