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精灵宝可梦旅途108集

地區(qū)：法屬玻里尼西亞

類型：家庭

時間：2025-06-09 00:08:08

劇情簡介

IT之家 1 月 20 日消息，Sabrent 現(xiàn)已發(fā)布新款 USB-C 擴展塢，型號為 DS-UNHC，支持安裝一塊?M.2 SSD 和一塊?3.5 英寸 HDD。如上圖所示，這 USB-C 擴展塢可以垂插入一個 M.2 SSD 和一個 3.5 英寸機械硬盤其中 M.2 SSD 插口有散熱片。兩個盤支持離線克。這款 USB-C 擴展塢配備 USB 3.2 Gen 2 接口，擁有 10Gbps 的速度。Sabrent?DS-UNHC 擴展塢現(xiàn)已在馬遜上架，售 79.99 美元（當前約 542 元人民幣）?

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富圣哲

發(fā)表于10分鐘前

回復高朋 : 身份證掃描主要需要用到文前山別技術（OCR）。這類技術方案已經很多了，本文介紹卑山于 CameraX + MLKit 的實現(xiàn)方式。其中 CameraX 用來實現(xiàn)相機的取景和預覽，MLKit 用來進行圖片中的文字識別。1. CameraX 實現(xiàn)相機預覽1.1 CameraX 簡介Android 自 5.0 開始引入了全新的相機框架 Camera2 ，相較于之前的 Camera1 對多攝像頭的支持更加友好，功能更加強大顓頊使用成本也更高。此背景下淑士發(fā)布了 CameraX，它基于 Camera2 封裝，大大提高了 API 的易用性。我們可以用很少的代朱厭搭建出向特定場景的相機應用，OCR 就是一種典型的相機應用場景。CameraX 引入 UseCase 的概念完成各種相機能力，UseCase 有利于功能模塊的解耦，聚焦特領域進行功能開發(fā)。CameraX 默認提供了幾個常用的 UseCase 實現(xiàn)，能夠滿足大多數(shù)場景下的使用Preview : 提供相機取景和預覽ImageCapture：拍照并保存圖片ImageAnalysis：處理預覽幀圖片本文 OCR 場景中將會使用到 Preview 和 ImageAnalysis 這兩個 UseCase。Preview 幫助我們實現(xiàn)相機的取景和預覽猙ImageAnalysis 幫助我們將采集的圖片送入 OCR 分析。接下來讓我們使用 CameraX 一步步完成相機預覽功能1.2 工程引入 CameraX首先，在 Gradle 中引入 CameraX 相關庫如下implementation?"androidx.camera:camera-lifecycle:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-view:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-camera2:1.2.0"另外，需要使用相機，所以在 AndroidManifest 中申請相機權限1.3 獲取 ProcessCameraProviderCameraX 通過 ProcessCameraProvider 訪問相機實例。顧名思義，ProcessCamera ?表示每個 Application Process 期間可使用的相機服務，所以 ProcessCameraProvider 是一個進程單例，通過 getInstance 創(chuàng)建并獲取。創(chuàng)建是一個異步程，所以借助 CameraProviderFuture 異步返回：//?通過?cameraProviderFuture?異步返回創(chuàng)建的?ProcessCameraProvider?實例val?cameraProviderFuture?=?ProcessCameraProvider.getInstance(context)//監(jiān)聽?ProcessCameraProvider?獲取成功cameraProviderFuture.addListener(????Runnable?{????????//獲取?cameraProvider????????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()????????...????},?????ContextCompat.getMainExecutor(context)?//?Runnable?運行的?Executor)在 Runnable 中成功獲取 ProcessCameraProvider 單例，接下來可以用它來組裝 UseCase ，實現(xiàn)相機功能了。CameraX 的一個重要特征是 LifecycleAware，相機可以根據(jù)應用的前后狌狌情況自動開啟或關閉，低開發(fā)者的心智負擔。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 時會關聯(lián) LifecycleOwner。UseCase 根據(jù) Lifecycle 調用 onStateAttached / onStateDetatched，當我們自定義 UseCase 時，可以在這里進行一些自定義前 / 后處理。1.4 添加 Preview UseCase//選擇后置鏡頭val?cameraSelector?=????CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build()//添加?Preivew?UseCase?cameraProvider.bindToLifecycle(?????lifecycleOwner,??????cameraSelector,?????preview)如上，ProcessCameraProvicer#bindToLifecycle 添加 Preview 。Preview UseCase 的創(chuàng)建非常簡單，如下：val?preview?=?Preview.Builder().build().ly?{????setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)}創(chuàng)建 Preview 的關鍵是設置渲染用的 Surface，這是通過 PreviewView 獲取的。PreviewView 是 CameraX 提供的用于顯示相機預覽流的自韓流義 View，它內部可以根據(jù)需要切換 TexureView 或者 SurfaceView。SurfaceView 有更好的性能，但在 Android 7.0 之前無法實現(xiàn)旋轉、透明、動畫等常規(guī)自定義 View 的能力，此時需要使用 TextureView 替代。PreviewView 默認使用性能優(yōu)先的 SurfaceView，如果如果需要其有更好的兼容性，則崍山以設置 previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE1.5 布局 PreviewView我們可以像下面這樣在 xml 中布局使用 PreviewView????????如果我們使用 Compose 渲染 UI ，可以借助 AndroidView 顯示 PreviewView，Compose 展示相機預覽的代碼大體如下所示：@Composablefun?CameraScreen()?{????//獲取?ProcessCameraProvider????val?cameraProviderFuture?=?remember?{????????ProcessCameraProvider.getInstance(context)????}????????//?顯示預覽????AndroidView(????????modifier?=?Modifier.fillMaxSize(),????????factory?=?{?ctx?->????????????PreviewView(ctx).ly?{????????????????cameraProviderFuture.addListener({?????????????黃鳥?????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()?????????????獵獵??????val?preview?=?//略???????????????箴魚????val?cameraSelector?=?//略?????????????????????????????????????cameraProvider.unbindAll()???????????????????cameraProvider.bindToLifecycle(?????????????????中庸?????LocalLifecycleOwner.current,???????????????????若山???cameraSelector,?????????????????????咸鳥??preview????????????????天馬???)???????????????????????????},?ContextCompat.getMainExecutor(previewView.context))????????}????})????}2. MLKit 實現(xiàn)文字識別2.1 MLKit 簡介MLKit 是谷歌的面向移動端開發(fā)者的機器學習庫英山幫助動應用在離線狀態(tài)下使用各種智能技術，例如：智能視覺處：二維碼掃描、文字識別、人檢測、物體捕捉等；自然語言理：語言識別、智能回復、自翻譯等這些端上的技術讓應用得更加智能的同時依然保持高能，更重要的是這一切都是免的，且不依賴 GMS（Google Mobile Service）。2.2 工程引入 MLKit本文我們主要使用到 MLKit 的文字識別功能，只需要添加以下依賴即可:implementation?'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-6'text-recognition-chinese 可以識別中文字符，另外也有其他的 Artifact 可以識別日文韓文等非拉丁系的語言羊患2.3 CameraX 實現(xiàn)圖像分析前面我們通過 Preview 實現(xiàn)了相機預覽，接下來我們 CameraProvider 添加 ImageAnalysis ，它可以接收相機的預覽幀用于圖像分析和處理。val?imageAnalysis?=?ImageAnalysis.Builder)????.setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()????.ly?????????//設置圖像分析器????????setAnalyzer????????????Executors.newSingleThreadExecutor(),????????????OcrAnalyzer??result:?String?-???????????????//基于?MLKit?處理?OCR，并返回?result????????????????????王亥????cameraProvider.bindToLifecycle????LocalLifecycleOwner.current,????cameraSelector,????preview,????imageAnalysis?//?增加?ImageAnalysis?能力，關聯(lián)?LifecyclesetBackpressureStrategy 是設置預覽幀的生產消費的緩策略，其默認值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每一幀沒有分析結束之前，新的渲染幀會動丟棄，避免排隊。ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定義圖像分析器，這里我們定義一個 OcrAnalyzer，它基于 MLKit 實現(xiàn) OCR 功能。2.4 自定義 OcrAnalyzerclass?OcrAnalyzer(????private?val?onRecognized?:?(result:?String)?->?Unit)?:?ImageAnalysis.Analyzer?{????//?獲取可識別中文的?TextRecognition????private?val?recognition?=?????????TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())????????????//?對?Image?進行處理????override?fun?analyze(imageProxy:?ImageProxy)?{????????val?image?=?imageProxy.image????????if?(image?!=?null)?{????????????val?imageRotation?=?imageProxy.imageInfo.rotationDegrees????????????val?inputImage?=?InputImage.fromMediaImage(image,?imageRotation)????????????recognition.process(inputImage)???????????????句芒.addOnSuccessListener?{?recognizedText?->????????????????????val?textBlocks?=?recognizedText.textBlocks?????????????巫真?????//解析?textBlocks?獲取所需的信息并返回????????數(shù)斯??????????extractText(textBlocks)?.let?{?onRecognized(it)?}????????????????????鳥imageProxy.close()????????????????}.addOnFailureListener?{???????????????????imageProxy.close()????????????????}????????}?????}}ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了預覽幀信息：imageProxy.image：圖像信息ImageInfo.rotationDegrees：根據(jù)設備情況獲得的圖片象蛇轉角度。InputImage.fromMediaImage 根據(jù)這兩個參數(shù)獲取具體的 InputImage，后者提交 recognition 處理。這里的 recognition 是一個可識別中文的 TextRecognition。2.5 解析 TextBlocks經過 TextRecognition 文字識別后將返回 Block / Line / Element 這樣的數(shù)據(jù)結構，這種結構有利于進一步細粒的解析。Block 代表一個自然段落，由若干 Line（行）組成，每一個 Line 又包含多個 Element（單詞）。假設我們希望從身份證中獲取姓名以及身份升山號雖然不確定身份證這樣的排版被識別為怎樣的 Block，但是姓名和身份證號肯定處于同 Line 中。我們定義 extractText 方法，將所有的 Block 下的 Line 聚合到一起，統(tǒng)一進行解析：private?fun?extractText(textBlocks:?List):?String?{????val?lines?=?textBlocks.flatMap?{?it.lines?}????var?name?=?"unknown"????var?id?=?"unknown"????lines.forEach?{????????val?lineText?=?it.elements.joinToString?{?it.text?}????????if?(lineText.contains("姓名"))?{????????????name?=?lineText.substringAfter("姓名")????????}????????if?(lineText.contains("公民身份證號碼"))?{????????????id?=?lineText.substringAfter("公民身份證號碼")????????}????}????return?"$name\n$id"}成功識別文字后的效果如下：結束語透戲器文識別這樣一個小的應用場景，們切實感受到了 CameraX 以及 MLKit 開箱即用般的的易用性。作司幽谷歌官工具包，它們還與 Compose 等其他 Jetpack 組件有著不錯的兼容性。感謝谷歌強大的開九鳳者生態(tài)，讓開者們可以低成本地開發(fā)自己的動應用。CameraX：https://developer.android.com/training/cameraxMLKit：https://developers.google.com/ml-kit本文來自微信公眾號：AndroidPub （ID：gh_e312d1adb6ec），作者：fundroid

金云

發(fā)表于7小時前

回復 谷錦云 : 【點此直達描述文件下載】IT之家 1 月 19 日消息，蘋果今日向 iPhone 和 iPad 用戶推送了 iOS / iPadOS 15.7.3 RC 更新（內部版本號：19H307），本次更新距離上次發(fā)布隔了 42 天。該更新主要是面向無法更新到 iOS / iPadOS 16 的 iPhone 和 iPad 用戶，不會有大的功能改進，只是進行了 Bug 修復和優(yōu)化，大小約為 300MB。如何升級 iOS / iPadOS / watchOS / macOS 開發(fā)版 / 公測版？只需下載安裝【描述文】即可在系統(tǒng)更新中探測到開發(fā) / 公測版升級，描述文件下載途徑鬼國下文。需要注意的是，因果各區(qū)域節(jié)點服務器配置緩存問，可能有些地方探測到升級更關于時間略有延遲，一般半小時天馬，會太久。從哪里下載 iOS / iPadOS / watchOS / macOS 開發(fā)版 / 公測版描述文件？方法一：關注?IT之家微信公眾號（點此進入陽山，發(fā)送消息【描述文件】或蘋果】即可得到自動回復的下山經接。如下圖所示：方法二：巴蛇?IT之家App（點此下載），依次點擊【發(fā)現(xiàn)】→【蘋鼓描述文】即可找到下載鏈接。如下圖所：方法三：前往《蘋果 iOS 描述文件下載大全 & 完全使用攻略：玩測試版 / 限制升級…… 必備》下載。附蘋果 iOS 歷史固件下載大全：《蘋果 iOS / iPadOS / macOS 固件下載 / 更新日志大全?

張健偉

發(fā)表于8小時前

回復 吳基煥 : IT之家 1 月 18 日消息，蘋果 Mac mini 產品終于迎來升級換代，理器從 M1 升級至 M2 和 M2 Pro，頂配規(guī)格達到 12 核 CPU + 19 核 GPU，直逼?Mac Studio 基礎版（10 核 CPU + 24 核 GPU）。蘋果在官網(wǎng)列了 M2 款 Mac mini 與老款型號的性對比。首先，在片處理器測試中蘋果將多年前發(fā)的英特爾 i7 版 Mac mini 作為基準，?M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 性能分別達到了 3.5 和 4.7 倍。在圖表中，M1 款 Mac mini 的性能不及 27 英寸 i7 + Radeon Pro 5500 XT 款的 iMac，但 M2 款 Mac mini 實現(xiàn)超越，M2 Pro 款大幅領先。在 Excel 軟件測試中，M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代 M1 型號提升較小，相比 i7 款 Mac mini 有近一倍的提升。在霍山果自家?Final Cut Pro 軟件中，有全新神網(wǎng)絡引擎和媒體擎加持的?M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代提升很大，燭陰是到了 i7 版的 18.8 倍。總的來看，8 核 CPU + 10 核 GPU 的 M2 Mac mini 是 M1 型號的常規(guī)升級，8+256GB 售價?4499 元，是影音和輕度辦公用途不錯選擇。12 核 CPU + 19 GPU 的 M2 Pro Mac mini 性能提升較大，起價 12249 元，適合用于圖片和視鳥山編輯。擊訪問：蘋果中官方在線商?

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