一、简要说明虽然我们还没有做出一款完整的OpenHarmony的终端智能设备，但是在各个维度都有进行一些初步探索尝试。现归纳整体流程如下，不一定正确，欢迎大家讨论与指正。二、整体图示 三、详细说明1.市场分析与产品立项一个新的产品诞生，要有市场和用户的需求或者能创造全新的更好的用户体验。一家品牌厂商想要基于OpenHarmony做自家的智能终端设备。首先需要对用户需求、外部的机会威胁、内部的优势劣势、产品定位以及现在的技术方案能力水平等进行综合评估。要立项，要准备足够的预算、资源、团队等来推进才行。这个全新的市场还处于萌芽阶段，从哪个领域切入，要看看各家的的综合考虑了。２．产品需求分析   本

1.多人协作开发流程A在自己的计算机中创建本地仓库A在github中创建远程仓库A将本地仓库推送到远程仓库B克隆远程仓库到本地进行开发B将本地仓库中开发的内容推送到远程仓库A将远程仓库中的最新内容拉去到本地2.程序员A先要做的事情创建本地仓库创建远程仓库将本地仓库推送到远程仓库具体步骤如下：1.创建本地仓库创建一个git-demo1文件夹，来进行演示：右击，选择gitbashhere，创建本地仓库，（使用gitinit），并且在git-demo1下新建一个index.html文件：使用gitstatus来查看一下当前仓库中文件的状态：可以看出index.html是没有被git管理的文件，现在把

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Java对象创建流程、this关键字1.Java对象内存创建流程1.先加载类信息(.class的文件)，只会加载一次2.在堆空间里分配对象的内存空间3.1进行默认的初始化即数据类型本身的默认值3.2进行显式的初始化即类中显示定义的默认值3.3进行构造器的初始化，根据用户的形参进行初始化4.把这个对象引用赋值给一个对象名2.this关键字使用this关键字可以解决在构造器中使用与类属性名相同的形参进行赋值时，由于作用域，而导致赋值的变量不匹配的问题。this是每个对象都有的，通过this.变量名可以引用本对象里的属性，this即代表当前对象。可以理解在对象里有一个隐藏的属性引用了本对象。哪个对象

一、渲染管线是什么渲染管线也叫做渲染流水线，他的流程是:模型数据->顶点着色器->曲面细分着色器->几何着色器->裁剪->屏幕映射->三角形设置->遍历三角形->片元着色器->逐片元操作->成像二、具体操作1.顶点着色器(VertexShader)        顶点着色器是完全可编程的，他的输入来自CPU发来的模型数据。顾名思义顶点着色器是用来处理顶点的，所以输入进来的数据中每个顶点都会走顶点着色器。        顶点着色器不能销毁和创建任何顶点，也无法获得顶点与顶点之间的关系。        他的主要的工作有:坐标转换、逐顶点光照、输出后续所需要的数据2.曲面细分着色器（用于细分图元，属

应急响应的流程，先来张图片熟悉一下。主要分为六个步骤1.准备阶段：准备阶段要做的是主要是明确资产范围对可能产生安全问题的地方进行加固。2.检测阶段：通过日常的监控，收集系统信息日志等手段对可疑的迹象进行分析，判断，如果判定他属于网络安全应急响应时间，则对该事件进行上报（可以利用netstat-ano查看端口连接情况，也可以使用tasklist|find“PID”对具体进程定位。系统日志可以WIN+R，输入eventvw.msc,直接进入事件查看器分析日志）3.抑制阶段：分析影响范围，根据预案采取相应手段，限制攻击的范围，设置隔离区，把影响降低到最小（可以使用安全软件进行隔离，如果整台电脑完全沦

本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。PyTorch深度学习框架详细安装教程一、anaconda安装（一）下载（二）安装（三）配置环境变量（四）检查安装结果二、PyTorch安装（一）创建虚拟环境（二）激活虚拟环境（三）安装PyTorch三、PyCharm安装（一）下载（二）安装（三）激活专业版（四）汉化教程四、将PyTorch环境添加到PyCharm的解释器一、anaconda安装（一）下载官网下载链接:https://www.anaconda.com/清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.e

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概览分屏前的orderTaskdisplayareasintopdownZorder:TaskDisplayAreaDefaultTaskDisplayAreamPreferredTopFocusableRootTask=Task{919dc1b#1type=home??U=0visible=truevisibleRequested=truemode=fullscreentranslucent=falsesz=1}mLastFocusedRootTask=Task{919dc1b#1type=home??U=0visible=truevisibleRequested=truemode=full

一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxruntime才能正常的ReadLoad~~pipinstallonnx==1.12.0pipinstallonnx-simplifier==0.4.0pipinstallcoloredlogs==15.0.1pipin