Я хочу создать программу для автоматического непрерывного нажатия на экран телефона Android.
Я попробовал «ввод оболочки adb нажмите x y» в LOOP, но очень медленно (около 1 с).
/>Я попробовал несколько команд, например: «ввод оболочки adb нажмите x1 y1 && ввод оболочки adb нажмите x2 y2», но не смог решить мою проблему.
Как выполнить это действие? Я отправляю изображение в подарок для подробностей.
Я хочу создать программу для автоматического непрерывного нажатия на экран телефона Android. Я попробовал «ввод оболочки adb нажмите x y» в LOOP, но очень медленно (около 1 с). />Я попробовал несколько команд, например: «ввод оболочки adb нажмите x1 y1 && ввод оболочки adb нажмите x2 y2», но не смог решить мою проблему. Как выполнить это действие? Я отправляю изображение в подарок для подробностей. [img]https://i.sstatic.net/QJIDibnZ.gif[/img]
Я хочу создать программу для автоматического непрерывного нажатия на экран телефона Android.
Я попробовал «ввод оболочки adb нажмите x y» в LOOP, но очень медленно (около 1 с).
/>Я попробовал несколько команд, например: «ввод оболочки adb нажмите x1...
Я подключаю свой телефон к ПК для отладки с помощью adb network/tcpip, например adb Connect 192.168.xxx.xxx, затем ввожу код в терминале adbverse tcp:8000 tcp:8000 для подключения моего Flutter к моему API-интерфейсу локального хоста Laravel, но...
Я пытаюсь создать приложение, которое записывает звук моего микрофона в один поток и создает 5-секундные фрагменты. Затем он помещает каждый из этих фрагментов в очередь, которая отправляет его во второй поток для расшифровки аудио в текст, а затем...
Я пытаюсь создать свою первую нейронную сеть на основе кода, который дал мне учитель, но когда я пытаюсь подогнать сеть, я получаю следующую ошибку:
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:1224 test_function...
Когда я точно настраиваю Llama3.2(11B/8B) для генерации целевого текста
with self.maybe_autocast():
outputs = self.llama_model(
input_ids=None,
inputs_embeds=concat_inputs_embeds,
attention_mask=mask,
labels=targets
)
loss = outputs.loss
return...