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iPhone的新功能在iOS 10中被稱為“宣布通話”的iPhone功能，可以說出來的來電者的名稱。這就是它的工作原理。 iOS 10具有內置的一些非常強大和令人興奮的功能，蘋果已經抓住了一切機會談論。有一個經過改進的消息體驗，新的通知和小部件體驗，甚至還有一個重新設計的地圖應用程序，使導航和查找感興趣的地方變得更加容易。 iOS 10的所有銷售和廣告功能都很棒，但是通常沒有被忽視的或較小的集成能可以提供最佳價值。 這些較小的添加劑之一，順便說一句沒有歌曲和舞蹈，是iOS 10宣布來通話的能力。在開車並連接到藍牙汽車套件時，此功能可能非常有益或者，當處於繁忙狀態並且無法立即瞥了一眼顯示器以確定誰在打電話。默認情況下，它不啟用，因此我們將研究如何激活它。 步驟1：我們需要從內置的電話應用程序的設置開始。要到達那裡，請在iPhone上啟動設置應用程序，然後向下滾動以選擇手機。 步驟2：如分組的表視圖所示，必須將電話首選項分為多個單個組。在帶有標題“呼叫”的部分下，請點擊宣布通話。 步驟3：在本節中，您現在有四個選項： 總是：相當不言自明。選擇始終將確保在所有條件下宣布呼叫者的姓名或號碼。 耳機和汽車：此選項將確保僅當iPhone通過藍牙連接到汽車，或通過藍牙或與耳機的有線連接連接到iPhone時宣布呼叫者的姓名或號碼。 僅耳機：僅連接到耳機時宣布呼叫者的姓名或號碼。 永遠：默認，相當不言自明。切勿使用此功能。 步驟4：選擇上述選項之一，以根據您自己的個人要求來量身定制宣布通話功能。最簡單的測試方法是始終選擇，這表明將宣布所有來電。 正如他們所說，這就是她寫的。從現在開始，每當收到傳入的呼叫時，iPhone上安裝的iOS 10系統都會認識到正在運行的宣布通話功能，並將始終宣布這些呼叫。或者，只有在選擇的情況下，只會在所需的情況下宣佈在所需的情況下宣布。 您可能還想檢查一下： 如何將iOS 10降級至iOS 9.x [教程] 越獄iOS 10 / 10.0.1用於iPhone，iPad，iPod Touch [最新狀態更新] 下載iOS

閱讀賓果球第一和第二次曝光的群體。 這使得該過程顯著較慢，現在我們不僅具有兩種曝光，而且在兩個曝光之間的虛擬幀時間中，以允許在照明變化之後允許CMOS傳感器的恢復和容納。這就是為什麼整個成像過程實際上需要100毫秒。 掃描圖像的分辨率為220×220像素，具有8位像素深度。模擬灰度圖像僅由六位組成，其中剩餘的兩個位用於監視器上的藍色和紅色表示，因為灰度實際上是Greenscale。這些額外像素用作處理步驟之間的特殊標誌像素，在單步模式下可見，如藍色和紅色區域。在計劃開發和調試期間，這[原來是非常有用的。 整個過程分為17個步驟，也可以在單步模式下進行開發和調試目的。步驟顯示在屏幕的左上角（見下文），以及右上角有1毫秒分辨率的秒錶的當前狀態。這樣，很容易按照執行時間遵循並優化每個步驟。 球位置和伸展 要準確定位球，計算Formulas CX =ΣCixai/Σai和Cy =ΣCiyai/ΣAI的X，Y坐標，其中CX，CY是X，Y坐標和A是每個像素的值。由於背景主要是黑色，在該步驟之前，CX，Cy將大致在球的中心。然後，整個幀緩衝器被稱為2D塊，使得質心在坐標x = 110，y = 110處，其位於幀的中心。該中心標有2×2紅色像素（位7），僅用於開發人員方便，因為許多情況下的處理固件忽略位6和7。 接下來，測量球直徑，計算用於不同直徑的周邊上的平均像素值。然後，背景（直徑外部的每個像素）被設置為“白色”，或者更具體地，更具體地，綠色（值0x3F），以便更好地隔離黑區域。在處理過程中，背景將設置為白色或黑色的幾次，每次需要選擇黑色（墨水）或白色（紙張）區域。 不可能完美地將球形變為平坦的表面，但如果圖像是非線性變形的，則可以改善形狀，如步驟3圖像。小型16位微控制器沒有算術協處理器，並且使用標準三角網站將消耗太多的處理器時間。這就是為什麼使用三角查找表，您可以在秒錶（最佳最佳藍色數字）上看到，在這種情況下，拉伸程序的執行時間僅為11毫秒。您還可以看出球的中心部分大多是不變的，並且邊緣是非線性拉伸的，使得球形變形被最小化。 在步驟4中，類似於Photoshop中的Unsharp掩碼功能，創建了一個新的模糊圖像。由於另一個全幀緩衝器的RAM空間沒有足夠的RAM空間，它在輔助圖像上執行，該輔助圖像被縮放到分辨率44×44。 unsharp掩模的功能非常重要，因為它保證了相對於“紙張”像素的更好地選擇“墨水”像素。選擇意味著“位7的設置”，它將導致VGA屏幕上的紅色區域。 現在在同一幀緩衝區中存在兩個圖像，灰度一（比特0-5）和二進制1（位7）。後者用於預處理步驟6，其中消除了小孔和划痕。所選圖像首先擴展和收縮，然後重複該過程隨著購買的操作反轉 – 這導致邊緣正在平穩圓形和無垃圾。 組件操縱 經過更多預處理步驟之後，發生了更多的主要業務。第一個被稱為“連接的組件”，其中選擇隔離區域，並且獲取每個孤立區域。這包括x和y尺寸，x和y中心坐標，選擇的像素數，以及距離框架中心的歐幾里德距離。這將有助於將每個組件作為數字，大圓圈，下劃線或背景進行分類。在此階段，如果數字包括一兩位數，則也會清楚。 此步驟需要大量處理時間，大約200毫秒。另一個問題是連接組件的標準算法需要相同大小的輔助幀緩衝器，因此我必須創建一個新的算法，該算法利用相同的幀緩衝區，以及用於短期坐標的小表。 此時，處理器很容易選擇最佳的識別候選人 – 它是距離球中心最小的歐幾里德距離的圓圈。截至此圓圈內的連接組件被考慮在內，還有其他一切都會曝光。 有問題的球是特殊的OCR球，下劃線數字，So可以測量旋轉角度。現在，圓的中心是已知的，程序旋轉虛擬“T”形式，該形式對應於下劃線形狀，在360°圓周圍的512步，計算它包含的許多“墨水”像素。最高額定計數決定了旋轉角度，然後將幀緩衝器的2D塊移動到圖像的底部最佳角（步驟12在最左側圖像上），並且執行旋轉，將位圖移動到相對角的旋轉幀緩衝區。由於對數查找表，這組操作只需要50毫秒。 每一步都會保持更好。使用不同顏色選擇數字，然後將一個數字移動到安全距離，然後將每個數字縮放到已知分辨率為30×46。 認出 正如這個讀者是我的第一個OCR項目，我天真地認為，識別過程將是解決的最艱難的部分。在每一步完全調試並逐一檢查後，我達到了第17次和最後一步。正如我已經指出的那樣，我的初步計劃是選擇一個神經網絡，但是我嘗試了一個簡單的算法並與之播放。我用幾個球評估它，你無法想像我看到它完美的工作有多震驚！最後，位圖已正確呈現為兩個ASCII編號。

[Psymansays]需要為他的機器人工程進行平移頭部。 已經熟悉了NXP LPC2148的工作，所以他希望利用它來管理它。 他從舊CD開發了自己的轉盤。 旋轉木馬的軸是電位器。 這是他利用確定位置的原因。 齒輪電機真的與捲揚玩具以及舊電機一起堆放在一起。 這可能有點龐大，但它似乎不僅具有功能性，而且相對多麼通用。