1.Դ?源码表情? ????
2.入门教程编程小白也能轻松上线的表情包斗图小程序（含源码）
3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

Դ?源码表情? ????

       QQ满屏掉飞吻😘的代码：

       jQuery制作QQ表情发送插件qqFace代码。文件引用: $function{ $'emotion'qqFace{ id : 'facebox' assign:'saytext' path:'arclist/' //表。源码表情

扩展资料：

       源代码作为软件的源码表情特殊部分，可能被包含在一个或多个文件中。源码表情一个程序不必用同一种格式的源码表情安卓手机ip源码源代码书写。例如，源码表情一个程序如果有C语言库的源码表情支持，那么就可以用C语言；而另一部分为了达到比较高的源码表情运行效率，则可以用汇编语言编写。源码表情

       较为复杂的源码表情软件，一 般需要数十种甚至上百种的源码表情源代码的参与。为了降低种复杂度，源码表情冰河象棋源码必须引入一种可以描述各个源代码之间联系，源码表情并且如 何正确编译的源码表情系统。在这样的背景下，修订控制系统（RCS）诞生了，并成为研发者对代码修订的必备工具之一。

       还有另外一种组合：源代码的编写和编译分 别在 不同的平台上实现，专业术语叫做软件移植。

入门教程编程小白也能轻松上线的表情包斗图小程序（含源码）

       欢迎来到编程小白的小程序世界！本教程将带领你轻松步入小程序开发，让你在零基础的情况下也能拥有自己的表情包斗图应用。我们将深入浅出地讲解从零到上线的全过程，确保每个步骤都能轻松上手。就玩吧源码

       一、准备工作

       首先，注册腾讯云COS对象存储（新用户可享6个月免费试用，流量计费详情请参阅文档）（官方链接）

       接着，下载微信开发者工具（选择稳定版本）（官方链接）

       二、对象存储操作详解

       对象存储就像你的个人云存储空间，用于存放表情包文件。创建存储桶和子用户时，记得设置严格的访问权限，避免密钥泄露的风险。

       点击“密钥管理”，创建子用户，网游戏源码选择“编程访问”，并确保只分配最低权限给子用户。

       复制SecretId和SecretKey，接下来将用到。

       授权存储桶，选择子用户，赋予访问权限，并为表情包分类创建文件夹。

       批量上传表情包至相应分类。

       三、开发与上线

       现在我们进入小程序开发阶段，从源码地址开始（搜索“小王子的树叶特效源码开发博客”或扫描二维码）:

       解压源码，导入项目并测试。

       修改配置信息，包括id、密钥、域名（在COS中查看）以及bucket名称和地域。

       定制小程序顶部文字，并进行编译和真机调试。

       当加载正常后，即可准备上线。

       四、小程序上线流程

       注册小程序账号（官方链接）

       同步小程序ID，更新开发工具中的配置

       配置服务器域名，确保与COS中的一致。

       取消“不校验合法域名”选项，上传并审核小程序。

       五、拓展应用

       小程序不仅限于表情包，还可以作为存储空间，关闭“名称搜索”和“第三方应用运行权限”，并禁用分享功能（代码操作步骤见文末）。

       结语

       通过这个教程，你将学会如何从零开始开发并上线一个小程序。只需半天时间，你就能让同学们对你刮目相看。赶紧动手实践，开启你的小程序开发之旅吧！

面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的分享，旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2，实现的准确率可达.%，基本满足业务性能需求。

       项目详细指导如何将模型部署到Android中，包括模型的转换为ONNX、TNN等格式，并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。

       以下为Android版本表情识别Demo效果展示：

       Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...

       或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g

       更多《面部表情识别》系列文章请参阅：

       1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。

       2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。

       3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。

       4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。

       具体部署步骤如下：

       (1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。

       (2) 将ONNX模型转换为TNN模型。

       (3) 在Android端部署TNN模型。

       5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。

       遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。

       Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。

       项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。