W1

苹果AirPods对比Powerbeats3耳机有什么区别?

不久前，苹果公司旗下BeatsX耳机正式发售，这款耳机采用了最新的W1芯片，售价1188元，是目前配备W1芯片的耳机中最便宜的一款。
佚名·2017-02-20 14:18

介绍new Thread的弊端及Java四种线程池的使用,对Android同样适用

请关注微信公众号，了解更多信息：w1、newThread的弊端执行一个异步任务你还只是如下newThread吗？
千涯秋瑟·2017-02-16 18:07

苹果味的BeatsX无线耳机开箱图赏和使用初体验

虽说BeatsX是苹果这一波W1芯片无线耳机中最便宜的一款，但其售价也达到了1188元，在无线耳机中属于较贵的了。BeatsX耳机在前几天才开卖，目前苹果官网上已需要2-3周的发货时间。
佚名·2017-02-14 09:31

做个会玩的父母+79刘纾鹇+W1

最近阅读了《游戏力》一书。书中说，处理孩子黏人问题的办法之一，是把孩子推开几厘米，但是不要把他完全推开，而是在他与你之间留一点点距离。有可能常见的结果是孩子一边大发脾气、大声哭泣，一边挣扎着要躲回自己的“安乐窝”。这时就需要适当的让他独立，去帮助他认识外面这个广阔的世界。在平时和孩子相处时，当她特别想要妈妈抱时，我会选择转移注意力，让她多玩一会儿，或者和别的孩子去大胆的接触。而且游戏力对于过度依赖
言兮言兮·2017-02-11 21:15

成长，永远在路上+86小婕+w1

Yuki妈说，作为群里的学渣，别人是100，她努力跟着，能到60。作为学渣的渣渣，我也努力跟着，但愿能有30。新的一年，感谢圈妈，感谢Yuki妈，让我从浑浑噩噩的生活里苏醒，去寻找那个曾经有目标也有梦想的自己。一直不好意思说自己所从事的专业，因为觉得水平非常业余，充其量算一个职务。但我喜欢这份工作，喜欢它传递给人的温暖和力量。就像毕淑敏老师在《心理咨询手记》一书中写到“心理师陪伴来访者走过他人生中
笑笑妈521·2017-02-09 10:17

Linux Netcat 命令

0x01、端口扫描ncat-v-n192.168.1.180-v：显示详细信息-n：使用纯数字ip地址，不用DNS来解析ip地址-w1：设置超时时间为1-u：扫描UDP端口，默认TCP-z：
蓝月O紫晗·2017-01-31 14:25

欢迎使用CSDN-markdown编辑器

%为'1'则属于w1类，为'-1'则属于w2类。X=[-1,0,1,1;0,1,1,1;0,-1,1,-1;1,0,1,-1];w=[0;0;0];%初始权值向量p=1;%学习率[row,col
Amiao689·2017-01-16 18:51

【数据结构与算法】 利用哈夫曼树进行文件压缩 （部分借鉴网上内容）

算法：1、给定一个具有n个权值{w1,w2,………wn}的结点的集合F={T1,T2,………Tn}2、初始
远赫连·2017-01-15 16:57

airpods无线耳机怎么充电? airpods充电盒充电的方法

苹果在2016年12月发售了新一代AirPods蓝牙无线耳机，它内置W1芯片与多个传感器，可与苹果设备进行无缝连接。正如大家所知，蓝牙耳机都是依靠内置电池供电的，所以在使用过程必须为它充电。
佚名·2016-12-23 09:15

苹果无线蓝牙耳机AirPods评测视频:细节设计出众

两款型号对比首先，AirPods搭载了全新W1芯片，可以免除配对过程中的繁琐步骤，只要将耳机靠近iPhone或iPad等设备，即刻完成连接，苹果称之为“化繁为简、一步到位”式的连接方式，在日常使用中更加便捷
佚名·2016-12-21 16:28

huffman（哈夫曼）树的实现

从树根结点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积称为结点的带权路径长度(WPL)，树中所有叶子结点的带权路径长度之和称为该树的带权路径长度.算法思想：(1)以权值分别为W1,W2．．．Ｗｎ的ｎ各结点，
curson_·2016-12-21 00:29

背包问题入门 01背包和完全背包

从中任选若干件放在容量为W的背包里，每种物品的体积为W1，W2……Wn（Wi为整数），与之相对应的价值为P1,P2……Pn（Pi为整数）。求背包能够容纳的最大价值。
ctsas·2016-12-15 11:11

word2vec 过程理解&词向量的获取

详细各位都能够对于word2vec了解了大概，这里只讲讲个人的理解，目的：通过对于一个神经网络的训练，得到每个词对应的一个向量表达基于：这个神经网络，是基于语言模型，即给定T个词的字符串s，计算s是自然语言的概率p（w1
BVL10101111·2016-12-15 10:41

TextRank 提取关键字、提取关键短语、提取摘要

设定窗口大小为k，假设一个句子依次由下面的单词组成：w1,w2,w3,w4,w5,...,wnw1,w2,...,wk、w2,w3,...,wk+1、w3,w4,...,wk+2等都是一个窗口。
baoyan2015·2016-11-17 17:43

TextRank 提取关键字、提取关键短语、提取摘要

设定窗口大小为k，假设一个句子依次由下面的单词组成：w1,w2,w3,w4,w5,...,wnw1,w2,...,wk、w2,w3,...,wk+1、w3,w4,...,wk+2等都是一个窗口。
baoyan2015·2016-11-17 17:00

基于《机器学习》学习整理- chapter 3

+wdxd+b一般用向量形式写成f(x)=wTx+b其中w=(w1,w2,...,wd),w和b学得后，模型就得以确定。线性回归线性回归(L
a101070096·2016-11-12 09:00

w1:我的老妈

老妈速写老妈出生在一个没落地主家庭，上到中学就没有继续念书了，但记忆力非常好，能背《增广贤文》、《女儿经》，虽不是知书达理，但也是知情达理。老妈怀我的时候在地里干活，不小心从一两米高的上田垠摔滑到下田垠，但母女安详，老妈打个滚慢慢站起来，拍拍身上的土，继续干农活。老妈说：你命硬，不然就冒（没）得你了。是哦！也许我一定要来看看这大千世界，经得起摔，当然更是老妈健康的体魄才给了我有力的支撑。儿时很喜欢
青果铺子·2016-10-30 20:40

AirPods延期发售 苹果:我们还没有准备好

AirPods售价1288元，得益于W1芯片对电池续航时间的管理十分出色，一次充电即可让你尽情聆听5小时。至于AirPods何时会上架，目前还没有具体
哎咆科技·2016-10-27 00:00

如何优化正则项为2-1范数的问题

multi-tasklearning)中，设第tt个任务对应的分类器的参数记为wtwt，那么其对应的问题一般会形式化成minWloss(W)+λ||W||2∗minWloss(W)+λ||W||∗2其中W=[w1
hhsh49·2016-10-10 21:53

01背包问题（动态规划）

01背包问题问题描述：在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。解决方案：动态规划。为什么不能用贪心？
C_Khalid·2016-09-27 20:02

查看登录用户

999RedHat7.x版本之前的版本（例如6.4、6.0、5.0、4.0、3.0等）超级用户:rootuid0普通用户：UID500–65535系统用户/伪用户UID1—499二：列出系统上的当前登录的用户who/w1
targether·2016-09-27 11:10

宏兴通讯 华为体验店与您相聚金秋

转发本链接发送朋友圈一天三次连续转发三天即送随手杯一个活动二：转发本链接到朋友圈一天三次连续转发三天+2元即送儿童手表一台六种颜色活动三：活动期间购机送三重大礼包一重大礼二重大礼三重大礼华为p9华为matebook华为w1
zhixin_123·2016-09-09 15:25

卷积神经网络_图像卷积解释

1、人工神经网络首先看下人工神经网络感知器的原理图，这个不是重点，但是卷积神经网络由此而来，所以截取材料如下：类似wx+b的形式，其中·a1~an为输入向量，当然，也常用x1~xn表示输入·w1~wn为权重
我拿buff·2016-08-28 14:01

笔记(1)：基于梯度的优化方法

神经网络的表示假设一个深度神经网络有nl层网络，输入为(X,y)那么深度神经网络可以一般表示为y′=f(W,X,b)=fnl(Wnl,fnl−1(Wnl−1,fnl−2(...f1(W1,X,b1)..
Lehyu·2016-08-16 22:19

深度学习笔记1：神经网络理解

神经元为神经网络中的基本组成单位，下图为单个神经元的图片，如图所示，每个神经元的输入包含多个变量x1——xn以及一个偏置值b，同时输出h(x)=f(w1*x1+w2*x2+w3*x3+b)，f(x)称激活函数
kanei_ri·2016-08-16 13:08

深度学习算法实践3---神经网络常用操作实现

一个神经元可以视为具有i=1,2,...,n个输入，一个偏移量bias的单元，假设输入信号为x1,x2,...,xn，每个输入信号的权重为w1,w2,...,wn，则这个神经元的总体输入为：而通常我们为了计算方便
Yt7589·2016-08-05 10:00

【机器学习】贝叶斯决策论小结

最小错误率准则最小风险准则最小最大决策准则Neyman-Pearson准则最小错误率准则若样本x为类别wj的概率为P(wj|x)，对二分类问题，当P(w1|x)>P(w2|x)时，更倾向于把x判
Zhang_P_Y·2016-07-25 10:06

理解梁友栋-Barsky裁剪算法

在一维裁剪窗口中，线段与裁剪窗口的关系如下图所示假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2，线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2（蓝色的线之间）的存在公共部分（可见部分）的
daisy__ben·2016-07-18 17:16

理解梁友栋-Barsky裁剪算法

在一维裁剪窗口中，线段与裁剪窗口的关系如下图所示假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2，线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2（蓝色的线之间）的存在公共部分（可见部分）的
daisy__ben·2016-07-18 17:16

哈夫曼树、哈夫曼编码——哈哈，至少你要了解一下原理吧

哈夫曼算法描述如下：1）用给定的一组权值{W1,W2,……,Wn}，生成一个有n棵树组成的森林F={T1,T2,……Tn}，其中每棵二叉树Ti只有一个节点，即权值为Wi的根节点（也是叶子）2）从F中选择两棵节点权值最小的树
FFFLLLLLL·2016-07-09 15:00

01背包类型问题的两种解法

01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求背包能放的最大价值。
King_Like_Coding·2016-07-08 11:00

全连接层解析（一）

全连接实现形式内积实现形式对于全连接来说，神经网络里的全连接是在全连接层实现的，实际实现的本质是两个向量的内积，即：两个行向量：x=（x0，x1,x2，x3，x4，x5,x6,x7,x8,x9），w=（w0，w1
paranoid_CNN·2016-07-04 00:00

CS231n (winter 2016) : Assignment1（续）

接着上篇CS231n:Assignment1继续：这里，我给出我的最优模型代码和第一层权重W1的可视化结果，识别率还有上升空间，欢迎小伙伴贴出更高的识别率。
Deepool·2016-06-26 18:51

感知器算法（perceptron algorithm）

算法实现步骤给定一个增广的训练模式集{y1,y2，⋅⋅⋅，yN},其中每个模式类别已知，它们分别属于w1类,w2类:给定初步数始值K=0，令增量ρ=C,(C为正常数)，给定初始增广权矢量W(0)赋任意小的值
Amelia0911·2016-06-04 19:48

2016LPL夏季赛W1数据盘点：升班马与老霸主发力的首周

BY：岳小妖、魔鬼天使IM：升班黑马风采，LPL初战大捷稳中求胜，一场未丢IM本周2局比赛中，零封LGD和OMG。面对个人实力突出的老牌强队，IM将重心放在战术运营和团队协作上，稳步拿下胜利。4场比赛中控下6条大龙和9条小龙，69%的控野率占据榜首，可惜前期在推塔节奏上表现一般，场均20分钟仅推掉2.25座塔（Snake以20分钟推3.4座塔排在榜首），这也是导致IM场均20分钟经济为33125排
PentaQ刺猬电竞社·2016-06-02 11:33

天池大数据比赛-菜鸟仓库比赛-第二赛季记录

天池比赛/菜鸟需求预测与分仓规划/data2/item_feature2.csv",header=FALSE,sep=",")e=unique(w$V2)x=0for(iin1:length(e)){w1
余音丶未散·2016-06-01 20:54

Logistic回归

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 
u013593585·2016-05-29 21:00

机器学习 -- 二元逻辑回归实例

+wn*xn)])例如有两个特征w1和w2（最小二乘后可得到，以及w0），即可使用公式来计算，在x1和x2的条件下，概率为多少。实现代码（C#withaccord.net
csharp25·2016-05-25 16:00

ostu阈值分割

二、OTSU算法原理简介    对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整
qq_20823641·2016-05-23 12:00

51nod 1086 背包问题 V2（多重背包问题）

从中任选若干件放在容量为W的背包里，每种物品的体积为W1，W2……Wn（Wi为整数），与之相对应的价值为P1,P2……Pn（Pi为整数）。求背包能够容纳的最大价值。
Miracle_ma·2016-05-18 14:00

Faster RCNN anchor_target_layer.py

几个FasterRCNN中重要的变量信息说明一下：+anchor[w1,h1,w2,h2]+im_info[[H,W,Scale]]+bbox_target[cls,tx,ty,tw,th]+gt_boxes
iamzhangzhuping·2016-05-17 11:49

哈夫曼树与哈夫曼编码

树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...
cjianeng·2016-05-09 21:00

杀伤距离有限制

intmain() { Weaponw1("Goldstick",200,100),w2("Firepointgun",180,300); RolewuKong("WuKong",500,Point(0,0),w1
zhangzhangjiejie·2016-05-09 12:00

编译器警告（等级 1）C4930 错误

下列示例将产生C4930错误//C4930.cpp //compilewith:/W1 classLock{ public: inti; }; voidf
zhangxiao93·2016-05-08 22:00

霍夫曼树及霍夫曼编码的C语言实现

假设有n个权值{w1,w2,…,wn}，如果构造一棵有n个叶子节点的二叉树，而这n个叶子节点的权值是{w1,w2,…,wn}，则所构造出的带权路径长度
kelvinmao·2016-05-08 21:00

矩阵手册（三）

W1grad=zeros(size(W1)); b1grad=zeros(size(b1)); W2grad=zeros(size(W2)); b2grad=zeros(size(b2));（AB）’Am
lanchunhui·2016-05-08 09:00

《数学之美》

贾里尼克布尔欧拉书籍推荐从一到无穷大时间简史节目推荐穿越虫洞自然语言处理从规则到统计1.语言模型：p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn)
u014451076·2016-05-07 12:00

哈弗曼编码

1.初始化：根据给定的n个权值{w1,w2,…wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,..,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权wi的根结点，左右子树均空。
Tron_future·2016-05-07 11:00

BP神经网络的实例一则

a-step-by-step-backpropagation-example/先上一个图,这是一个横图，输出在右边：为了实际对这个神经网络进行计算，先对其中的权值啊，偏置什么的进行了初始化，比如下面的w1
xuejingwuhua·2016-05-05 23:00

背包系列第六篇----完全背包（求解最大价值的个数）

现在有N种物品，每种物品有无数个，每种物品的体积是C1，C2，…，Cn，对应的每种的价值是W1,W2，…，Wn.。试问，在不超过背包容量的情况下，物品装入背包的最大价值？
LaoJiu_·2016-04-30 15:00
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他