你还记得大明湖畔的我吗?来自黑莓的呼喊

黑莓KEYone搭载实体全键盘与高通骁龙625处理器,配备1200万像素后置摄像头及3505毫安电池。这款拥有独特3:2屏幕比例的Android设备曾吊足了消费者的胃口,计划在中国市场通过京东首发。

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导读江湖总是听到它的传说,却不见它的身影。黑莓手机在过去的一段时间内,由欧美大咖带起一股流行风,当时风头不亚于如今的iPhone,然而他还是到了要说再见的日子。

江湖总是听到它的传说,却不见它的身影。
这句话用来形容黑莓最后的荣光 KEYone 是十分贴切的。早在年初的 CES 上,这台手机的就有露面,随后,黑莓 KEYone 又在 MWC 正式亮相。
彼时,所有人都认为 KEYone 即将在本月初上市,然而事与愿违,现在已经是 4 月 24 日,这台手机还没有见到上市的消息。

终于,TCL 通讯北美区总裁 Steve Cistulli 在 Twitter 上宣布:Some more KEY news coming Your way next week……Stay Tuned.
不少人都觉得黑莓 KEYone 挺吊人胃口的,当然,这是因为 KEYone 本身就是一台不错而独特的 Android 设备,独特屏幕比例、「好用的」实体全键盘、主流的配置,黑莓 KEYone 在市面上应该是独一份的存在:
1、高通骁龙 625 处理器 + Adreno 506 GPU
2、3GB RAM+32GB 存储空间,支持内存卡扩展
3、4. 5 英寸 1620x1080p(屏幕比例 3:2)IPS 屏幕,433 PPI
4、1200 万像素后置摄像头,为颇受好评的索尼 IMX378 传感器(与 Pixel 手机同款)
5、800 万像素前置摄像头
6、3505 毫安电池容量,支持高通 QC 3.0 快充
7、指纹识别模块集成于全键盘的空格键
8、Type-C 接口和 3.5 毫米耳机插孔

此外,对于中国消费者而言,黑莓 KEYone 比其它的黑莓手机还要多一份期待。3 月 31 日,网上曝出黑莓全球总裁 Alan Lejeune 到访京东的消息,京东 3C 的负责人胡胜利也与之交谈。随后不久,TCL 董事长兼 CEO 李东生在微博上回应称,黑莓手机很快就会在中国市场推出,并将在京东首发。
在相关的微博或者消息之下,不少黑莓粉丝在惋惜,并说,这次一定要买。
这不禁给人以印象:总是在末路之后,英雄才会被格外珍惜。
诺基亚如是,黑莓亦如是。不得不说,作为一台末代旗舰,黑莓 KEYone 关注度颇高。当然,这台手机也颇为神秘,在今年 CES 的会场,爱范儿差一点就能对其上手一番,但最终却因被工作人员阻止而功亏一篑。个中缘由不好多说,唯求黑莓 KEYone 能早日上市。


本文转载自: http://www.linuxprobe.com/black_berry_huhan.html



### Matlab 2016a K-Means聚类算法 实现彩色图像分割 示例代码 以下是基于内容(如人、草地等)而非单纯颜色进行分类的 MATLAB 2016a 版本中的 K-Means 聚类算法实现彩色图像分割的示例代码: ```matlab % 加载图像并转换为双精度浮点型 img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为你自己的图片文件名 img = im2double(img); % 将图像从 RGB 颜色空间转换到 LAB 颜色空间 cform = makecform('srgb2lab'); lab_img = applycform(img, cform); % 提取 L*A*B*通道 L = lab_img(:, :, 1); A = lab_img(:, :, 2); B = lab_img(:, :, 3); % 创建特征向量 (结合像素位置和颜色信息) [rows, cols, ~] = size(lab_img); X = zeros(rows * cols, 5); % 每个像素有五个维度:L,A,B,x,y index = 1; for r = 1:rows for c = 1:cols X(index, :) = [L(r, c), A(r, c), B(r, c), r / rows, c / cols]; index = index + 1; end end % 使用 K-Means 进行聚类 numClusters = 5; % 设置聚类数量,可以根据需求调整 centroids = kmeans(X, numClusters, 'Replicates', 3, 'EmptyAction', 'drop'); % 根据最近邻原则分配每个像素到对应的簇 distances = pdist2(X, centroids, 'euclidean'); [~, cluster_idx] = min(distances, [], 2); % 可视化结果 segmentedImg = reshape(cluster_idx, rows, cols); figure; imshow(segmentedImg, []); colormap jet; title('Segmentation Result Based on Content and Color Information'); ``` #### 解释 上述代码实现了以下功能: 1. **加载图像**:使用 `imread` 函数加载输入图像,并将其转换为双精度浮点型以便后续处理[^3]。 2. **颜色空间转换**:将图像从 RGB 颜色空间转换为 CIELAB 颜色空间。CIELAB 是一种感知均匀的颜色空间,更适合用于图像分割任务[^4]。 3. **创建特征向量**:除了颜色信息外,还加入了像素的空间坐标 `(r/rows, c/cols)` 来考虑图像的内容特性,从而避免仅依赖颜色信息可能导致的错误分类[^1]。 4. **K-Means 聚类**:调用 MATLAB 的内置函数 `kmeans` 对特征向量进行聚类操作。参数 `'Replicates'` 和 `'EmptyAction'` 有助于提高聚类稳定性[^3]。 5. **可视化结果**:利用 `pdist2` 计算每个像素与质心的距离,并根据距离最小的原则为其分配类别。最后通过 `imshow` 显示分割后的图像。 此代码能够有效区分图像的不同区域,即使这些区域具有相似的颜色属性,也能依据其空间分布加以分离。 --- ### 关于“大明”的代码 如果提到名为“大明”的个人及其代码,可能是指某种特定实现或改进方法。然而,由于缺乏具体描述,“大明”的代码细节无法在此处重现。如果有更多关于“大明”代码的具体说明或上下文,请提供进一步的信息以完善相关内容。 --- ###
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