macOS Big Sur 11.3中添加了Hello新的屏幕保护程序

macOS Big Sur 11.3隐藏“Hello”屏幕保护程序揭秘
macOS Big Sur 11.3中发现了一个隐藏的“Hello”屏幕保护程序,原本可能是为新款iMac设计的。用户可通过简单步骤在任何运行11.3更新的Mac上启用它。该屏幕保护程序提供多种颜色主题选择,如“柔和色调”、“频谱”和“最小”。用户还可以自定义显示语言和匹配系统外观的暗亮模式。

macOS Big Sur 11.3包含一个隐藏的“ Hello”屏幕保护程序,该屏幕保护程序似乎是为新iMac型号设计的,但也可以安装在任何运行11.3更新的Mac上。在这里插入图片描述
正如9to5Mac所概述的那样,新的屏幕保护程序默认情况下不可用,但是通过一套简单的说明,即使在非M1的“ iMac”计算机上也可以访问该屏幕保护程序。在这里插入图片描述
在运行macOS Big Sur 11.3的Mac上,请遵循以下说明:

打开系统文件夹。
单击库。
单击屏幕保护程序。在这里插入图片描述
将“ Hello.saver”文件拖到桌面上。
将“ Hello”文件重命名为其他名称。
双击文件。在这里插入图片描述
按照说明进行安装。
从那里,您应该在系统偏好设置>桌面>屏幕保护程序>屏幕保护程序中可用的Mac屏幕保护程序列表中看到作为选项添加的“ Hello”屏幕保护程序。在这里插入图片描述
“ Hello”屏幕保护程序会在各种颜色之间循环,并且有多个主题可供选择,包括“柔和色调”,“频谱”和“最小”。“柔和色调”使用新iMac引入的柔和颜色并匹配彩色文本,而“光谱”使用更多饱和阴影和更浅色的文本。“最小”显示黑色,白色和灰色的“ Hello”字样。在这里插入图片描述
默认情况下,屏幕保护程序将以多种语言显示“ Hello”,但是您可以通过在屏幕保护程序选项中切换为以所有语言显示“ hello”来强制其仅使用您的母语。在这里插入图片描述
“匹配系统外观”切换开关也可用于匹配明暗模式首选项。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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