飞利浦SHL3565耳机套耳罩更换

虽然不是cs相关的东西,但是网上没有什么人记录过这个,权当是存个档吧。
17年买了的飞利浦SHL3565头戴式耳机,前几天拿出来的时候发现耳罩已经开始掉皮,没法戴了,淘宝了一个耳罩,结果把原来的拆下去才发现不会装新耳罩。照片当时没拍,简单形容一下,耳罩后侧是有一圈向内包的皮的,这样才能把耳罩和耳机主体固定在一起。问题是这个向内包的皮不是从耳机外侧直接包进去的,而是在耳机最外缘与中间圆盘之间有一条缝,要从这里包进去。然而本款耳机没有设计一个开口槽(其他某些耳机的,将内扣的那块皮塞进去然后旋转就能安上耳罩的结构),一时间没有了办法。
然后百般搜索,发现贴吧有人提到,大力出奇迹,直接把内环的这块塑料撬开,然后还能安上去的。亲测了一下真的可以。这里有一些要注意的点:

  1. 总的来说,中间的圆盘下面有4个卡扣,对称分布在耳包部分和银色金属架连接的那个旋转小部件的两侧。我当时用的是燕尾夹的把手撬的,这里需要用很大力,如果撬棒太软不易成功,但无需过长。
  2. 在耳机面上,目测出两个旋转小部件的连线,在这个连线的右上方,右下方,左上方,左下方就是四个卡扣的位置。(当时忘了拍照,大家凑活理解吧。。)不过我当时是直接从垂直于这条线的中点和耳包的交点撬的,差别应该不大。这里要注意的是,最好按逆时针或顺时针撬,不要按对角线顺序,否则你撬开第一个再撬他对角线那个的时候,会把第一个压回去,容易导致卡扣损坏。撬开一个之后可以用个小东西垫在开口处,以防不小心用力将他压回去。如法炮制即可撬开4个卡扣。
  3. 不知道是卡扣本身质量不好还是我耳机时间太长,第一个撬开的掉了两个卡扣,第二个撬开的掉了一个。尽量还是注意一点,如果4个都掉了就很难安上去了
  4. 中间圆盘拆下来之后就可以套上耳罩了,安装回去的时候要注意,中圆盘下有4个卡扣和两个“凹”型塑料片,这个塑料片是为了扣住旋转小部件的根部的,所以要把“凹”部件的口对准旋转小部件根部才插得回去。对好后用力按卡扣的位置将其扣紧,如果感觉怎么都扣不下去就将中间圆盘转180度,“凹”对准另一侧的小部件根部,再尝试扣紧。

其实不看上面的说明也无所谓,只要记住中间圆盘是可以撬下来安装耳罩的就行,毕竟耳机也不贵了现在,真喜欢的话淘宝五十多可以买个全新的。我的替代耳罩还花了25,嫌麻烦的完全不必费这个事。

这款耳机本来也不是什么爆款,网上对其的记录非常少,讨论也很少,过段时间库存卖光了估计就是时代的眼泪了。

《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描源代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析和语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参与编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流与运输领域中的一个重要优化问题,目标是规划一组最优车辆路线,确保所有客户点都被访问,同时使总行驶距离最小化。当引入时间窗约束(Time Windows)后,问题演变为带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW),其复杂性显著增加。在VRPTW中,每个客户点都有一个特定的服务时间窗口,车辆必须在该窗口内到达,否则无法满足客户需求。 本项目“VRPTW-ga”采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)来解决这一问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法,通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程,逐步生成近似最优解。在Python中实现遗传算法时,首先需要确定问题的编码方式。对于VRPTW,通常采用整数编码,每条路线用一串数字表示,数字的顺序对应车辆的访问顺序。接着,需要设计适应度函数(Fitness Function),用于评估每个个体(即一组路线)的优劣,通常以总行驶距离或总服务时间作为优化目标。遗传算法的基本流程如下:1. 初始化种群,随机生成一定数量的初始个体,代表不同的车辆路线;2. 适应度评估,计算每个个体的适应度值,适应度与总行驶距离成反比;3. 选择操作,根据适应度值选择个体,常用方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等;4. 交叉操作,选择两个个体进行基因交叉,生成新的个体,VRPTW中可采用部分匹配交叉或顺序交叉等策略;5. 变异操作,对部分个体进行随机变异,调整其访问顺序,以维持种群多样性;6. 检查终止条件,若达到预设的迭代次数或适应度阈值,则停止算法,否则返回第2步继续执行。 在“VRPTW-ga-master”项目中,可能包含以下关键文件:problem.py用于定义车辆路径问题的具体
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