Atitit 手机图片备份解决方案attilax总结

本文介绍了一种针对手机图片的备份解决方案,重点讨论了图片分类、增量备份方法及备份工具的选择。文章对比了几款常见的手机助手软件,并提出了一套具体的备份策略。

Atitit 手机图片备份解决方案attilax总结

 

1.1. 图片分类 相机图片与app图片 1

1.2. 增量备份,只能使用按照时间法备份。。 1

1.3. 备份工具选型 1

1.4. App图片,只好使用增量备份,然后删除法。。按月份备份。。 1

1.5. 备份目录 app图片按照qq 微信  浏览器分类以及时间月份备份 。。 2

 

 

1.1. 图片分类 相机图片与app图片

,截屏screensnap ,相机拍照哦啊。。

以及微信 qq等 浏览器  app的保存图片。。

 

1.2. 增量备份,只能使用按照时间法备份。。

 

 

1.3. 备份工具选型

 

360手机助手不好用,选择时间很麻烦。

小米手机助手,私活连接不上

Mtp显示文件夹,很多,不适用

Ptp显示相机和截屏图片。。但是没有app图片。。

 

豌豆荚可以按照月份显示 相机图片。。还不错。。

但是app图库,好像就不能按照月份显示了。。

 

 

1.4. App图片,只好使用增量备份,然后删除法。。按月份备份。。

 

1.5. 备份目录 app图片按照qq 微信  浏览器分类以及时间月份备份 。。

相机与截屏图片按照时间月份备份

 

作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher  kok  虔诚者Pious 宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak 万兽之王

简称:: Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名::Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon bin adam Al Rapanui 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门 本亚当  阿尔 拉帕努伊

常用名:艾提拉(艾龙),  EMAIL:1466519819@qq.com

 

 

头衔:uke总部o2o负责人,全球网格化项目创始人,

uke交友协会会长  uke捕猎协会会长 Emir Uke部落首席大酋长,

 

uke宗教与文化融合事务部部长, uke宗教改革委员会副主席

uke制度与重大会议委员会委员长,uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长,

 

uke 首席cto   软件部门总监 技术部副总监  研发部门总监主管  产品部副经理 项目部副经理   uke科技研究院院长uke软件培训大师

 

uke波利尼西亚区大区连锁负责人 汤加王国区域负责人 uke克尔格伦群岛区连锁负责人,莱恩群岛区连锁负责人,uke布维岛和南乔治亚和南桑威奇群岛大区连锁负责人

 Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke 数据库与存储标准化协会副会长

 

uke终身教育学校副校长   Uke医院 与医学院方面的创始人

 uec学院校长, uecip图像处理机器视觉专业系主任   uke文档检索专业系主任

Uke图像处理与机器视觉学院首席院长

Uke 户外运动协会理事长  度假村首席大村长   uke出版社编辑总编

 

转载请注明来源:attilax的专栏  ?http://blog.youkuaiyun.com/attilax

--Atiend  v8

 

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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