htc6950硬启方法

http://zhidao.baidu.com/question/167294047.html

硬启:即恢复原来的设置,将会删除所有的设置(在系统中的,TF卡上的不会删)。

先关机,按住确认键(即中心圆圈)+音量减键+顶部电源键,进入到了硬启界面,一堆英文提示说按音量加键将清除所有设置,恢复原厂设置,按其他任意键取消。

刷机:相当于PC上的重装操作系统。

先关机,然后按住顶部电源键和侧边音量减键,进入三色屏,然后连USB线到电脑,三色屏中出现USB后连接成功,在系统中运行刷机程序,进度走完即可。此称为线刷。

也可以直接用TF卡刷:

6950卡刷步骤
卡刷的前提是手机原 来已经安装了某一版本rom,且基本系统可以使用,否则你怎么拷贝进去啊,呵呵。首先将rom拷贝到手机存储卡根目录,改名为DIAMIMG.nbh,可 以使用activesync连接手机拷贝进去,也可以将手机模拟成u盘方式(强烈推荐这种方式,拷贝速度要比前一种方式快n倍,平时拷贝文件的时候也应优 先使用这种方式!!)拷贝进去,当然可以拷贝后再改名,也可以改好名字再拷贝。
将手机关机,然后同时按“音量减键”+“->”+“电源键”,这个“->”键就是挂机键上面的那个方向键,当出现提示后按电源键确认就开始刷 机了,等进度条走完,(这时屏幕提示刷机成功完成,按其他键没有反应)再按一下屁股reset就会重新启动新刷的系统,进行必要的初始设置后即进入系统。

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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