双十一提前预热,这款耳机直降80元!

兰士顿T7RX触控版蓝牙耳机,采用5.0蓝牙芯片,支持智能触控,音质卓越。原价269元,输入优惠码“codebook1”立减80元,仅需189元。拥有9大功能,包括智能语音提示、来电提醒等,充电1.5小时,听歌4小时,IPX7防水等级。

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还有不到10天时间就到双十一狂欢购物节了

你们是不是已经把购物车加满了呢?

反正的我已经加了好多了

此时好想自己有个程序员男友

帮我把购物车清空

可惜了赶不上了

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之前推荐了一款兰士顿的T7R按键版蓝牙耳机

大部分购买的用户给我的反馈说还不错哦

但是也有一部分人问我有没有触控版的

当然有!(文末有优惠福利!)

今天就来给大家介绍一下这个触控版的

 

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T7RX依旧拥有超高品质,超高颜值

 

相比千元级的耳机

T7RX的价格则显得友好又亲民

原价269元

今天下单输入优惠码“codebook1”即可减80元

仅需189元即可获得一副性价比极高的TWS耳机

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黑白双色,时尚简约

机身精致小巧

无论是放在口袋,

还是装进书包里,非常方便又实用

相比市面上其他耳机

这款耳机有9大功能

 

 

5.0蓝牙芯片、智能触控、音质非凡

T7RX采用的是5.0无线蓝牙传输技术,

在传输上更快速更高效

耳机直线连接距离可达10m

手机离身听歌也无压力!

 

小身体内含大功能

好的耳机,不仅仅满足的是音乐上的需求

还是你生活中的好助手

T7RX支持智能语音提示,来电提醒

只要通过耳壳上的一键智能触碰

就可以自由切换通话/音乐/Siri模式

宛如一个贴心的智能管家,操作方便又快捷。

充电 1.5 小时,听歌4小时;

这是什么概念呢?

3部电影或者70 首歌曲的播放,轻松无压力

让你畅享音乐无极限,再也不怕突然断掉后的安静。

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好的耳机当然不止颜值,还更兼实力。

带大家看看一个耳机的灵魂所在——音质。

兰士顿T7RX配备14.4mm的石墨烯材质喇叭的音质输出,

人声乐声兼顾

中低音收放自如

IPX7超强防水,狂甩不掉,持久续航

喜欢跑步的人应该都很注意——耳机千万不要因为汗水或者大幅度运动摇摆掉落。

兰士顿T7RX帮你摆脱这个麻烦。

除了耳机本身强大

性能又让人心动以外

T7RX的配件同样让人心水~

耳机的收纳盒简约又好看

同时还配备手机充电线和精美收纳袋一个

 

点击上方图片或者识别下方二维码即可下单

下单的时候请输入优惠码【codebook1】可立减80元!

 

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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