适用mini SD卡的手机

本文列举了一系列支持使用miniSD卡的数码设备型号,包括手机、PDA等产品,覆盖了多个品牌如诺基亚、摩托罗拉等。这些设备在中东、非洲等地区仍有较大需求。

支持mini SD卡的数码设备。这里列出来给大家看看:

BenQ-Siemens: E61, EF51, P51
Dell: Axim 51
E-TEN: G500, M600
Handspring: Treo 680
HP: hw6900, hx2100, hx2700, hx4700, rw6815
HTC: S310
i-mate: JAM, JAMin, JASJAR, K-JAM, PDA2, PDA2K, SP3, SP3i, SP5, SP5m, SPL
LG: KG920
Lobster: 544
Mio: A701
Motorola: A920, A925, MPx200, MPx220, Q
Nokia: 6270, 6280, 6288, E61, E70, N71, N73, N80, N92, N93
O2: X3, X4, XDA, XDA Exec, XDA II, XDA IIi, XDA IIs, XDA IQ, XDA Mini S, XDA SP, XDA Stealth, XM
Orange: C550, M1000, M1500, M2000, M3000, M500, M5000, SPV, SPV C100, SPV C500, SPV C600, SPV E100, SPV E200, SPV M600, Treo 600
Palm: LifeDrive, Treo 650, Treo 700, Treo 750v
Panasonic: X700
Qtek: 2020i, 8010, 8100, 8300, 8310, 9000, 9090, 9100, S100, S110, S200
Sagem: myS-7, myX-8
Sanyo: S750, S750i
Sendo: X
Sharp: 703, 802, 902, 903, GX30, GX30i
T-Mobile: MDA Compact, MDA Compact II, MDA III, MDA Pro, MDA Vario, SDA, SDA II, SDA Music
Toshiba: TS803
Vodafone: v1640, VPA Compact

这里很多都是一些比较旧的机型,但是这些机型在中东、非洲或一些比较落后的国家需求量颇大。因此mini SD卡在这些地方也有比较强劲的需求。

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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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