MOS磁性底座: 数据线不再凌乱,通通摆放好

MOS磁性底座是一款利用磁铁吸附原理,有效整理桌面凌乱数据线的产品。它适用于大多数含铁数据线,对于不易吸附的数据线,还可以通过磁性硅胶扣增强磁力。这一小巧设计不仅解决了数据线收纳难题,还为桌面增添了一抹动感。

相信大家都有被各种数据线无处摆放然后满桌都是的抓狂情况吧?用什么方法可以解决这个问题呢,拿磁铁把他们吸在一起吧!

我们日常生活中的数据线大多数都是含铁的,MOS正是利用了数据线含铁这点,用磁铁来吸附各种数据线。MOS磁性底座顾名思义,该底座是一个带有磁性三角形的小玩意,可以把你桌面上凌乱的数据线牢牢吸附在上面。当然,如果你的数据线不能很好被MOS底座吸附在上面也不用担心,自然有办法可以解决。可以使用带有磁性的硅胶扣把数据线扣起来,然后再丢在MOS底座上就可以牢牢吸附住了。

把数据线丢在上面就好了,就不怕数据线乱七八糟又找不到了

数据线磁性不够也不用怕,用这个带有磁性的硅胶扣固定住数据线吧!一样牢固的吸在MOS底座上

MOS磁性底座的外观是不是很动感呢?造型很独特吧!

MOS底座的设计草图

via:Kickstarter

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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