重度果粉必备 可同时为16台iPad充电的行李箱

InsyncTransportCase是一款专门设计用于携带并同步多台iPad的耐用行李箱。它最多可容纳16台iPad及1台13英寸笔记本电脑,并能同时为所有iPad充电与同步数据。

Insync Transport Case 是一个非常耐用的多功能行李箱,不过这个行李箱并不是用来装普通行李的,它是用来装iPad的!!这个行李箱一共可容纳16台iPad和1台13寸的笔记本电脑,在连接电源的情况下还可以同时为这16台iPad充电和同步数据。

打开箱子后,可以看到里面非常壮观,里面到处可见苹果白色的数据线。整个Insync Transport Case 给人的感觉就像是一个烤面包机,插在上面的iPad就成了昂贵的面包片。

1台iPad已经是不便宜了,同时装上16台iPad没有很好的保护怎么行。Insync Transport Case采用了坚固的防撞耐摔材质,在里面也配备了防震棉,

或许有人会疑问,哪有人会带这么大的一个箱,而且还要装着16台iPad,除非是2B或者是重度果粉,否则还真没有人会买这个箱子,而箱子还要645美元,这个价格就差不多等于一台iPad的价格了。

via:cult of mac

李泰仙雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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