谷歌输入法,不看好

谷歌输入法初体验
[url=http://tools.google.com/pinyin/feature.html]谷歌输入法[/url]已经出现了。
上午在驱动之家看到的,下载后试用后我认为他并不比紫光拼音占据更大的优势。
亮点之一就是和搜狗一样的热词输入,对于这种客户端来说,只能通过不断升级词汇完成。比如新新人类的“酱紫”就出不来。而且用户第一遍输入后记忆功能紫光也具备,当然谷歌多了一个同步功能。
亮点之二就是英文输入提示,这个有点不习惯,因为输入英文的时候都直接切换到英文输入模式。
还有笔画输入,这个倒是不错,不知道应用情况怎么样。最后就是google看家的搜索功能也没有体现。

其实谷歌做在线输入法又何尝不可以呢?我经常在linux下用[url=http://dict.cn/ime/]dict.cn[/url]输入,不是特别好用,但是也够用。而且在线输入法更容易做到热词快速输入。
另外谷歌和清华紫光合作同样也能做到增进网站访问量的效果,自己做总显得不那么经济。

虽然目前对谷歌输入法不看好,但是google总有办法利用手中的产品线。比如gmail当初也不是很受人看好,因为email具有更大的粘性。但是通过gmail内部集成gtalk,通过gmail快速发送picasa管理的邮件,gmail经过多年的经营也开始有所起色。这里就先祝愿谷歌输入法(gime?它还没有英文名字吧)一路走好吧。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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