“苹果”还是“黑莓”

在日常生活中,无论是苹果还是黑莓,都是营养很丰富的水果。美国《读者文摘》杂志将苹果排在第一位,而黑莓排在第四位。不管排名如何,在选择买哪种水果的问题上根本不会浪费我们太多的脑细胞。但是在电子市场里,选择黑莓还是苹果不是一件很容易的事(对于工薪阶层和学生而言)。

我觉得大家对黑莓的BlackBerry和苹果的iPhone已经再熟悉不过了,所以本文不谈手机,只说平板电脑。

平板电脑的出现填补了手机和笔记本之间的空白。可以预测在未来的数年内,这个市场会格外热闹,也会时常给消费者带来惊喜。iPad就是这样一个产品。不过在iPad远没有站稳脚跟之际,又一个强劲的对手面市,它就是黑莓公司的PlayBook。美国东部时间9月27日,RIM公司在旧金山召开发布的新品发布会。

PlayBook采用BlackBerry Tablet OS系统(基于QNX),全面支持POSIX OS,SMP,Open GL,BlackBerry 6,WebKit ,Adobe Flash ,Java和Adobe Mobile AIR。主要的是在桌面上可以同时运行显示多款程序,这对于习惯了Windows多任务的我们感觉好很多。PlayBook采用Cortex A9架构的1GHz双核处理器(iPad采用A8结构的处理器),配有1GB RAM。从指标上看比iPad要高不少,估计运行多任务时会很轻松。当然,作为平板电脑,性能所在的权重并不是最高的。

PlayBook提供了双摄像头!前方的摄像头(300万像素)用来视频聊天,后面的摄像头(500万像素)当然是用来拍照和录像了。H.264、WMV、DivX和MPEG等各种格式当然全部支持了。本来在摄像头这个地方,黑莓占据了优势,不过考虑到PlayBook上市时,很可能与iPad2正面交锋,而iPad2很可能也提供相同的参数,所以不能判iPad的死刑。不得不说,虽然RIM公司拥有和苹果公司一样好的技术、设计团队,但是从市场策略上看,远远的被苹果甩在了身后。其产品宣传品做的也几乎一无是处,无法给人强烈的冲击,即使它在很多地方领先于对手。也许是出身加拿大的原因吧!

iPad很薄,很漂亮!但是iPad的重量还是被很多人批评。以目前的科技看,尺寸和重量的矛盾还无法解决。至于到底多大才是平板电脑的完美尺寸,谁也说不好。或许黑莓认为9.7寸屏太大,又或是成本原因,PlayBook采用了7寸屏,1024×600的分辨率也高于iPad的1024×768。而且成功的瘦身为0.40英寸,胜了iPad 0.1英寸,重量也仅为0.9磅(408克)。这回再挑剔的人,也不会说PlayBook重的。不过选重量,还是选可视范围,这就是仁者见仁智者见智了。我个人倒是认为平板电脑应该用7寸,与笔记本井水不犯河水。不像iPad,侵蚀到一半的笔记本电脑需求(据Best Buy CEO Brian Dunn所言)。

PlayBook的价格还是未知数,先预测低配PlayBook的价格:599美元。

说到底,每种产品都有自己的优点和缺点,没有绝对的买错与买对之说。只要它在你手中能发挥作用,为你带来就是好产品。不过我倒是觉得,如果你的手机是iPhone,而且还有一个笔记本用,那么iPad绝不是首选。它们的套路是一样的,很快你就会失去兴趣。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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