手机特效界面安装教程

手机特效界面安装教程 2009年11月05日  想不想自己的手机界面如游戏画面般炫耀夺目,想不想自己的手机在众多手机中独具个性,从现在开始就改变单调的手机界面吧!只要学会安装手机界面就能实现。  以下教程只适用于FP2机型如:N96、N85、N78、N79等一些带主题功能的手机。首要条件:手机处于破解状态,否则免谈。  需要用到以下工具:  一、pips(下载地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090818/f1e816fb157aa0fa.sis?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  二、C2Z Maker 手机端补丁生成器(下载地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090818/6b71db8bedae1f00.sisx?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  三、X-plore 管理器  四、文件,以下为文件:  1、樱花飞舞+nseries+旋风切换(下载地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090822/4d1993a37d3a82ff.rar?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  2、星火闪烁+满屏荧火+京剧脸谱切换(下载地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090822/12e4aa875e9ea3af.zip?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  3、3D翻页+横屏翻转(地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090822/519368c30fa5d8ec.rar?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  4、满屏花瓣+红雪花+加花瓣分合+5800+过渡(地址:http://down.waptw.com/upload/attachments_2/090822/9fc5c0d94e3e8fc2.zip?twp=e071be8f1fd-1185461-20065199792223539537)  第一步:下载安装pips(工具一)这个一定要装。  第二步:下载安装C2Z Maker(工具二),这是一个手机端补丁生成工具。  等三步:用C2Z Maker生成c2z.rmp补丁。步骤:重启手机>用ROMPatcher开启手机权限>运行C2Z Maker生成补丁(按选择-生成)>这时会提示生成成功,保存在E:/c2z.rmp > 用X-plore将c2z.rmp移动到E:\patches文件夹下>在ROMPatcher里选择应用c2z.rmp补丁。  第四步:安装文件。上面工具四下有多款文件任君选择。下载完文件后,会得到一个压缩包,包内有一个叫effects的文件夹(就是这个文件)。用X-plore将effects解压到C盘/resource下。  第五步:开启主题。步骤:工具>设置>常规>个性化选择>主题模式>标准>选择主题(要选择一个下载的或是自己制作的主题)>选择主题模式效果>开。再退回菜单界面,炫丽守目的画面立刻出现在你眼前,尽情享受吧!!!!  如果觉得一款效果不够好看可以把C盘/resource/删除effects,重新下载解压其它效果文件就行了。c2z.rmp补丁必须处于应用状态才能实现。重启手机后c2z.rmp补丁会自动关闭,这时重新应用补丁就行了。  教程编辑:﹎乡下乄四駆  技术与软件提供:邪枫天缘(天网网友)  小芯眼儿(天网网友) 评论
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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