谷歌中文输入法已经可以使用了

本文介绍了谷歌推出的中文输入法的主要特点,包括与微软拼音输入法的对比,以及网络下载词组的功能。同时提及了该输入法的安装过程及对谷歌工具条推广方式的看法。

今天在Gseeker上看到了谷歌中文输入法推出的消息,本来还以为是愚人节的玩笑,但想想愚人节已经过了这么多天了,估计幻灭不会这么无聊的开玩笑。于是按照给出的链接登录网页,果然Google算是正式推出了这个输入法,而不是GFans们通过hack得来的链接。

这个输入法一共10.1MB,下载下来很快。安装也很迅速,其中会问你要不要安装Google工具条。我感觉Google在所有的产品中推广工具条有点像流氓软件。我虽然也是Google工具条的用户,但也不愿意Google这样来推广他的工具。一来这样要选择不安装比较麻烦,二来这也增加了安装包的体积。

安装成功之后,我便迫不及待的试用一下。这篇文章就是通过这个输入法来写的。总体感觉与微软拼音输入法差不多,整句输入都十分方便只是Google输入法在输入结束后不用按回车。相比微软的输入法,Google这个中文输入法10MB多的体积已经比较好了。不过这个输入法应该可以在网上下载词组,这算是网络输入法的优势所在吧。

另外,从谷歌最近与中国政府的关系来看,不排除在这种软件中安插传说中的“间谍”的可能,虽说传闻中的一些输入法是靠公安厅来养活而谷歌完全不用,不过谷歌要在中国推广,也需要政府的支持。因此具体如何使用还有待进一步的观察。

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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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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