Firefox 4 的改进内容一览表

Firefox 4 带来了全新的用户界面和更快的启动速度,支持 HTML5 和 WebM 视频流,改进了 JavaScript 性能,并增强了隐私保护功能。此外,还包括硬件加速、3D 动画支持及崩溃保护等功能。

Firefox 4 从第一个 Beta 版到现在已经9个月过去了,非常的不顺利,包括前两天还发布了一个 RC2 版本。好在正式版终无悬念。尽管官方还没有正式发布 Firefox 4 正式版的消息,但已经可以通过 FTP 下载该版本。

Firefox 4 给我们带来了新的界面,更快的启动时间,带来对3D动画,HTML5,WebM,CSS3,SVG,硬件加速的支 持,javascript性能改善,提高隐私保护,崩溃保护等很多特点。

下载链接:32位:英文版 中文版 64位:英文版 中文版

Mozilla Firefox4.0 之亮点:

  • 全新的界面
  • 新的tabs位置
  • 新的附加组件管理器
  • HTML5的支持
  • 新的Tabs组织方式
  • 内建的Firefox同步
  • 支持HD和WebM视频流
  • 新的javascript支持
  • 对3D 动画的支持
  • 在复杂网站中更快的滚动
  • 支持CSS3的特性
  • 对HTML表格的改善
  • WEB 控制台
  • 超快的硬件加速
  • HSTS
  • 更好的隐私保护
  • 音频API
  • 更少的启动时间
  • 新的字体
  • 通过JetPack SDK进行更容易的开发扩展
  • SVG图片可以用来做背景或者图片
  • 防止崩溃

ubuntu下ppa安装firefox:here



本文是使用 B3log Solo简约设计の艺术 进行同步发布的
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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