手机的天大秘密,你知道几个?

本文介绍了一系列手机使用的小技巧,包括如何正确计算通话时间避免额外费用、判断手机质量的方法、解锁手机隐藏功能如备用电池和远程解锁车辆等。此外,还提供了在紧急情况下如何利用手机进行求助、防止手机丢失后的损失等实用信息。

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1、不要赶着正好1分钟结束通话

  我们打电话的时候常常会为了正好赶在1:00前结束而庆幸,但其实并不是这样的,据一位中国移动的工作人员说,其实在你通话到0:55的时候就已经算一分钟了,所以0:55~1:00的通话时间其实是算你2分钟的钱!

  2、 识别手机质量的好坏

  先按*#06#,然后在你的手机上会出现一个序列号给你,你就数到第七个和第八个数。

  假如你的第七个和第八个数是下面对应的两个数,那么你的手机质量的好坏就确定了。

  0,2 or 2,0,是很差的手机

  0,8 or 8,0,是好一点儿的手机

  0,1 or 1,0,是非常好的手机

  0,0 代表是原产公司生产的,是质量最好的手机(原装手机)

  1,3 代表是阿赛拜疆生产的,是非常非常差的手机

  3、隐形的备用电池

  你的手机电量不足了,为了让它能够继续使用,按*3370#键,手机会重新启动,启动完毕后,你就会发现电量增加了50%。这部分隐藏的备用电量用完了你就必须得充电了,再次充电的时候,隐形的备用电池也同时充电,下次电量低的时候又可以用这个方法。知道这个在紧急情况下如果手机电量不足非常管用。


  4、车用遥控器落在车里了

  你的车用遥控能打开吧?如果可以,在你有一天将车用遥控器落在车里而且备用的遥控又在家里的话,你会发现有个手机真方便,用手机拨通家里人的手机,将你的手机拿在离车门一英尺的地方,同时家里人拿着遥控器在他的手机旁边按响遥控器上的开锁键,这边你的车门就可以打开了。这个方法不管你把车开得离家有多远都奏效。 (有人亲身试过了,很有效,很神奇哦)

  5、紧急情况

  全世界的手机都可以拨打的共同紧急救援号码是112,加入你发现自己所在的地区无手机信号覆盖,同时你又遇到了紧急状况,用你的手机拨打112准没错,因为这时候你的手机会自动搜索所有可用的网络并建立起紧急呼叫。特别有趣的是,即使你的手机是在键盘锁定的状态,你同样可以拨打112。试试吧!

  6、手机被偷了

  有个办法让小偷也用不了,嘿嘿!查看手机的序列号,只需键入* # 0 6 #, 15位序列号会出现在手机屏幕上,全世界的每一台手机都有一个独一无二的序列号,把这个序列号记录下来并保存好。有一天如果你的手机不幸被偷了,打电话给手机提供商,并提供你的手机序列号,他们会帮你把手机屏蔽,这样即使小偷换了SIM卡,仍然无法使用,你的手机对小偷来说变得一无是处。如果全世界每个手机持有者都这么做,那么偷手机就没有意义了。

在澳洲,警方甚至建立了一个被盗手机数据库,如果你的手机被找到了,就可以归还给你了。


  7、手机电池不要等到没电才充电。

  一般我们都会有一种想法就是手机的电池电力要全部放完再充电比较好基本上是没错的,因为我们在以前使用的充电电池大部分是镍氢(NiH)电池,而镍氢电池有所谓的记忆效应若不放完电再充的话会导致电池寿命急速减少。因此我们才会用到最后一滴电才开始充电。

    但现在的手机及一般IA产品大部分都用锂(Li)电池,而锂电池的话就没有记忆效应的问题。若大家还是等到全部用完电后再充的话反而会使得锂电池内部的化学物质无法反应而寿命减少。最好的方法就是没事就充电让它随时随地保持最佳满格状态,这样你的电池就可用的又长又久喔。这是从厂商那得到的讯息,并经过本身测试而得。
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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