618有什么运动装备好、好用的运动装备清单

本文列举了618期间值得购买的运动装备,包括南卡RunnerPro3骨传导耳机,华为WATCH3三体限定款智能手表,摩飞榨汁桶,KeepB2手环,Nurtria纽崔亚筋膜枪和李宁Rookie篮球鞋。这些产品结合了科技与运动,旨在提升用户的运动体验和健康监测,是运动爱好者的理想选择。

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每年的618都是各大店家打大折扣的日子,尤其是运动类产品,到了618可能会伴随着不少平常难见得到的福利、优惠或者好价,消费者也可以在这时候买到自己心仪的产品。不过还有很多朋友会纠结应该入手哪些产品比较划算呢?现在我给大家整理了一份值得入手的好用的运动装备清单,给大家参考参考。

1、南卡 Runner Pro3骨传导运动耳机

第一款是来自国内骨传导顶尖品牌南卡的最新一代运动耳机—南卡Runner Pro3,这款主打运动的骨传导耳机是运动党的最佳拍档。

南卡Runner Pro3发声原理和传统耳机有所不同,无需入耳就能听歌,骨传导是通过固体传声,振动颌骨传递声音到听觉神经,不会影响我们耳道的空气传声,也就是我们听到外界的声音,所以更适合运动时使用。

南卡Runner Pro3采用了全新的蓝牙5.2,降低功耗提升稳定性的同时还支持多点连接技术、10小时的长续航,IPX8级防水可游泳佩戴,还贴心的为游泳用户准备了16G储存,可以在水下没有蓝牙信号的地方不间断听歌,可以说这是款极高端技术集成的产品。

2、华为WATCH 3三体限定款

华为虽然在手机领域受到了不小的阻碍,但这也让他们在IOT领域发展,推出了许多优质的智能穿戴设备,这款华为WATCH 3三体限定款就相当突出。它最大的特点就是支持4G独立通话以及WIFI,内置eSIM卡支持写入号码拥有独立的手机号,或者可以找运营商开通单卡双终端功能。在基础上,它对于健康和运动的辅助作用是相当出色的,支持超过100种运动,并且能自动识别,和支持心脏健康研究中的早搏和睡眠睡眠暂停筛查,也支持呼吸健康研究等。

3、摩飞榨汁桶

最近入手了一款非常漂亮的榨汁桶,它在传统的吨吨桶基础上还增加了榨汁杯的功能,容量设计足足有1000ml那么多,设计了直饮盖和榨汁盖,不但能用来喝水,还能随时随地喝到鲜榨果汁。

桶身材质采用了母婴级别的Tritan材质,桶身整体都纯净透亮,刚到货的时候也一点异味都没有。我最喜欢的还是榨汁杯盖,换上后只要把杯盖和瓶身上的两个圆点对齐后,双击上面的圆形按键就能启动,下面还有一个有两个触点的磁吸式充电口,这样的设计方式能很好的避免频繁插线拔线给充电口带来的损坏,也更加方便清洗。

4、Keep B2手环

这款运动手环外观兼具时尚感的同时,背后有最大的运动软件Keep支持,可与Keep软件联动使用,记录实时运动情况,十分适合Keep重度用户!

同时互动性和游戏性所带来的体验也非常好,一是系统能够知道你的极限,实时为你调整课程的运动强度和时间;二是通过卡路里排名激励你及时运动,最重要的是你自己能够更加清楚的认识到训练是不是到位,卡路里消耗的记录也能更加准确。

5、Nurtria纽崔亚筋膜枪

这款加拿大牌纽崔亚筋膜枪是众多筋膜枪中唯一让我眼前一亮的。拿到手后,明显的握持感与其他筋膜枪不同,是市场上唯一配备两个圆头的筋膜枪。

官方说可以续航八个小时,但是经过测试,最高档是四个小时左右的。按摩效果的参数性能和专业大牌HYPERICE海博艾斯基本一样,但价格不到其一半,是高性价比的不二之选,有需要的朋友可以考虑,这个价格真的很不错。

6 、李宁 Rookie

李宁的Rookie是李宁旗下篮球文化鞋系列,大概可以算是“Underdog”设计的937系列的后续鞋款吧。Rookie鞋面依据不同配色(还有很多的联名款),采用不同质感的皮革、麂皮等材质拼接。前掌魔术贴的设计,给人90年代经典复古篮球鞋的视觉效果,颜值杠杠的。

鞋舌鞋后跟都有韦德的标志,中底采用dual cushion缓震科技,加上独特的鞋垫,提升整体舒适度,脚感十分软弹舒适;但因为皮革鞋面的关系,透气能力不是非常好,是个适合春天或者初夏天气的运动鞋。

### 实现基于协同过滤算法的运动装推荐系统 为了构建一个有效的运动装推荐系统,可以采用协同过滤方法。该技术主要分为两种形式:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。 #### 基于用户的协同过滤 这种方法通过计算用户间的相似度来工作。对于任意两个用户A和B,如果他们在某些项目上的评分非常接近,则认为这两个用户具有较高的相似性。当为目标用户提供推荐时,会优先考虑那些与其有较高相似性的其他用户所喜欢但目标用户尚未接触过的商品[^1]。 ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np def user_based_collaborative_filtering(user_item_matrix, target_user_id): similarity_scores = cosine_similarity(user_item_matrix) # 获取与目标用户最相似的前N个用户ID列表 similar_users = np.argsort(similarity_scores[target_user_id])[::-1][1:] recommendations = [] for user in similar_users: rated_items = set(np.where(user_item_matrix[user]>0)[0]) unrated_by_target = set(np.where(user_item_matrix[target_user_id]==0)[0]) potential_recommendations = list(rated_items.intersection(unrated_by_target)) if not potential_recommendations: continue item_ratings = {item:user_item_matrix[user,item] for item in potential_recommendations} top_rated = sorted(item_ratings.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)[:5] recommendations.extend([t[0] for t in top_rated]) return recommendations[:10] # 返回最多十个推荐项 ``` #### 基于物品的协同过滤 此方式侧重于分析不同产品之间的关联模式。它假设如果多个用户都同时给定两件商品打了高分,那么这两件商品之间存在某种程度的相关性。因此,在向某位顾客提供建议的时候,就会倾向于挑选那些跟他们之前已经表现出浓厚兴趣的产品相类似的其它选项[^2]。 ```python def item_based_collaborative_filtering(user_item_matrix, target_user_id): item_similarities = cosine_similarity(user_item_matrix.T) purchased_items = np.nonzero(user_item_matrix[target_user_id])[0] scores = {} for i in range(len(user_item_matrix)): score = sum([item_similarities[item,i]*user_item_matrix[target_user_id,item] for item in purchased_items]) / (len(purchased_items)+1e-8) scores[i] = score recommended_items = sorted(scores.items(),key=lambda kv:(kv[1]),reverse=True) return [r[0] for r in recommended_items][:10] # 取前十名作为最终建议清单 ``` 以上代码片段展示了如何利用Python实现简单的基于矩阵运算的协同过滤模型。实际应用场景下还需要考虑到更多因素如数据预处理、冷启动问题以及性能优化等问题[^3]。
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