6、复古游戏主机与Xbox的硬件改造全攻略

复古游戏主机与Xbox硬件改造攻略

复古游戏主机与Xbox的硬件改造全攻略

1. Atari 2600PC改造成果

将电脑硬件塞进Atari 2600游戏机外壳的改造工作最终效果令人满意。为了把所有设备巧妙地装进这个外壳,着实花费了不少时间和精力。

Atari 2600PC启动迅速,运行各种模拟器和CyberLink的PowerDVD播放器都毫无问题。连接电脑显示器后,它能轻松完成传统PC任务,如上网冲浪、收发邮件和文字处理,且没有明显延迟。风扇运转时声音较小,但仔细听还是能确认系统是否正常关机。该系统连接到家庭无线网络,更新模拟器和加载新游戏ROM十分便捷。

不过,玩DVD时系统会发热,但目前尚未出现过热问题,必要时可对散热功能进行改进。另外,改造后的无线键盘和鼠标有效范围从原来的6英尺缩短到约1英尺,可能是受电磁干扰或接收器被厚塑料外壳阻挡所致。因此,有时需使用有线USB键盘和鼠标,除非人正对着系统。最后,还可从Best Electronics购买Atari原装防尘罩(型号#CB101188 - GL),它是带有金色Atari标志的棕色乙烯基材质,既防尘又美观。

2. 网络上的机箱改造资源

网络上有数百甚至数千个专注于机箱改造的网站,这些网站是硬件黑客展示作品的平台,也是获取创意和结识其他改造者的好去处:
- VIA Mini - ITX主板:www.mini - itx.com
- VIA Arena:www.viaarena.com
- The Ultimate Computer Case Mod Web site:www.thebestcasescenario.com
- PimpRig: Smack Ya Rig Up!

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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