iPad独立体验2——资料同步

本文介绍如何使用iTunes将MP3音乐及电子书同步至iPad,包括安装步骤、操作流程及注意事项等内容。

为了把网上下载的MP3与电子书装上,我在电脑上安装了iTunes(下载的安装包90多M,安装玩后一起安装了QuickTime和Apple SoftWare Update)。

iTunes界面做的中规中矩,在音乐界面下,提示从iTunes Store下载或从CD导入:

          对于我需要的Mp3导入只字未提,连右键菜单都没有,查了网络才知道是拖入,(我用的是Windows版,不知道Mac版是不是要好一些),这就是苹果标榜的用户体验,如果你不支持连拖动也别做了,既然做了就做好啊。所以成功人士乔布斯和唐骏确实很像啊。

(注意,这时接上数据线,侧边栏没有出现iPad,需要先接数据线再启动iTunes,才可以看见设备。)

看见设备后,把要同步的内容勾选上,然后点击应用即可。

 

 

      同步完成后,在iPad里面点iPod就可以播放音乐了,发现播放音乐的时候也可以上网。

        同步书籍也是一样的方法,但缺省在iTunes的栏目中并没有书籍,把书籍拖动到资料库后出现书籍栏目。

         另外需要注意的是,苹果的版权保护得很好,在另外一台机器上用iTunes同步过的资料在这台机器上可能会被删除,我就把原来的一些书籍给删了。

        应用程序好像只能在App Store里面安装,机器上用的大多是免费软件,现在有破解可以越狱用iTunes同步,但是网上提示iTunes9.2版本的会导致iPad不能使用等问题(不会变砖,刷机后正常)。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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