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激活锁是什么?如何保护Mac、iPhone和iPad等苹果设备的安全?

“查找”包含激活锁功能,如果您的 iPhone、iPad 或 iPod touch 丢失或失窃,这项功能可以防止他人使用这台设备。在您打开“查找我的 [设备]”后,激活锁会自动打开。...激活锁可以帮助您确保设备安全,即使设备落入他人之手也能安然无虞,而且可以提高您找回设备的几率。即使您远程抹掉设备上的数据,激活锁仍可以继续阻止他人在未经您允许的情况下重新激活您的设备。...Apple 的激活服务器上并关联至您的设备。...此后,任何人想要关闭“查找”、抹掉您的设备或重新激活并使用您的设备,都必须先输入您的 Apple ID 帐户密码或设备锁屏密码。 激活锁会在您设置“查找”时自动启用。...激活锁会在后台运行,有了这项功能,他人更难使用或出售您丢失的设备,而“丢失模式”会向找到您设备的任何人明确表明,这台设备仍为您所有,没有您的密码无法重新激活

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Magic Battery for mac(连接设备电量显示)v7.6.0中英激活

App Magic Battery会在菜单栏中显示通过蓝牙连接的受支持的输入设备和耳机的电池电量。还支持内置电池。Magic Battery支持所有Apple输入和音频设备。...Magic Battery for mac(连接设备电量显示)图片Magic Battery for mac功能介绍现代化的GUI,用于显示连接的设备及其电池电量。...在详细视图中,电池电量显示在设备图标旁边。在仅图标视图中,一旦打开应用程序菜单,便会显示电池电量。紧凑视图以很少占用空间的方式显示所有信息。苹果芯片支持。自动检测连接或断开的设备。然后相应地调整视图。...当设备的电池电量达到20%时接收通知。支持自动启动:用户登录后即可启动该应用程序(可选)。

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百度DuerOS激活设备超5000万意味着什么?

搭载百度DuerOS的智能设备激活数量从0到1再到5000万,只用了1年时间。百度今天发布的2017年Q4财报显示,DuerOS已成为百度用户增长的驱动力。...百度在财报上还公布了一组数据:百度DuerOS人工智能操作系统,截至2018年1月进入的设备激活数量已突破5000万,月活跃设备已超过1000万,这是百度第一次在财报中公布DuerOS的设备数量,也是DuerOS...从百度公布的DuerOS设备数据来看,DuerOS将成为百度新用户获取的方式,每一台设备可以算一个用户,更长远地看,智能电视、智能手机等等智能设备,也是获取用户的重要渠道,百度可以通过DuerOS设备获得更多移动互联网用户...百度DuerOS短时间内进入如此多的设备,合作伙伴功不可没,未来百度与华为、小米等超级巨头战略合作落地,DuerOS设备数量恐怕还要大规模增长,拿下一个巨头就拿下了数亿设备,这就是开放生态模式的魅力。...相对于智能手机全球数十亿的激活数量而言,DuerOS设备数量目前只是一个小指头。

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PHPStorm2017.1.3永久激活方法之本地激活成功教程激活

下载 1、phpstorm https://www.jetbrains.com/phpstorm/download/ 2、激活成功教程包 激活成功教程补丁无需使用注册码,下载地址:http://idea.lanyus.com...jar/JetbrainsPatchKeygen-1.2.1.jar 安装目录:D:\Program Files (x86)\JetBrains\JetbrainsCrack-2.6.2.jar 放置激活成功教程包...将激活成功教程包放到phpstorm安装目录下的lib文件夹,如: D:\Program Files (x86)\JetBrains\PhpStorm 2017.1.3\lib\JetbrainsCrack...打开phpstorm 到网站http://idea.lanyus.com/ 生成一个激活码 开始激活 复制代码 菜单 help >>>> Register 选择Activation Code 将激活码粘贴进去...点击OK按钮就激活了 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/155370.html原文链接:https://javaforall.cn

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linux激活环境变量_Pycharm激活

localhost6 localhost6.localdomain6 172.25.254.250 content.example.com 0.0.0.0 account.jetbrains.com 2.激活.../pycharm.sh 选择激活激活(Activate code) EB101IWSWD-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...注意:(目前这个激活码只能维持到2018年10月份。) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。

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激活函数

产生背景深度学习模型中其它的层都是线性的函数拟合,即便是用很深的网络去拟合,其还是避免不了线性的特性,无法进行非线性建模,而加入非线性激活函数单元,当线性函数的输出层经过非线性激活单元的时候,其输出呈现一种非线性的变化...常用的激活函数Sigmoid 函数图片该函数可以将实数压缩到开区间(0,1), 一般用在二分类任务的输出.当x很大或者很小时,该函数处于饱和状态。...-1, 1), 导数最大虽然有所缓解, 但是依然不可避免梯度消失问题图片ReLU函数线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数...图片LeakyReLU函数ReLU的一个变体, 解决Relu负数是导数为0问题, 一般用在神经网络中间层图片ReLU6函数ReLU的一个变体, Relu在x>0的区域使用x进行线性激活,有可能造成激活后的值太大...激活函数汇总下面激活函数,它们的输入为单一变量.图片图片下面几个激活函数,它们的输入为多个变量.图片

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激活函数

深度学习基础理论-CNN篇 激活函数 激活函数(activation function)层又称非线性映射层,顾名思义,激活函数的引入为的是增加整个网络的表达能力(即非线性)。...在实际使用中,有多达十几种激活函数可供选择。本节以Sigmoid型激活函数和ReLU函数为例,介绍涉及激活函数的若干基本概念和问题。 直观上,激活函数模拟了生物神经元特性:接受一组输入信号并产生输出。...在神经科学中,生物神经元通常有一个阈值,当神经元所获得的输入信号累积效果超过了该阈值,神经元就被激活而处于兴奋状态;否则处于抑制状态。...ReLU函数是目前深度卷积神经网络中最为常用的激活函数之一。另外,根据ReLU函数改进的其他激活函数也展示出更好的性能。...正是由于ReLU函数的这些优质特性,ReLU函数已成为目前卷积神经网络及其他深度学习模型(如递归神经网络RNN等)激活函数的首选之一。 end

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激活函数

常见激活函数及其导数: image.png 1. Sigmoid 函数 【注】Sigmoid 型函数是指一类 S 型曲线函数,为两端饱和函数。...即在训练时,如果参数在一次不恰当的更新后,第一个隐藏层中的某个 ReLU 神经元在所有的训练数据上都不能被激活,那么这个神经元自身参数的梯度永远都会是 0,在以后的训练过程中永远不能被激活。...4.2 带泄漏的 ReLU 带泄漏的 ReLU 在输入 时,保持一个很小的梯度 ,这样当神经元非激活时也能有一个非零的梯度可以更新参数, 避免永远不能被激活。...4.5 Swish 函数 Swish 函数是一种自门控激活函数,其定义如下: swish(x)=xσ(βx)\begin{array}{c} \mathrm{swish}(x) = x \sigma(\...Maxout 单元 Maxout 单元也是一种分段线性函数,Sigmoid 型函数、ReLU 等激活函数的输入是神经元的净输入 ,是一个标量。

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激活还是不激活?CVPR2021-Activate Or Not

简介 在该工作中,我们提出了一种名为ACON(Activate Or Not)激活函数。此外,我们发现由NAS搜索得到的Swish函数,是我们常用的ReLU激活函数的平滑形式。...最后我们提出了一个meta-ACON激活函数和其设计空间,它可以自适应的选择是否激活神经元,通过替换原网络的激活层,能提升1-2个点的网络精度(ResNet-152)。...所以我们可以得到,Swish激活函数是ReLU函数的一种平滑近似。...总结 Meta-ACON 前面我们有提到,ACON系列的激活函数通过 的值来控制是否激活神经元(为0,即不激活)。因此我们需要为ACON设计一个计算 的自适应函数。...在前向过程中,首先计算beta,x首先在H和W维度上求均值,然后经过两层1x1卷积,最后由sigmoid激活函数得到一个(0, 1)的值,用于控制是否激活

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