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android m 滑动解锁,滑动解锁Slideunlock

滑动解锁(Slideunlock)在之前的塞班机上可谓光茫四射,惹得一身荣耀,如今登入android市场,依然备受关注,多种解锁截屏法方式,满足不同人的需求。...现在作者将此软件的功能创意不断完善移植到Android系统,当前1.0的,距离感应器、重力加速感应器的加解锁功能已经被完美实现。...更新说明 1.修改了图标,细化了滑动界面。 2.增加了解锁震动反馈。 3.增加了解锁提示字体颜色设置。 4.10秒钟不解锁自动锁屏。 功能介绍 1.一键加锁浮动按钮。...3.重力加速感应器翻转手机加锁,在约两秒钟内将手机翻转屏幕朝下再朝上翻转完成加解锁操作 4.仿iPhone滑动解锁,也可以启用系统屏幕锁,只是用本软件感应器和浮动按钮加锁,皮肤包是下一步开发的重点,目前暂时只集成一款常规皮肤...关闭方法:“系统设定->位置和安全->选择设备管理器”从中取消滑动解锁对应勾选(这个应该算是个玩android的小常识吧!)

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微管滑动模型动画_滑动平均序列

因为本人是自学深度学习的,有什么说的不对的地方望大神指出 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially...然后说一下这个滑动平均模型和深度学习有什么关系:通常来说,我们的数据也会像上面的温度一样,具有不同的值,如果使用滑动平均模型,就可以使得整体数据变得更加平滑——这意味着数据的噪音会更少,而且不会出现异常值...滑动平均模型的代码实现 看到这里你应该大概了解了滑动平均模型和偏差修正到底是怎么回事了,接下来把这个想法对应到TensorFlow的代码中。...,步骤如下: 1、定义训练轮数step 2、然后定义滑动平均的类 3、给这个类指定需要用到滑动平均模型的变量(w和b) 4、执行操作,把变量变为指数加权平均值 # 1、定义训练的轮数...) # 2、给定滑动衰减率和训练轮数,初始化滑动平均类 # 定训练轮数的变量可以加快训练前期的迭代速度 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage

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