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    android m 滑动解锁,滑动解锁Slideunlock

    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。...只需用手指在距离感应器上方来回扫描设定次数,或者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。能有效的节省您触屏手机仅有的一两颗实体按键的使用率,从而达到延长手机使用寿命的目的。...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!)...发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/148025.html原文链接:https://javaforall.cn

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    滑动窗口

    滑动窗口(Sliding window)是一种流量控制技术。早期的网络通信中,通信双方不会考虑网络的拥挤情况直接发送数据。...由于大家不知道网络拥塞状况,同时发送数据,导致中间节点阻塞掉包,谁也发不了数据,所以就有了滑动窗口机制来解决此问题。参见滑动窗口如何根据网络拥塞发送数据仿真视频。...TCP中采用滑动窗口来进行传输控制,滑动窗口的大小意味着接收方还有多大的缓冲区可以用于接收数据。发送方可以通过滑动窗口的大小来确定应该发送多少字节的数据。...另一种情况是发送方可以发送一个1字节的数据报来通知接收方重新声明它希望接收的下一字节及发送方的滑动窗口大小。...不同的滑动窗口协议窗口大小一般不同。发送方窗口内的序列号代表了那些已经被发送,但是还没有被确认的帧,或者是那些可以被发送的帧。

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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...发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/206863.html原文链接:https://javaforall.cn

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