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苹果绕id工具_绕ID教程(iOS13.313.3.1)

前几期,我已经第一时间将绕ID教程给我的粉丝奉上,当然我也会一直做这个事情,由于越狱软件的不支持,所以导致iOS13.3以上是不能成功绕过ID锁的,所以今天给大家上一个适合iOS13.3,以及13.3.1...可以直接在软件里点击升级即可) 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1bGsnGxlpHDBK3IWEWu3LAg 密码:vo9b 需要苹果系统进行越狱,步骤呢,可以看我《绕ID...教程》,图片如下: 二、绕ID软件和Python(Windows系统下完成): (1)绕ID软件: 链接:https://pan.baidu.com/s/1k7TgYUAv7W78AKiahlOjaA...(1)对于第二部中的(1)绕ID软件运行,在界面输入En,如图: (2)输入验证码,这个验证码就是“Write this Code:XXXXXX”,其中XXXXXX就是你本次的验证码,在最下面光标输入该验证码

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    LaTeX插图

    } \end{figure} 3.6 文字绕排 对于小幅的图表,使用绕排的方式可以得到更为紧凑的页面,在篇幅紧张或注重行文的场合,效果往往比浮动环境更有吸引力。...由于 TeX 固有的限制,文字绕排的效果还无法做到尽善尽美,对绕排图表的位置、形状、使用都有一些限制。因此在使用绕排工具时,往往需要仔细的调整,或者另寻它途。...它们的语法格式如下: % 下面四个参数都是必选的 \begin{figwindow}[,,,] 绕排文字> \end{figwindow} \begin...{tabwindow}[,,,] 绕排文字> \end{tabwindow} figwindow 和 tabwindow 环境会在 绕排文字> 的段落中开一个窗口...图表的位置由前两个参数确定, 是一个整数,确定被绕排图表的垂直位置,图表将在这么多行文字下方显示; 可以是 l,c,r,表示窗口开在段落左、中、右的位置。

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    召回 粗排 精排,如何各司其职?

    精排-最纯粹 精排是最纯粹的排序,也是最纯粹的机器学习模块。它的目标只有一个,就是根据手头所有的信息输出最准的预测。我们也可以看到,关于精排的文章也是最多的。...精排也是整个环节中的霸主,你在召回上的一个改进点,精排没有get到,那你这个改进点就不能在实际环境中生效。前面的环节想要做出收益,都得精排“施舍”。...粗排-略显尴尬的定位 相比于召回和精排,粗排是定位比较尴尬的。在有的系统里,粗排可以很丝滑的平衡计算复杂度和候选数量的关系。但是在有的例子中,粗排可能只是精排甚至召回的一个影子。...所以,粗排的模型结构大多数情况下都很像精排或者召回。 粗排是一个非常容易照本宣科的地方,因为粗排不是必需的环节。...如果你的候选数量非常少,那连召回都不需要了;如果你的精排能吃的下召回的输出,那可以考虑实验对比是不是需要粗排。但是假如不加粗排,总感觉欠缺点什么。

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    电感绕制方式细谈

    单层绕法:将导线紧密地绕在电感线圈的圆柱形心柱上,相邻的线圈间不会重叠,一般适用于高频电路中的小电感器件。这种绕法具有低电阻、低电容和高电感等特点,但由于线圈密集,制造难度较大。...多层绕法:将导线沿着电感线圈的长度方向绕制,将多层线圈交错排列,相邻的线圈之间会重叠部分,一般适用于低频电路中的大电感器件。...这种绕法具有高电感、低电阻和低漏感等特点,但电容较大,需要注意电路中的互感影响。 骨架绕法:将导线绕在一个开放的、类似于骨架的结构上,形成一个“骨架电感器件”。...但是,由于蜂房式线圈的制造难度较大,需要精密的线圈绕制和连接技术,因此成本较高。 多层绕法是一种常用的电感线圈绕制技术,它通常由两个或多个平面线圈沿着共同的轴线叠加组成。...每个平面线圈由绕制在绝缘芯子或骨架上的导线构成,它们沿着轴线方向被一起绕制在一起,并且相互隔开一定距离,形成一个紧凑的结构。

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    “快排”笔记

    我想大抵可能便如上所述,“娇惯纵容”多了,以前只要简单的调调 sort,而今真刀实枪起来便不胜招架了,也罢,有了些许教训,也算进一步认识到“知其然不知其所以然”的道理,在此简单笔记一番,引以为戒吧 ~   而“快排”...(快速排序)便是这次笔记的主题,话说在各类排序算法中,“快排”应该算是“明星”算法了,因其时间、空间复杂度俱佳,而被广泛运用于实际程序开发中(也许上面那个 sort 便是 :)),网上已有非常多优秀的教程说明...循环1、2两步于上述所划分的两部分数据之上,直到部分只剩下一个数据元素为止   根据上述的算法步骤,一个典型的快排程序,大抵便是这个样子: /*!...(或者说对于很多二分(甚至多分)算法)实现的一般方法,有趣的是,上面提到的书籍中也说到了另一种实现快排算法的“循环”方式,颇有趣味: //!...,那么快排的并行实现就会变的相对明晰,而这个任务分解,其实就是上面快排“循环”实现的一个延伸: struct SortParam { int* a; int l; int r;

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    普通快排与随机快排的世纪大战

    方法 103 104 105 106 107 5*107 108 普通快排 0.00204557 0.02453995 0.32335813 4.83641084 63.91342704 456.20516078...1176.27041785 随机快排 0.00228848 0.03292949 0.39734049 5.41323487 66.26046769 451.38552999 1108.05737074...也可以使用可视化的方法将上表变得更加清楚,普通排序在数据量较小时具有一定的性能优势,随机快排可能是因为添加了随机选择这一项操作而影响了部分性能,但是随着数据量进一步增大,两者之间的性能会非常接近。...接下来是对有序序列进行测试, 方法 103 104 105 106 普通快排 0.06262696 / / / 随机快排 0.03440228 0.45189877 7.28055120 95.54553382...普通快排在数据量非常小的时候就把栈给挤爆喽,从另一侧面反映出随机快排的必要性,在处理比较极端也就是完全有序的序列时具有较大的优势。

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