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南国羽说
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编程算法

安卓系统模拟器windows搭建

  话说,最近有人问我为什么做刷机包只需半小时就成功。她不知道我才不会刷上十几次机来测一个ROM呢。我用的是安卓模拟器。其实市面上已经有了很多模拟器,为什么要慢慢搭建IMG SD卡 JAVA环境呢?原因很简单:开放性大,便于制作ROM。下面正式开讲。 [url href="http://pan.baidu.com/share/link?shareid=2731697548&uk=1194224559"]下载地址[/url] 准备文件: 1 下载Android SDK WIN7 的安装方法与 XP …

2013年7月7日 1条评论 7012点热度 12人点赞 Dong Wang 阅读全文
微小工作

u880s 百度云OS固件更新

ROM大小:97.2MB 完整大小: 101925670 字节 MD5: C7DD12D98221E9E4FDF7E221EA480E77 SHA1: 5505CC565D147B5AFDBFD1050AEEB319BE94357BCRC32: A022AD94 Android版本:2.3.7 UI类型:百度云ui 适合机型:中兴U880S 更新日期:2013-06-20 刷机方法: 用Recovery刷入: 1. 将下载下来的 zip 刷机包不要解压,直接放到 内存卡(SDcard)上; 2. 进入 recove…

2013年6月21日 5条评论 10779点热度 33人点赞 阅读全文
微小工作

QQ2012秦时明月美化版 - 第三方QQ美化版

刚刚完成了对QQ2012的美化,使他更具有秦时明月的风格。废话不多说,上图 这次优化对于APK文件进行了ODEX化处理文件有点大。 如果,你问我为何对QQ2012优化,而不是2013,。原因很简单:2012功能比2013好,QQ2013的UI太像微信。,总体兼容性比2013好很多。 下载链接: 近期,我也会为秦时明月量身定制安卓手机系统,QINOS,请大家拭目以待。   不行不行太瞌睡了,我要睡了。    

2013年6月10日 2条评论 12064点热度 33人点赞 阅读全文
善用软件

TeamViewer--远程协作的利器

                                                                   小羽有段时间不在家,手头有没电脑,一些工作常常…

2013年4月29日 0条评论 7654点热度 12人点赞 阅读全文
善用软件

IDM(Internet Download Manager)神级下载神器

                                         IDM(Internet Download Manager)是一款优秀的HTTP,HTTPS,FTP协议的下载工具。赞誉极多,获得CNET下载管理工具五星评价。很多用户评价其为“best of best”…

2013年4月12日 2条评论 16363点热度 12人点赞 阅读全文
善用软件

360Amigo System Speedup-系统优化“瑞士军刀”软件中的

天朝的某系统优化类软件号称“极其方便实用,用户口碑极佳”。但是为何百度百科会对此描述出现各种质疑提示呢?其中的缘由不言而喻。然而,天朝的子民怎能没有一款真正意义上的”安全卫士“呢? 于是。。。。经@张公子子风推荐。今天小羽给大家带来360Amigo System Speedup 。 360Amigo无广告、无弹窗,对个人用户免费开放,安装包体积仅有3.13MB(想一想某卫士的体积,再对比一下两者的功能,哈哈),完美支持 Windows 8以及 Win7/Vista/XP,内存占用小 。 让我邪恶的引用一下度娘的话。…

2013年3月30日 0条评论 7577点热度 30人点赞 阅读全文
善用软件

avast杀毒软件

来自捷克首都布拉格的反病毒软件,凭借其性能优异的免费家庭版迅速为其赢得良好口碑及知名度,为你的PC提供全面高级的保护。Avast 7拥有八大防护模块:文件防护、网页防护、即时消息防护、邮件防护、P2P防护、网络防护、脚本防护、行为防护,这么完善的防护系统,定能让你的系统练就一副金刚不坏之身! avast! Free Antivirus可以用到2038年的avast注册码:W6754380R9978A0910-4TZ59467 安装后,点击左侧的“维护”-注册,找到“离线注册”,点击“插入许可密钥”按钮,然后在弹出框…

2013年3月10日 8条评论 27113点热度 30人点赞 阅读全文
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Dong Wang

I am a PhD student of TU Graz in Austria. My research interests include Embedded/Edge AI, efficient machine learning, model sparsity, deep learning, computer vision, and IoT. I would like to understand the foundational problems in deep learning.

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