佳能腾彩PIXMAE518经济打印一体机开启个性居家生活

如果打印机可以玩得更丰富些,比如帮您管理海量的照片,修复照片,进行创意照片打印,DIY各种手工礼品,拼贴画、卡片和日历等等,那么它一定能成为你工作生活中形影不离的好伙伴。     

变形计 多彩T20

$参考价格:待定联系电话:400-699-0600特点:独特的扩展系统兼容多种功能配件,各种功能按键提供了便利的操作。多彩根据游戏玩家个性需求,全新推出一款造型粗犷硬朗的游戏键盘——T20,创新地融合了变形装甲的外观理念,并且采用了外设扩展系统,兼容各种功能配件,黑色的外观以及硬朗的线条使键盘稳重而不失野性。     

网店也疯狂 巧用美图淘淘打造个性水印

现如今,不带点个性或是没有抢眼的宝贝图片,是很难留住行色匆匆的网购消费者的;但是通常卖家们又没有多少时间精力、或是没有多少专业知识来搞定这些个性美化。所以,网店卖家们就需要美图淘淘这款专为网店掌柜们设计的批处理美图工具!比如给图片添加个性水印,在这款软件里就可轻松完成。导入水印图片实时生成美图淘淘带有较为方便且人性化的水印导入功能。在软件的"水印"标签功能页,点击"新增水印"按钮可     

传递奥运 美图秀秀打造运动员个性拼图

对于我们来说,即便平时不怎么运动,但每到奥运会开幕,可以看到自己喜爱的运动员征战赛场,仿佛身上每个细胞都跟着被激活了。无论我们大声呐喊,还是在心里默默加油,都是真心希望TA能成为奥运冠军。好在明星们现在都有微博,我们可以用"美图秀秀"做张喜爱运动员的拼图再@TA,就能将这份祝福传达啦!小编就拿自己喜爱的刘翔来做祝福拼图吧:首先需要找来刘翔参赛项目的田径跑道图片做背景,还有一些     

个性迥异,相映双辉,KINGMAX 3.0 U盘悍将双雄齐耀目

对于消费者而言,一款U盘是否具有吸引力,首先考虑的一定会是:能够抓住眼球的产品外观、足够的存储空间及更快的读写速度。为了满足用户的需求,同时给用户提供更为专业、安全、时尚的移动存储解决方案,世界级存储品牌领导厂商KINGMAX刚柔并济,精心推出两款USB3.0质优闪存盘--UD-09和PD-09,堪称"悍将双雄"。风格迥异、个性使然,各自风流又交相辉映,为整个存储市场带来了全新的韵味。KINGMAX独特的创意和创新总能带给我们极大的视觉感官,     

企业文化需要追求个性创新发展

企业文化理论从20世纪80年代提出以来,经过20多年的实践,如今发展快、口号多、落地难,有的演变为企业文化的“作秀”。要提升企业核心竞争力,必须在塑造优秀企业文化中,追求企业个性,避免雷同,求得创新发展。     

试论增强职业技术教育适应性的三个维度

增强职业技术教育适应性必须做好需求适应和适应需求的大文章.针对如何提高职业教育适应性的问题,提出职业教育既要适应经济社会发展对高素质技术技能人才的需要,也要适应受教育者就业和个性发展对职业教育供给的需要,还要适应职业教育自身发展对基本规律和时代特征的需要.     

大学生教育管理应以理性个性培养为导向

个性包括品德、品格、爱好、自我修养等,能够反映一个人的整个精神面貌。个性并非是与生俱来的,也并非完美无缺,有的还可能存在较大的缺陷。理性个性是个性的升华,是自由、全面、和谐和自律的个性,是一种理想,一种追求,是个性发展的最高境界。目前,高校在培养大学生理性个性的过程中还存在一定问题和矛盾。大学生教育管理应该在主导者的积极指导下,让学生来对自己的个性发展负责,培养理性个性,让他们懂得怎样去理解别人,同别人相处,懂得自己所肩负的责任。     

基于个性诊断的路段缺失速度值估计

针对基于GPS的浮动车技术因无法做到对路网的时空间全覆盖导致部分路段实时交通状态缺失问题,提出基于热门路段个性化诊断(personality diagnosis base on popular road,PDPR)模型对各路段上的缺失速度值进行估计。使用K均值算法对所有原始数据作离散化处理,根据数据覆盖率对路段进行分类;以高覆盖率路段的速度数据为辅助,使用个性诊断算法(personality diagnosis,PD)对低覆盖率路段进行缺失速度估计,把估计值映射到连续型空间。实验结果表明,PDPR模型估计误差比PPCA(probabilistic principal component analysis)算法低32.84%,比滑动平均法低5.70%。     

一个面向微博的情感倾向性分析模型

在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。