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  • 历代iPad主要参数对比,更新于2021年09月

    万次阅读 多人点赞 2020-11-11 09:35:57
    历代iPad主要参数对比

    历代iPad主要参数对比

    在这里插入图片描述买前生产力,买后爱奇艺的iPad,你也要来一台吗?
    那看看我为你准备的历代iPad主要尝试对比把。

    按年份排序

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad
    1代
    2010.01A40.25G9.7寸
    132PPI
    蜂窝板
    可打电话
    2iPad
    2代
    2011.09A50.5G9.7寸
    132PPI
    前30W
    后70W
    加入
    摄像头
    3iPad
    3代
    2012.03A5X1G9.7寸
    264PPI
    前30W
    后500W
    屏幕升级
    4iPad mini
    1代
    2012.10A50.5G7.9寸
    163PPI
    前120W
    后500W
    小屏iPad
    5iPad
    4代
    2012.10A6X1G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后500W
    常规升级
    6iPad Air
    1代
    2013.10A71G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后500W
    轻薄iPad
    64位CPU
    7iPad mini
    2代
    2013.10A71G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后500W
    屏幕升级
    64位CPU
    8iPad mini
    3代
    2014.10A71G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后500W
    指纹识别
    9iPad Air
    2代
    2014.10A8X2G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    指纹识别
    性能越进
    10iPad mini
    4代
    2015.10A82G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后800W
    全贴合屏
    11iPad Pro 12.9
    1代
    2015.10A9X4G12.9寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    手写笔
    性能跃进
    12iPad Pro 9.7
    1代
    2016.03A9X2G9.7寸
    264PPI
    前500W
    后1200W
    小改
    13iPad(2017)
    5代
    2017.03A92G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    低价
    14iPad Pro 10.5
    1代
    2017.06A10X4G10.5寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    刷新屏
    120Hz
    15iPad Pro 12.9
    2代
    2017.06A10X4G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    刷新屏
    120Hz
    16iPad(2018)
    6代
    2018.06A102G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    常规升级
    17iPad Pro 11
    1代
    2018.10A12X4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Face ID
    Type C
    18iPad Pro 12.9
    3代
    2018.10A12X4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Face ID
    Type C
    19iPad mini
    5代
    2019.03A123G7.9寸
    326PPI
    前700W
    后800W
    小钢炮
    20iPad(2019)
    7代
    2019.10A103G10.2寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    屏幕变大
    21iPad Air
    3代
    2020.03A124G10.5寸
    264PPI
    前700W
    后800W
    常规升级
    22iPad Pro 11
    2代
    2020.03A12Z4G/6G11寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    浴霸后摄
    3D扫描
    23iPad Pro 12.9
    4代
    2020.03A12Z4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    浴霸后摄
    3D扫描
    24iPad(2020)
    8代
    2020.09A123G10.2寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    常规升级
    25iPad Air
    4代
    2020.09A144G10.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Type-C
    边框指纹
    26iPad Pro 11
    3代
    2021.04M18G/16G12.9寸
    264PPI
    前1200W
    后1200W
    M1强劲性能
    5G蜂窝网
    27iPad Pro 12.9
    5代
    2021.04M18G/16G12.9寸
    264PPI
    前1200W
    后1200W
    M1强劲性能
    5G蜂窝网
    mini LED 屏
    28iPad(2021)
    9代
    2021.09A13待核实10.2寸
    264PPI
    前1200W
    后800W
    常规升级
    29iPad mini
    6代
    2021.03A15待核实8.3寸
    326PPI
    前1200W
    后1200W
    TYPE-C
    二代笔

    在这里吐槽一下,官方对iPad Pro 产品线的命名非常混乱;和日常命名习惯不符,需要特别注意。

    按产品分类

    iPad

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad
    1代
    2010.01A40.25G9.7寸
    132PPI
    蜂窝板
    可打电话
    2iPad
    2代
    2011.09A50.5G9.7寸
    132PPI
    前30W
    后70W
    加入
    摄像头
    3iPad
    3代
    2012.03A5X1G9.7寸
    264PPI
    前30W
    后500W
    屏幕升级
    4iPad
    4代
    2012.10A6X1G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后500W
    常规升级
    5iPad(2017)
    5代
    2017.03A92G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    低价
    6iPad(2018)
    6代
    2018.06A102G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    常规升级
    7iPad(2019)
    7代
    2019.10A103G10.2寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    屏幕变大
    8iPad(2020)
    8代
    2020.09A123G10.2寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    常规升级
    9iPad(2021)
    9代
    2021.09A13待核实10.2寸
    264PPI
    前1200W
    后800W
    常规升级

    iPad Air

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad Air
    1代
    2013.10A71G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后500W
    轻薄iPad
    2iPad Air
    2代
    2014.10A8X2G9.7寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    指纹识别
    性能越进
    3iPad Air
    3代
    2020.03A124G10.5寸
    264PPI
    前700W
    后800W
    常规升级
    4iPad Air
    4代
    2020.09A144G10.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Type-C
    边框指纹

    iPad mini

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad mini
    1代
    2012.10A50.5G7.9寸
    163PPI
    前120W
    后500W
    小屏iPad
    2iPad mini
    2代
    2013.10A71G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后500W
    屏幕升级
    64位CPU
    3iPad mini
    3代
    2014.10A71G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后500W
    指纹识别
    4iPad mini
    4代
    2015.10A82G7.9寸
    326PPI
    前120W
    后800W
    全贴合屏
    5iPad mini
    5代
    2019.03A123G7.9寸
    326PPI
    前700W
    后800W
    小钢炮
    6iPad mini
    6代
    2021.03A15待核实8.3寸
    326PPI
    前1200W
    后1200W
    TYPE-C
    二代笔

    iPad Pro 12.9

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad Pro 12.9
    1代
    2015.10A9X4G12.9寸
    264PPI
    前120W
    后800W
    手写笔
    性能跃进
    2iPad Pro 12.9
    2代
    2017.06A10X4G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    刷新屏
    120Hz
    3iPad Pro 12.9
    3代
    2018.10A12X4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Face ID
    Type C
    4iPad Pro 12.9
    4代
    2020.03A12Z4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    浴霸后摄
    3D扫描
    5iPad Pro 12.9
    5代
    2021.04M18G/16G12.9寸
    264PPI
    前1200W
    后1200W
    M1强劲性能
    5G蜂窝网
    mini LED 屏

    iPad Pro 其他尺寸

    型号年份处理器运存屏幕摄像头新特性
    1iPad Pro 9.7
    1代
    2016.03A9X2G9.7寸
    264PPI
    前500W
    后1200W
    小改
    2iPad Pro 10.5
    1代
    2017.06A10X4G10.5寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    刷新屏
    120Hz
    3iPad Pro 11
    1代
    2018.10A12X4G/6G12.9寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    Face ID
    Type C
    4iPad Pro 11
    2代
    2020.03A12Z4G/6G11寸
    264PPI
    前700W
    后1200W
    浴霸后摄
    3D扫描
    5iPad Pro 11
    3代
    2021.04M18G/16G11寸
    264PPI
    前1200W
    后1200W
    M1强劲性能
    5G蜂窝网

    历代iPad外观预览

    型号外观
    1iPad 1代暂无
    2iPad 2代暂无
    3iPad 3代暂无
    4iPad mini 1代暂无
    5iPad 4代暂无
    6iPad Air 1代
    7iPad mini 2代
    8iPad mini 3代
    9iPad Air 2代
    10iPad mini 4代
    11iPad Pro 12.9 1代
    12iPad Pro 9.7 1代
    13iPad(2017) 5代
    14iPad Pro 10.5 1代
    15iPad Pro 12.9 2代
    16iPad(2018) 6代
    17iPad Pro 11 1代
    18iPad Pro 12.9 3代
    19iPad mini 5代
    20iPad(2019) 7代
    21iPad Air 3代
    22iPad Pro 11 2代
    23iPad Pro 12.9 4代
    24iPad(2020) 8代
    25iPad Air 4代
    26iPad Pro 11 3代
    27iPad Pro 12.9 5代
    28iPad 9代
    29iPad mini 6代

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    个人爱好,纯原创,如有编辑错误,欢迎大家指正。数据更新于2021年09月

    展开全文
  • 音频相似度对比 Demo

    万次阅读 多人点赞 2015-11-24 16:06:06
    简单的音频相似度对比 Demo环境AndroidStudio、MATLAB、Audacity 基本思路和流程1. 录音,保存音频数据 2. 从二进制文件中获取音频原始数据 3. 音频滤波 4. 计算音频信号短时能量 5. 截取音频信号有效数据 6. 对对比...

    #简单的音频相似度对比 Demo

    ##环境
    AndroidStudio、MATLAB、Audacity
    ##基本思路和流程
    1. 录音,保存音频数据
    2. 从二进制文件中获取音频原始数据
    3. 音频滤波
    4. 计算音频信号短时能量
    5. 截取音频信号有效数据
    6. 对对比音频数据进行同上操作
    7. 计算标准音频与对比音频数据的余弦距离

    ##核心代码

    	import java.io.DataInputStream;
    	import java.io.IOException;
    	
    	/**
    	 * Created by lzy on 2015/11/18.
    	 */
    	public class AudioDataOperate {
    	
    	    public static final int TYPE_16BIT = 1;
    	    public static final double DATA_START_VALUE = 0.025;
    	    public static final double DATA_END_VALUE = 0.025;
    	
    	    /**
    	     * 按编码类型提取音频数据
    	     *
    	     * @param dis
    	     * @param size
    	     * @param type
    	     * @return
    	     */
    	    public static short[] getAudioData(DataInputStream dis, int size, int type) {
    	        short[] audioData = new short[size];
    	        try {
    	            byte[] tempData = new byte[2];
    	            long audioDataSize = 0;
    	            while (dis.read(tempData) != -1) {
    	                // 每16位读取一个音频数据
    	                audioData[(int) audioDataSize] = (short) (((tempData[0] & 0xff) << 8) | (tempData[1] & 0xff));
    	                audioDataSize++;
    	                if (audioDataSize == size) {
    	                    break;
    	                }
    	            }
    	        } catch (IOException e) {
    	            e.printStackTrace();
    	        }
    	        return audioData;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 归一化
    	     */
    	    public static double[] normalize(short[] data) {
    	        short max = findMax(data);
    	        double[] result = new double[data.length];
    	        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
    	            result[i] = ((double) data[i] / max);
    	        }
    	        return result;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 归一化
    	     */
    	    public static double[] normalize(double[] data) {
    	        double max = findMax(data);
    	        double[] result = new double[data.length];
    	        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
    	            result[i] = data[i] / max;
    	        }
    	        return result;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 自身点乘
    	     *
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] dotProduct(double[] data) {
    	        double[] result = new double[data.length];
    	        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
    	            result[i] = data[i] * data[i];
    	        }
    	        return result;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 查找最大值
    	     *
    	     * @param data
    	     * @return
    	     */
    	    private static short findMax(short[] data) {
    	        short max = data[0];
    	        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
    	            if (max < Math.abs(data[i])) {
    	                max = (short) Math.abs(data[i]);
    	            }
    	        }
    	        System.out.println("max :  " + max);
    	        return max;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 查找最大值
    	     *
    	     * @param data
    	     * @return
    	     */
    	    private static double findMax(double[] data) {
    	        double max = data[0];
    	        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
    	            if (max < Math.abs(data[i])) {
    	                max = Math.abs(data[i]);
    	            }
    	        }
    	        System.out.println("max :  " + max);
    	        return max;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 生成窗函数
    	     */
    	    public static double[] generateWindows(int N, int i) {
    	        // 使用最简单的矩形窗
    	        double[] wins = new double[i * N];
    	        for (int j = 0; j < i * N; j++) {
    	            wins[j] = 1;
    	        }
    	        return wins;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 生成窗函数   hamming窗
    	     */
    	    public static double[] generateHammingWindows(int N, int i) {
    	        // 使用最简单的矩形窗
    	        double[] wins = new double[i * N];
    	        for (int j = 0; j < i * N; j++) {
    	            wins[j] = 0.54 - 0.46 * (Math.cos(2 * Math.PI * j / (i * N)));
    	        }
    	        return wins;
    	    }
    	
    	
    	    /**
    	     * 短时能量
    	     */
    	    public static void shortTimeEnergy() {
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 计算卷积
    	     *
    	     * @param self  数据段
    	     * @param other 窗函数 (默认窗函数的长度远小于数据长度)
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] conv(double[] self, double[] other) {
    	        double[] result = new double[self.length + other.length - 1];
    	        double current = 0;
    	        for (int i = 0; i < self.length + other.length - 1; i++) {
    	            current = 0;
    	            for (int j = 0; j <= i; j++) {
    	                if (j >= self.length || i - j >= other.length) {
    	                    continue;
    	                }
    	                //TODO 去除一些数据的运算提高效率
    	
    	                current += self[j] * other[i - j];
    	            }
    	            result[i] = current;
    	        }
    	        return result;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 计算余弦距离 dot(En_compare, En_standard)/(norm(En_compare)*norm(En_standard))
    	     *
    	     * @param standard
    	     * @param comapre
    	     * @return
    	     */
    	    public static double cosineDistance(double[] standard, double[] comapre) {
    	        double dot = 0;
    	        double normStandard = 0;
    	        double normCompare = 0;
    	        for (int i = 0; i < standard.length; i++) {
    	            dot += standard[i] * comapre[i];
    	            normStandard += standard[i] * standard[i];
    	            normCompare += comapre[i] * comapre[i];
    	        }
    	        double distance = dot / (Math.sqrt(normStandard) * Math.sqrt(normCompare));
    	        return distance;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 通过阈值得到音频有效数据开始的下标
    	     */
    	    public static int findDataStartIndex(double[] audioData) {
    	        for (int i = 0; i < audioData.length; i++) {
    	            if (audioData[i] > DATA_START_VALUE) {
    	                return i;
    	            }
    	        }
    	        return -1;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 通过阈值得到音频有效数据结束的下标
    	     */
    	    public static int findDataEndIndex(double[] audioData) {
    	        for (int i = audioData.length - 1; i >= 0; i--) {
    	            if (audioData[i] > DATA_END_VALUE) {
    	                return i;
    	            }
    	        }
    	        return -1;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 截取音频有效数据(通过阈值获得的数据前后开始结束的下标来截取数据)
    	     *
    	     * @param audioData
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] getUsefulData(double[] audioData, int start, int end) {
    	        double[] usefulData = new double[end - start];
    	        for (int i = start; i < end; i++) {
    	            usefulData[i - start] = audioData[i];
    	        }
    	        return usefulData;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 截取音频有效数据(通过阈值获得的数据前后开始结束的下标来截取数据)
    	     *
    	     * @param audioData
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] getUsefulData(double[] audioData) {
    	        int start = AudioDataOperate.findDataStartIndex(audioData);
    	        int end = AudioDataOperate.findDataEndIndex(audioData);
    	        System.out.println("dataLength   " + audioData.length + "     getUsefulData    " + "start: " + start + "   end : " + end);
    	        return getUsefulData(audioData, start, end);
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 处理对比音频使其与标准音频长度相同(通过阈值获得的数据开始下标截取与标准音频相同长度的音频数据)
    	     *
    	     * @param audioData
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] dealCompareData(double[] audioData, int start, int length) {
    	        double[] usefulData = new double[length];
    	        for (int i = start; i < start + length; i++) {
    	            //从有效音频开始点截取标准音频的长度的音频可能超过对比音频长度边界
    	            if (i >= audioData.length) {
    	                usefulData[i - start] = 0;
    	            } else {
    	                usefulData[i - start] = audioData[i];
    	            }
    	        }
    	        return usefulData;
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 处理对比音频使其与标准音频长度相同(通过阈值获得的数据开始下标截取与标准音频相同长度的音频数据)
    	     *
    	     * @param audioData
    	     * @return
    	     */
    	    public static double[] dealCompareData(double[] audioData, int length) {
    	        int start = AudioDataOperate.findDataStartIndex(audioData);
    	        System.out.println("dealCompareData: " + audioData.length + "   " + start + "   " + length);
    	        return dealCompareData(audioData, start, length);
    	    }
    	
    	    /**
    	     * 滤波(差分方程)
    	     *
    	     * @param audioData
    	     */
    	    public static double[] filter(double[] audioData, double b0, double b1) {
    	        double[] result = new double[audioData.length];
    	        result[0] = audioData[0];
    	        for (int i = 1; i < audioData.length; i++) {
    	            result[i] = b0 * audioData[i] + b1 * audioData[i - 1];
    	        }
    	        return result;
    	    }
    	}
    

    ##遇到的问题
    1. MATLAB、Audacity导入音频原始数据时文件的大尾端、小尾端问题

    ##改进内容:
    1. 优化短时能量,卷积计算过程,提高计算效率
    2. 改进滤波方法
    ##项目截图
    这里写图片描述
    ##项目地址
    https://github.com/xdyuchen/AudioScore

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  • 各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结

    万次阅读 多人点赞 2017-12-14 10:41:20
    序言 还是要持续总结,持续积累。 一、聚类的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、聚类算法分类 1.基于划分 给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,...

    序言

    还是要持续总结,持续积累。


    一、聚类的目标

    使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。


    二、聚类算法分类

    1.基于划分

    给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。
    特点:计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。
    算法:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法

    2.基于层次

    对给定的数据集进行层次似的分解,直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
    特点:较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。
    算法:BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法

    3.基于密度

    只要一个区域中的点的密度大过某个阈值,就把它加到与之相近的聚类中去。
    特点:能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
    算法:DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法

    4.基于网格

    将数据空间划分成为有限个单元(cell)的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
    特点

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    如下,在利用网表使用对比/ECO工具时,需要勾选“对比属性”,才能将网表中元件属性的更改信息导入到ECO中。

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