歡圓形表盤的朋友們而言，FossilCarlyleGen5是一款顏值極高的智能手表，表徑達到了44mm，而且表帶可以選擇皮制和鋼制兩種材質。手表搭載了高通驍龍3100處理器，內置GPS，運行WearOS智能化操作系統，支持心率監測和運動追蹤，并支持用戶自行安裝App。表身支持30米防水，可以在游泳的時候穿戴。手機的電池僅能維持一天的中度使用，不過它支持快充，30分鐘左右就能從0%充滿至100%。

優點：續航長；支持肌肉熱力圖。

缺點：不支持用戶自裝App。

GarminVenue2同樣采用了圓形的表盤，表徑為45mm。這款手表采用了定制系統，不支持用戶自行安裝App，但包含的功能仍舊非常豐富，不但內置GPS和心率監測，支持50米防水，支持離線播放音樂，還能繪制肌肉熱力圖。同時，Venu2還支持支付寶、買粉絲二維碼支付。在智能模式下，Venu2的續航時間可以高達11天，而且持續亮屏使用GPS定位的情況下，也能堅持22小時。

優點：系統操控流暢；支持自裝App；時尚百搭；售價親民

缺點：Tizen系統國內軟件數量有限。

雖然GalaxyWatch3已經發布，但是Jupit3r個人還是覺得GalaxyWatchActive2的外形設計更勝一籌，圓潤的造型讓它能搭配更多的類型的服飾，不管是商務、休閑還是運動都能適配。而且從硬件方面看，兩款手表同樣都是搭載了獵戶座9110芯片，Watch3僅僅升級了運存和內置存儲，體驗的提升非常有限，但是價格要高出50%，所以相對而言，GalaxyWatchActive2更值得入手。

這款搭載三星自家Tizen操作系統，比WearOS更加流暢，操控界面更為友好。而且，除了三星的智能手機之外，任何搭載Android5.0以上操作系統的其它手機也都能支持，只是部分功能會受到限制。手表支持50M和IPX8的防水，可以在游泳時佩戴。目前GalaxyWatchActive2的售價僅1299元，而且618還有大量的活動，剛需可以考慮購買。

優點：雙系統切換；支持自裝App；支持長續航模式。

缺點：外觀設計過于模仿AppleWatch

要說外形最像AppleWatch的智能手表，OPPOWatch稱第二，估計沒有其它設備敢稱第一了。因為正反面都采用了3D曲面設計，它的顏值相比AppleWatch其實還要更勝一籌。OPPOWacth解決了很多用戶在選擇智能手表時的一個困境：真智能還是長續航？因為它搭載了由Android系統魔改的ColorOSWatch和RT0S雙系統，方便用戶自行切換，其中后者的續航可達10天以上。此外，這款手表的功能也很強大，心率檢測，GPS，eSIM，VOOC快充，一個都沒落下。

優點：超長續航；雙GPS；高分辨率。

缺點：鴻蒙系統目前bug較多

華為WATCH3Pro采用了1.43寸的OLED顯示屏，分辨率高達466*466px，外層是藍寶石表鏡覆蓋。搭載鴻蒙操作系統HarmonyOS2.0，具備eSIM獨立通信功能，支持三大運營商的一號雙終端。在HarmonyOS2.0的互聯互通功能上，HUAWEIWATCH3可以實現手表遙控手機拍照和拍攝視頻，視頻通話從手表流轉到電視，支持智能家居設備控制，操控汽車等。此外，WACTH3Pro還采用了雙GPS，可以極大地提高定位地精確度。續航方面，華為WATCH3Pro在節能模式下，可實現21天的使用時間。即使在智能模式下，續航時間也可以達到5天。

優點：設計感強；可自裝App；多種配色。

缺點：售價較高；續航時間短。

萬寶龍Summit2+是一款高端的智能腕表，提供了共四個版本：黑色精鋼、青銅色精鋼、原色精鋼以及女士款（玫瑰金色）。其中男士款表徑為43.5mm，女士款表徑42mm。這款手表的外殼設計以萬寶龍旗下的機械腕表1858為靈感，不過選用了一塊1.28寸（女士款1.2寸）的AMOLED屏幕作為表盤，分辨率達到了418*418px（女士款390*390px），外層是2mm厚的藍寶石表鏡。硬件方面，這款手表搭載了高通驍龍3100處理器，并配置了1GB運行內存。功能方面，這款手表支持GPS，NFC，心率檢測，運動追蹤，IP68級防水防塵。續航方面，在智能模式，AlwaysOn模式下，可堅持一天，節能模式下3-5天。

優點：設計感強；可自裝App；

缺點：售價較高；續航時間短

與其說是智能腕表，豪雅智能手表Connected更像是傳統手表，主打高端市場。表殼采用了不銹鋼，而表圈則采用了PVD處理的陶瓷材質，高檔感十足。這款手表搭載了1.39寸的OLED顯示屏，分辨率高達454*454px，外層表鏡則采用了藍寶石防刮玻璃材質。功能方面，這款手表同樣是搭載高通驍龍3100處理器，運行WearOS操作系統，支持GPS，心率檢測，運動追蹤，50米防水。續航發光面，手表內置430mAh鋰電池，可提供1天的續航時間。

優點：系統流暢；App體驗好；功能豐富。

缺點：續航時間較短；僅能適配iPhone。

外貿獨立站好做嗎？

外貿獨立站是目前的趨勢。

獨立站的優勢和劣勢：

【優勢】：

1. 無平臺規則限制，個性化獨立化的站點，不會被平臺牽著鼻子走。

2. 客戶資源屬于自己，通過后臺保留的客戶郵箱，客戶資料都可以作為后期分析和推廣的資源。

3. 無比價競爭，客戶來到你的獨立網站，所有產品都是屬于你自己的，而不會想平臺上多家店鋪賣同一種商品，客戶會各家比較再下單購買，一旦你的價格或者產品不是有足夠的競爭力，就會流失掉訂單和客戶。

【劣勢】：

1. 入門較難，因為建站涉及到技術方面的東西比較多，諸如購買域名，空間，支付集成，風險控制以及后臺的技術維護等，都需要比較專業的技術知識，如果一個完全不懂技術的人要自己建站還是有一定的困難。

2.成本相對較高，獨立建站就意味著你要花錢建站，而且沒有平臺的穩定流量支持，后期推廣，運營，客服，售后都需要人力支持和成本花銷。可以考慮響貝建站，他們是一家專業的外貿建站推廣企業，經驗還是很豐富的。

人工神經網絡概念梳理與實例演示

人工神經網絡概念梳理與實例演示

神經網絡是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入并流經激活閾值的多個節點。

遞歸性神經網絡一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網絡，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。

如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用于推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。

在這部分中，我們將介紹一些強大并被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之后，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。

隨著深層神經網絡的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關于AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎么能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網絡和遞歸神經網絡、怎樣搭建一個遞歸神經網絡對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神經網絡。

一、什么是神經網絡？

人工神經網絡算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網絡的每一個特征都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。

連接人工神經元系統建立起來之后，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之后就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。

人工神經網絡可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網絡的輸入層，再通過神經網絡的隱藏層直到關于數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網絡產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網絡得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網絡節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網絡的輸出結果就會無限靠近預期結果。

二、訓練過程

在搭建一個神經網絡系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網絡輸出結果是怎么產生的。然而我們并不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。

網絡的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然后將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網絡的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決于它的重要性，換句話說，取決于這個像素就不會影響神經網絡關于整個輸入數據的結論。

起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網絡在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決于它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。

在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給后續層的節點，在通過所有隱藏層后最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網絡得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一只貓還是狗?)。神經網絡猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網絡又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。

深度學習是一個復雜的過程，由于大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬件使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。

但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網絡函數。這其中包括激活函數、優化算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。

激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小于某個閾值就是0，如果其輸入大于閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化算法決定了神經網絡怎么樣學習，以及測試完誤差后，權重怎么樣被更準確地調整。最常見的優化算法是隨機梯度下降法。最后, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網絡的執行效果。

Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網絡變得簡單。創建神經網絡結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，并且根據你的實際需求來修改現有結構。

三、神經網絡的類型以及應用

神經網絡已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網絡變得更加高效。

GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。

隨著更大數據集的產生，類似于Image