最新范文 方案 计划 总结 报告 体会 事迹 讲话 倡议书 反思 制度 入党

制备纳米材料的物理方法和化学方法

日期:2020-06-01  类别:最新范文  编辑:一流范文网  【下载本文Word版

制备纳米材料的物理方法和化学方法 本文关键词:方法,制备,纳米材料,物理,化学

制备纳米材料的物理方法和化学方法 本文简介:制备纳米材料的物理方法和化学方法(********)纳米科学技术是20世纪80年代末产生的一项正在迅猛发展的新技术。所谓纳米技术是指用若干分子或原子构成的单元—纳米微粒,制造材料或微型器件的科学技术。纳米材料的制备方法甚多,目前制备纳米材料中最基本的原则有二:一是将大块固体分裂成纳米微粒;二是由单个

制备纳米材料的物理方法和化学方法 本文内容:

制备纳米材料的物理方法和化学方法

(********)

纳米科学技术是20世纪80年代末产生的一项正在迅猛发展的新技术。所谓纳米技术是指用若干分子或原子构成的单元—纳米微粒,制造材料或微型器件的科学技术。

纳米材料的制备方法甚多,目前制备纳米材料中最基本的原则有二:一是将大块固体分裂成纳米微粒;二是由单个基本微粒聚集形成微粒,并控制微粒的生长,使其维持在纳米尺寸。

1物理制备方法

早期的物理制备方法是将较粗的物质粉碎,如低温粉碎法、超声波粉碎法、冲击波粉碎法、蒸气快速冷却法、蒸气快速油面法等等。近年来发展了一些新的物理方法,这些方法我们统称为物理凝聚法,物理凝聚法主要分为

(1)真空蒸发靛聚法

将原料用电弧高频或等离子体等加热,使之气化或形成等离子体,然后骤冷,使之凝结成纳米微粒。其粒径可通过改变通入惰性气体的种类、压力、蒸发速率等加以控制,粒径可达1—100nm。具体过程是将待蒸发的材料放人容器中的柑锅中,先抽到或更高的真空度,然后注人少量的惰性气体或性、等载气,使之形成一定的真空条件,此时加热,使原料蒸发成蒸气而凝聚在温度较低的钟罩壁上,形成纳米微粒。

(2)等离子体蒸发凝聚法

把一种或多种固体颗粒注人惰性气体的等离子体中,使之通过等离子体之间时完全蒸发,通过骤冷装置使蒸气奴聚制得纳米微粒。通常用于制备含有高熔点金属合金的纳米微粒,如Fe-A1,Nb-

Si等。此法常以等离子体作为连续反应器制备纳米微粒。

综上所述,物理方法通常采用光、电等技术使材料在真空或惰性气氛中蒸发,然后使原子或分子形成纳米颗粒,它还包括球磨、喷雾等以力学过程为主的制备技术。物理法的特点是:操作简单,成本低,但产品纯度不高,颗粒分布不均匀,形状难以控制。

2化学制备方法

化学法是指通过适当的化学反应,从分子、原子、离子出发制备纳米物质,它包括化学气相沉积法、化学气相冷凝法、溶胶一凝胶法、水热法、沉淀法、冷冻干燥法等。

化学气相沉积(CVD)是迄今为止气相法制备纳米材料应用最为广泛的方法,该方法是在一个加热的衬底上,通过一种或几种气态元素或化合物产生的化学元素反应形成纳米材料的过程,该方法主要可分成热分解反应沉积和化学反应沉积。该法具有均匀性好,可对整个基体进行沉积等优点。其缺点是衬底温度高。随着其它相关技术的发展,由此衍生出来的许多新技术,如金属有机化学缺陷相沉积、热丝化学气相沉积等技术。

化学气相冷凝法(CVC)主要通过有机高分子热解获得纳米粉体,具体过程是先将反应室抽到或更高真空度,然后注入惰性气体He,使气压达到几百帕斯卡,反应物和载气He从外部系统先进入前部分的热磁控溅射CVD装置由化学反应得到反应物产物的前驱体,然后通过对流达到后部分的转筒式骤冷器,用于冷却和收集合成的纳米微粒。

化学沉淀法是在金属盐类的水溶液中控制适当的条件使沉淀剂与金属离子反应,产生水合氧化物或难溶化合物,使溶液转化为沉淀,然后经分离、干燥或热分解而得到纳米级超微粒。化学沉淀法可分为直接沉淀法、均匀沉淀法、共沉淀法和醇盐水解沉淀法。

篇2:SVM使用方法总结

SVM使用方法总结 本文关键词:使用方法,SVM

SVM使用方法总结 本文简介:SVM的使用方法(整理完成于2011-03-14)目录1Libsvm下载32Libsvm3.0环境变量设置33训练和测试数据集下载34运行python程序的环境配置35LIBSVM使用的一般步骤是:36再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式。47Libsvm数据格式制作:48Windo

SVM使用方法总结 本文内容:

SVM的使用方法

(整理完成于2011-03-14)

1

Libsvm下载3

2

Libsvm3.0环境变量设置3

3

训练和测试数据集下载3

4

运行python程序的环境配置3

5

LIBSVM

使用的一般步骤是:3

6

再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式。4

7

Libsvm数据格式制作:4

8

Windows版本的工具4

9

核函数的使用简介8

10

grid.py的使用10

11

subset.py使用方法11

12

checkdata.py的使用方法12

13

easy.py使用方法12

14

一个具体的应用实例13

15

备注:常见问题的解决办法15

1

Libsvm下载

在你给我发的邮件地址http://www.16fw.com/fileview_352799.html

下载,这个解压放到C盘根目录,然后拷贝C:/gnuplot/binary中的gnuplot.exe放到C:/libsvm-3.0/windows下面即可。

5

LIBSVM

使用的一般步骤

1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集

2)对数据进行简单的缩放操作;

3)首要考虑选用RBF

核函数;

4)采用交叉验证选择最佳参数C与g

5)采用最佳参数C与g

对整个训练集进行训练获取支持向量机模型;

6)利用获取的模型进行测试与预测。

6

libsvm-3.0数据及其格式

该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下:

[label]

[index1]:[value1]

[index2]:[value2]

[label]

[index1]:[value1]

[index2]:[value2]

Label

就是说class(属于哪一类),就是你要分类的种类,通常是一些整数。

index

是有順序的索引,通常是连续的整数。就是指特征编号,必须按照升序排列

value

就是特征值,用来

train

的数据,通常是一堆实数组成。

(注:修改训练和测试数据的格式为程序可以识别的程序

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

……

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

例如:

2.3

1:5.6

2:3.2

表示训练用的特征有两维,第一维是5.6,第二维是3.2,目标值是2.3

注意:训练和测试数据的格式必须相同,都如上所示。测试数据中的目标值是为了计算误差用

7

Libsvm数据格式制作

该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上FormatDataLibsvm.xls来完成。

FormatDataLibsvm.xls使用说明:

a.

先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面):

value1

value2

label

value1

value2

label

value1

value2

label

b.

然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具->宏->执行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。测试可用,下载地址在(http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9299654.html?from=like

),或者自己再google中搜索下载即可。

8

Windows版本的工具

Windows版本的工具svm-scale.exe进行训练和测试数据的归一化,svm-train.exe进行模型训练,svm-predict.exe进行预测,具体步骤和过程在下面介绍。

2、

C:/libsvm-3.0/windows下的工具使用方法

打开C:/libsvm-3.0/windows

,里面有四个windows的exe程序。下面解释一下这四个exe执行程序的意义和用法

①svm-scale.exe:

scale输入数据,简单优化数据以提高精度。

扫描数据.

因为原始数据可能范围过大或过小,svmscale可以先将数据重新scale

(縮放)

到适当范围使训练与预测速度更快

使用方法:svm-scale.exe

[-l

lower]

[-u

upper]

[-y

y_lower

y_upper]

[-s

save_name]

[-r

store_name]

filename;其中

-l:数据下限标记;

lower:缩放后数据下限

缺省值:

lower

=

-1;

-u:数据上限标记;

upper:缺省值:

upper

=

1,代表着没有对y进行缩放;

-y:是否对目标值同时进行缩放;

y_lower:为下限值;

y_upper:为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数可以设定为

–y

-1

1

);

-s

save_name:表示将缩放的规则保存为文件save_name;

-r

store_name:表示将缩放规则文件store_name载入后按此缩放;

filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。

缩放规则文件可以用文本浏览器打开,看到其格式为:

y

lower

upper

min

max

x

lower

upper

index1

min1

max1

index2

min2

max2

其中的lower

与upper

与使用时所设置的lower

与upper

含义相同;index

示特征序号;min

转换前该特征的最小值;max

转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出,当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文

件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为:

(Value-lower)*(max-min)/(upper

-

lower)+lower

其中value为归一化后的值,其他参数与前面介绍的相同。

建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。

svm-train.exe:训练数据,生成模型

使用方法:svm-train.exe

[options]

training_set_file

[model_file],其中:

options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示

-s

svm类型:设置SVM

类型,默认值为0,可选类型有(对于回归只能选3或4):

0

C-SVC

1

n-SVC

2

--

one-class-SVM

3

e-SVR

4

n-SVR

-t

核函数类型:设置核函数类型,默认值为2,可选类型有:

0

--

线性核:uv

1

--

多项式核:

(g*uv+

coef

0)deg

ree

2

--

RBF

核:e(

u

v

2)

g

3

--

sigmoid

核:tanh(g*uv+

coef

0)

-d

degree:核函数中的degree设置,默认值为3;

-g

g

:设置核函数中的g

,默认值为1/

k

-r

coef0:设置核函数中的coef

0,默认值为0;

-c

cost:设置C-

SVC、e

-

SVR、n

-

SVR中从惩罚系数C,默认值为1;

-n

n

:设置n

-

SVC、one-class-SVM

与n

-

SVR

中参数n

,默认值0.5;

-p

e

:设置n

-

SVR的损失函数中的e

,默认值为0.1;

-m

cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位,默认值为40;

-e

e

:设置终止准则中的可容忍偏差,默认值为0.001;

-h

shrinking:是否使用启发式,可选值为0

或1,默认值为1;

-b

概率估计:是否计算SVC或SVR的概率估计,可选值0

或1,默认0;

-wi

weight:对各类样本的惩罚系数C加权,默认值为1;

-v

n:n折交叉验证模式。

training_set_file:是要进行训练的数据集;

model_file:是训练结束后产生的模型文件,该参数如果不设置将采用默认的文件名,也可以设置成自己惯用的文件名。

(注1:其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。操作参数

-v

随机地将数据剖分为n

部分并计算交叉检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM

的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM

类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数将采用默认值。)

(注2:网上实验中的参数-s取3,-t取2(默认)还需确定的参数是-c,-g,-p

另,

实验中所需调整的重要参数是-c

–g,-c和-g的调整除了自己根据经验试之外,还可以使用gridregression.py对这两个参数进行优化。(需要补充)

该优化过程需要用到Python(测试是2.5),Gnuplot(测试是4.2),gridregression.py(1、该文件需要修改路径2、下载地址在http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6784903.html,再试没有使用过)。

然后在命令行下面运行:

python.exe

gridregression.py

-log2c

-10,10,1

-log2g

-10,10,1

-log2p

-10,10,1

-s

3

–t

2

-v

5

-svmtrain

E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/svm-train.exe

-gnuplot

E:/libsvm/libsvm-2.86/gnuplot/bin/pgnuplot.exe

E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/train.txt

>

gridregression_feature.parameter

以上三个路径根据实际安装情况进行修改。

-log2c:是给出参数c的范围和步长

-log2g:是给出参数g的范围和步长

-log2p:是给出参数p的范围和步长上面三个参数可以用默认范围和步长

-s:选择SVM类型,也是只能选3或者4

-t是选择核函数

-v

:10

将训练数据分成10份做交叉验证。默认为5

为了方便将gridregression.py可以将其存放在python.exe安装目录下

trian.txt为训练数据,参数存放在gridregression_feature.parameter中,可以自己命名。

搜索结束后可以在gridregression_feature.parameter中最后一行看到最优参数。

其中,最后一行的第一个参数即为-c,第二个为-g,第三个为-p,最后一个参数为均方误差。前三个参数可以直接用于模型的训练。

然后,根据搜索得到的参数,重新训练,得到模型。

例如:svmtrain.exe

-s

3

-p

0.0001

-t

2

-g

32

-c

0.53125

-n

0.99

feature.scaled

再例如:运行svmtrain.exe

heart_scale会得出下面结果输出:

其中,

#iter为迭代次数,

nu

是你选择的核函数类型的参数,

obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值,

rho为判决函数的偏置项b,

nSV

为标准支持向量个数(0=

0x020400A1:

self.queue.appendleft(item)

else

self.queue.insert(0,item)

16

篇3:删除电信手机没用软件方法

删除电信手机没用软件方法 本文关键词:没用,删除,电信,方法,手机

删除电信手机没用软件方法 本文简介:删除电信手机没用软件方法(以华为C8500为例)(删除有风险,请谨慎)下载ROOTz4roo和RE管理器备用2.设置——应用程序——开发——USB调试(打开)3.安装ROOTz4roo,安装好后运行软件,点击临时root或永久root(这里推荐临时root),在手机端安装z4root以后,点击roo

删除电信手机没用软件方法 本文内容:

删除电信手机没用软件方法(以华为C8500为例)

(删除有风险,请谨慎)

下载ROOT

z4roo和RE管理器备用

2.设置——应用程序——开发——USB调试

(打开)

3.安装ROOT

z4roo,安装好后运行软件,点击临时root或永久root(这里推荐临时root),

在手机端安装z4root以后,点击root,然后手机自动重启即可root,如果root不成功或者出现bug,重启机器即可恢复之前状态。

4.安装R.E管理器,用R.E管理器进入system下的app目录同时删除apk和.odex文件(注意要先将权限设置为读写后才能删除,设置读写权限有些容易弄混淆,所以一定要看清楚,当上方显示为“挂载为读写”时才是读写状态,而非后面按钮上的“挂载读写”。)

文件名

程序名

删除

版本

备注

91pandareade.apk

91熊猫看书

可删

2.1

删了,用开卷有益,比他好用。

91pandareade.odex

AlarmClock.apk

闹钟

可删

2.1

2.2

可以被代替,我没试验,因为我很少用。

AlarmClock.odex

ApplicationsProvider.odex

BaiduMobile.apk

百度

可删

2.1

哎,垃圾,纯粹垃圾,删了,省空间。

BaiduMobile.odex

BaiduTiebar.apk

百度贴吧

可删

2.1

哎,垃圾,纯粹垃圾,删了,省空间。

BaiduTiebar.odex

Besttone.apk

号码百事通

可删

2.1

这个不好用,而且自启动,不好。

Besttone.odex

Browser.apk

互联网

可删

2.1

2.2

有ucweb。还要他有毛用,删了省空间。

Browser.odex

Calculator.apk

计算器

可删

2.1

2.2

可以被代替,我用的少,也就没动它了。

Calculator.odex

Calendar.apk

日历

可删

2.1

2.2

删这软件比较垃圾,换成365日历了。

Calendar.odex

CalendarProvider.apk

日历存储

可删

2.1

2.2

是上面附带的,直接删了,省空间。

CalendarProvider.odex

ChinaTelecomCustomize.apk

电信定制服务

可删

2.1

忘了是什么,删了没错,省空间。

ChinaTelecomCustomize.odex

ChsPack.apk

简体中文词库类,输入法

可删

2.2

删了。输入法还是自己装吧。

ChsPack.odex

ChtPack.apk

繁体中文词库输入法,注音

可删

2.2

同上

ChtPack.odex

Contacts.apk

通讯录

可删

2.1

2.2

先装第三方,然后删除,再重启,搞定!

Contacts.odex

dazhongdianping.apk

大众点评

可删

2.1

删了,我感觉没啥好用的,枪手太多。

dazhongdianping.odex

DocumentToGo.apk

文档阅读器

可删

2.1

如果不看office之类的东西,就删了吧

DocumentToGo.odex

Defaultcontainerservice.odex

deskclock.apk

自带闹钟

可删

2.2

用第三方闹钟的可删

deskclock.odex

eLive.apk

天翼live

可删

2.1

没什么用处,我直接删了。

eLive.odex

Email.apk

电子邮件

可删

2.1

2.2

邮件吗,感觉没啥好用的,也可以不删。

Email.odex

EmotionClockWidget.apk

我的时钟

可删

2.1

删了,没用处,对我来说,也可以不删

EmotionClockWidget.odex

FileManager.apk

文件管理器

可删

2.1

可以被代替,这个不好用。

FileManager.odex

FlightManager.apk

航班啥的

可删

2.1

删除没商量。

FlightManager.odex

FMRadio.apk

收音机

可删

2.2

2.1

没找到代替的软件,暂时凑乎着用吧。

FMRadio.odex

Geniewidget.apk

天气与新闻

可删

2.2

换成墨迹了

Geniewidget.odex

Gmail.apk

Gmail

可删

2.2

不用GMAIL的就删了吧)

Gmail.odex

GoogleBackupTransport.apk

谷歌备份传输

可删

2.2

没什么用处

GoogleBackupTransport.odex

GoogleCalendarSyncAdapter.apk

日历同步

可删

2.2

(删了没感觉有特殊)

GoogleCalendarSyncAdapter.odex

GoogleContactsSyncAdapter.apk

存储联系人信息

可删

2.2

怕影响到联系人未删,有人删了没问题

GoogleContactsSyncAdapter.odex

GoogleFeedback.apk

谷歌信息反馈

可删

2.2

据说删除后开机会提示错误,不过我删了没什么副作用。

GoogleFeedback.odex

GooglePartnerSetup.apk

谷歌合作伙伴设置

可删

2.2

删了感觉没啥特殊的

GooglePartnerSetup.odex

GoogleQuickSearchBox.apk

谷歌搜索

可删

2.2

删了影响到桌面的搜索插件。没用的东西,删了。

GoogleQuickSearchBox.odex

GoogleServicesFramework.apk

同步支持服务

可删

2.2

删了不能同步联系人,不能登录google,我没删

GoogleServicesFramework.odex

GlobalSearch.apk

快速搜索框

可删

2.1

真的没什么用,还占用空间。

GlobalSearch.odex

GoogleSearch.apk

百度搜索

可删

2.1

我不用,我都是用ucweb的。

GoogleSearch.odex

HuaweiSyncClient.apk

同步(电信版)

可删

2.1

这个真没用,一个字删。

HuaweiSyncClient.odex

HWAppMarket.apk

智汇云

可删

2.1

用处真的不大,不如掌上应用汇。

HWAppMarket.odex

Hwcalla_taiwan.apk

繁体中文手写输入法

可删

2.2

可写简体的,不用手写的可删

Hwcalla_taiwan.odex

HwIME.apk

华为输入法

可删

2.1

个头大不好用,换搜狗输入法个人意见。

HwIME.odex

HWTheme_Entertainment.apk

娱乐

可删

2.1

无线桌面主题,桌面删了这个也要删。

HWTheme_Entertainment.odex

HWTheme_Social.apk

社交生活

可删

2.1

同上

HWTheme_Social.odex

HWTheme_Work.apk

工作

可删

2.1

同上上

HWTheme_Work.odex

iMusic.apk

爱音乐

可删

2.1

用处不大可删除

iMusic.odex

Kingsoft_C8600.apk

金山词霸

可删

2.1

用处不大,要用的话,最好删了重装。

Kingsoft_C8600.odex

LatinIME.apk

Android键盘键盘输入法

可删

2.2

没用,直接删除

LatinIME.odex

LatinImeTutorial.apk

android键盘输入法设置

可删

2.2

上面输入法的设置,上面的删了,这个也删了

LiveWallpapers.apk

当前壁纸

可删

2.1

2.2

不知道有什么用,删了,没问题。

LiveWallpapers.odex

LiveWallpapersPicker.apk

动态壁纸选择器

可删

2.2

2.1

为了速度还是把它给删了吧。

LiveWallpapersPicker.odex

LocalCityWeatherClock.apk

我的天气时钟

可删

2.1

可以用墨迹天气代替,感觉比他强大。

LocalCityWeatherClock.odex

Maps.apk

Google地图

可删

2.2

自行换成brust版本

Maps.odex

MarketUpdater.apk

谷歌市场升级

可删

2.2

软件更新用到,用到的话就可以保留。

MarketUpdater.odex

MediaUploader.apk

媒体上传

可删

2.2

删除没商量

MetaMidpPlayer.apk

Java

可删

2.1

Java是比较老旧的东西了,用处不大。

MetaMidpPlayer.odex

MidpPlayer.apk

Java

可删

2.1

Java是比较老旧的东西了,用处不大。

MidpPlayer.odex

Minimap.apk

迷你地图

可删

2.1

这个可以留用,还是不错的。

Minimap.odex

MMITest_Ⅱ.apk

工程模式用的手机测试程序

可删

2.1

2.2

不知道干吗的,难道用户是白老鼠。

MMITest_Ⅱ.odex

Music.apk

音乐

可删

2.2

2.1

可以被代替,不如酷我听听好用。

Music.odex

Mybookmarks.apk

我的书签

可删

2.1

不好使,没用过,直接删了

Mybookmarks.odex

MyCalendar.apk

我的日历

可删

2.1

同上

MyCalendar.odex

MyEvent.apk

我的日程

可删

2.1

同上上

MyEvent.odex

MyMemo.apk

我的便签

可删

2.1

同上上上

MyMemo.odex

MyVideo.apk

我的视频

可删

2.1

同上上上上

MyVideo.odex

NetworkLocation.apk

网络位置

可删

2.2

不知道哦干吗用的,删除了没问题。

NetworkLocation.odex

NetManager.apk

网络应用管理

可删

2.1

用处不大,可以被代替,这个不好用。

NetManager.odex

NotePad.apk

记事本

可删

2.1

2.2

没用过,可以被代替,本机暂留待用

NotePad.odex

PhotoAblumWidget.apk

我的相册

可删

2.1

没啥用,可以被代替,我直接给删了。

PhotoAblumWidget.odex

PicoTts.apk

文字语言转换的语音合成引擎

可删

2.1

2.2

文字语言转换的语音合成引擎,设置-语音输入与输出中

PicoTts.odex

PlaneTicket.apk

航班机票

可删

2.1

这个东西是什么,删了

PlaneTicket.odex

QQ.apk

QQ

可删

2.1

先删了后装,不然升级的时候容易出错

QQ.odex

Renren_Android.apk

人人网

可删

2.1

我是没在里面注册过,所以我删了

Renren_Android.odex

Restaurant.apk

餐馆

可删

2.1

这个东西是什么,删了

Restaurant.odex

servosearch.apk

搜索

可删

2.1

一定要删除

Servosearch.odex

SetupWizard.apk

开机引导

可删

2.1

2.2

在定制rom时不可删,刷好机可用rootexplorer删掉。

SetupWizard.odex

SetupWizardEx.apk

设置向导扩展

可删

2.1

类似于系统帮助吧,叫你怎么用系统

SetupWizardEx.odex

SinaWeibo_C8600.apk

新浪微博

可删

2.1

不玩微博,直接删除。

SinaWeibo_C8600.odex

SinaWidget_u8110.apk

新浪新闻

可删

2.1

看新闻我不知道用网页的啊。

SinaWidget_u8110.odex

SNSAccount.apk

开心网

可删

2.1

这个,我已经好久没偷菜了,删除之。

SNSAccount.odex

SNSService.apk

SNS

可删

2.1

这个是什么东西,删除之

SNSService.odex

SogouInput_C8600.apk

搜狗输入法

可删

2.1

删了,然后重装,不然升级容易出错

SogouInput_C8600.odex

SoundRecorder.apk

录音机

可删

2.1

2.2

可以被代替,我没用,删之

SoundRecorder.odex

StaticPhotoFrame.apk

我的相框

可删

2.1

这个东西是什么,删了

StaticPhotoFrame.odex

Stk.apk

UIM卡应用

可删

2.1

2.2

可删可不删,自己看着办

Stk.odex

Street.apk

谷歌街道

可删

2.2

对于国内街道无效果的貌似,与地图关联

Street.odex

Talk.apk

谷歌

Talk

可删

2.1

2.2

但删了就用不了电子市场

Talk.odex

TCWebLink.apk

电信定制服务

可删

2.1

天翼链接

189信箱等

TCWebLink.odex

TianYiSpace.apk

天翼空间

可删

2.1

没有空间,删了删了

TianYiSpace.odex

Tonghuashun_C8600.apk

同花顺

可删

2.1

不玩股票,不赌博,删了

Tonghuashun_C8600.odex

TtsService.apk

语音库服务

可删

2.1

2.2

这个东西是什么,删了没后果

TtsService.odex

TYSX.apk

天翼视讯

可删

2.1

这个有人有用,我没用,删了。

TYSX.odex

UCWEB_C8600.apk

UC浏览器

可删

2.1

删了,然后再重装,不然升级容易出错

UCWEB_C8600.odex

UpdataOnline.apk

在线升级

可删

2.1

用处不大,而且貌似有流量,怕怕,删之

UpdataOnline.odex

UserDictionaryProvider.apk

用户数据字典服务

可删

2.1

2.2

这个用处没看出来,我删了

UserDictionaryProvider.odex

Vending.apk

电子市场

可删

2.2

不建议删除,很多软件的自动升级时候有它很方便

VisualizationWallpapers.apk

音乐可视化壁纸

可删

2.1

2.2

动态音乐背景壁纸,这个用处没看出来,我删了

VisualizationWallpapers.odex

VoiceSearch.apk

语音搜索

可删

2.2

,虽然看上去很美好,事实上我从未用过

v*p*nServices.apk

虚拟专用网服务

可删

2.1

2.2

翻qiang服务,可删,不知道干吗用的,删了

v*p*nServices.odex

Web.apk

可删

2.1

真的没用处,反正我是给删了!

Web.odex

    以上《制备纳米材料的物理方法和化学方法》范文由一流范文网精心整理,如果您觉得有用,请收藏及关注我们,或向其它人分享我们。转载请注明出处 »一流范文网»最新范文»制备纳米材料的物理方法和化学方法
‖大家正在看...
设为首页 - 加入收藏 - 关于范文吧 - 返回顶部 - 手机版
Copyright © 一流范文网 如对《制备纳米材料的物理方法和化学方法》有疑问请及时反馈。All Rights Reserved