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小米招股书显示，其营业收入和净利润结构以及发展轨迹等，均与苹果有相似之处。其中，小米业务结构分为四部分：智能手机、IoT与生活消费产品、互联网服务及其他。这与苹果iphone等硬件以及服务收入为主的业务结构颇为相似。不仅如此，小米智能手机在2017年整个营收中占比70.3%，互联网服务占比8.6%，而且智能手机在2015、2016、2017三年来的占比是逐年下降的，分别依次为 80.4%、71.3%、70.3%，而互联网服务收入占比三年来分别依次为4.9%、9.6%、8.6%。

和垃圾分类器一样，一个理想的垃圾检测器，需要大量的“垃圾”标注数据来支撑。但是与分类数据集相比，检测数据集除了标注类别外还要标注图位置坐标，这样的标注工作更为艰巨。在完成垃圾检测的图像数据集后，就可以利用当前主流的深度学习检测算法来实现批量垃圾的分类。

另外，当局进一步控制公共交通，凯旋门及香榭丽舍大街周边的地铁站全部关闭，远郊铁路的不少站点也暂时关闭。当局也进一步控制道路交通，使得进入市中心的交通路线更加有限。普通民众不仅出行不便，示威者的行动也受到了限制。当晚，多数示威者陆续从香榭丽舍大街等地点撤离，警方步步为营，逐步收回了对香榭丽舍大街等地的控制权。随着巴黎新一轮示威浪潮暂时告一段落，警方全天在巴黎逮捕了900多人，菲利普当晚再度发表电视讲话强调示威已经得到了官方控制。

“垃圾”图像数据准备为了实现一个理想的垃圾自动分类器，需要有一个已经分好类别的“垃圾”图像数据集作为训练的基础。然而当前并没有这样一个可以直接使用的数据集，所以我们首先自己动手收集海量的“垃圾”图像并为每张图像标注上相应的类别。数据集的收集一直是一件耗时耗力的工作，为了快速便捷地完成“垃圾”图像数据集的收集，我们依据官方发布的垃圾分类指南上每一类所包含的垃圾名称，通过在百度图片上爬取名称对应的图像来实现。官方发布的垃圾分类指南如下图所示。

目前中国与巴基斯坦正着手建设中巴经济走廊。大量的中国公司前往巴基斯坦，协助当地启动交通、通信等多方面的基础设施建设。这些建设的铺开对巴基斯坦当地的经济有着明显的拉动作用，而交通和通信设施的改善，也会让巴基斯坦政府的社会治理能力越来越强。就是这一点恰恰在俾路支引起了强大反弹：经济的发展必然造成社会结构的改变，无疑会让俾路支传统的部落酋长们感到自己的权威受到威胁；同时呢，巴基斯坦国内的经济利益分配不均，会让俾路支人感觉到自己虽付出了土地，可好处都让信德人和旁遮普人拿走了，也就愈发愤怒。