手机AI哪家强？这不能仅仅听厂商的宣传。到底有没有一个AI的“安兔兔”来给手机跑个分，客观评价一下手机的AI性能呢？
几天前，国内跑分界两大巨擘之一安兔兔官微表示，正式发布“AI评测”Beta版，为广大机友提供一个可以量化的标准，对自己手机的AI性能有点数。
当我们还在赞叹骁龙835芯片性能有多强悍，多少旗舰机趋之若鹜，以采用骁龙835为营销亮点时，可殊不知，骁龙845也要来了。日前，根据微博曝光的邀请函显示，高通计划在12月4日-8日举办一场名为“骁龙技
小米10、一加8、OPPO Find X2、vivo NEX 3s、iQOO 3、realme X50 Pro……上半年一大波手机发布潮依然在继续，简直让选择困难症不知所措。
苹果iPhone XS系列手机自发布以来，“信号差”一直是备受诟病的问题。原因在于，苹果与高通“分手”了。而新一代的iPhone XS系列全部采用的是英特尔的信号基带。
随着全球首款骁龙888旗舰手机—小米11正式上市销售，各大国产手机厂商也都纷纷开启了骁龙888旗舰手机的预热，毕竟这是高通首款高端5G SOC芯片，不仅仅采用了三星5nm制程工艺，同时还集成了5G基带芯片，解决了外挂5G基带芯片的功耗、发热问题.
从“最多跑一次”到“一次不用跑”，随着智慧政务建设的不断深入，政务服务能力和现代化治理水平不断提升。而这背后，实现跨部门事项联办、数据信息互通，加快推进部门间信息共享和业务协同，“流程改造+数据共享”可谓功不可没。
在两位 up 主和思聪交谈的过程中，up 主发现，其实思聪的本质也和他们一样，都是 GEEK。
昨天，人们发现三星下一代旗舰手机 Galaxy S23 的数据出现在了跑分平台 Geekbench 上。
手机芯片制程工艺，从10nm向7nm的跨步实属不易。而随着摩尔定律接近尾声，制程工艺进一步跨越愈加困难，任何一步对桎梏的突破都历经着艰辛。正因此，对科技的进步我们怀以敬佩与敬畏之心。
大家好，我是一行Spark代码，我叫小小小蕉，不知道为毛，我爸爸大蕉和我妈妈大大蕉把我生的又瘦又长。长这样。 val sssjiao = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("sssjiao").setMaster("yarn-cluster")).parallelize(Array("")); 我真的，不知道怎么说，好长好长啊。。总有小伙伴对着我说： 问君何不乘风起 扶摇直上九万里。 说出来不怕吓着你，其实我一个字都看不懂。 作为一行普通的代码，
日前高通公司正式宣布，将于11月16日-11月18日在三亚海棠湾举行2022骁龙技术峰会，届时万众期待的骁龙8 Gen 2旗舰平台将正式亮相。而结合此前相关爆料，不出意外的话，小米也将紧接着官宣全新的小米13系列将全球首发搭载该芯片，并且最早将在11月底就将推出该机型。现在有最新消息，近日该芯片的跑分已现身Geekbench跑分网站。
其中，猛男粉不到3分钟就被疯抢一空，还有远峰蓝也成为iPhone 13配色热销款。
如果程序员写的功能在测试阶段就被频繁打回，上线了之后，用户反馈这里有问题那里有问题，大家可以想像这样的程序员水平能高到哪里去，纯粹一个“挖坑”程序员无疑。
上个月的计算机视觉学术顶会 CVPR 上，生成式 AI 成了重要方向，高通会议中展示了一把未来有望成为「主流」的 AI 应用：用手机跑大模型 AI 画图。
机器之心原创 作者：泽南 好的 AI 应用，就是要让更多的人能玩得起来。 上星期，OpenAI 发布 GPT-4 让语言大模型的发展进入了新纪元，AI 的智商显著提高，还有了识别图像的多模态能力，微软也宣布 GPT-4 进入必应搜索和 Microsoft 365。 在另一方面，人们也越来越担忧大模型对算力设施的挑战。此前人们估计，以 2 月份的用户数量计算，OpenAI 商用部署 ChatGPT 需要动用 3 万块英伟达 A100 来进行推理，这显然不是个可以接受的数字。面对大规模应用，越来越多的人正在探索
华为kirin710f处理器相当于高通骁龙636，麒麟710f是一个中端处理器，麒麟710采用4乘以A73 2.2GHz+4乘以A53 1.7GHz，独立DSP，ISP加持，支持LTE Cat.12/13，双卡双4G双voLTE，而荣耀8x搭载的是麒麟710f处理器，通过对荣耀8x安兔兔跑分测试，麒麟710安兔兔跑分大约在13万分左右，从跑分来看，麒麟710差不多与高通骁龙636差不多，目前搭载骁龙636处理器的手机，大都跑分在13万分左右。
新能源汽车江湖正走向大乱斗。 作者 | 来自镁客星球的王饱饱 2022的3月份已经走到了尽头，意味着今年的春天也逐渐进入了尾声。 在这个多灾多难的第一季度，作为新能源造车头部势力的“蔚小理”陆续发布了2021年的全年财报。交付数据上小鹏“逆袭”坐到了第一的位置，但实际上并未和蔚来、理想拉开差距，且三者均离“十万辆大关”差了一口气；研发投入上蔚来仍高居首位，理想处于尾席；盈利虽然仍是个难题，但理想已经距离“上岸”不甚遥远。 整体看来，“蔚小理”在这一年都有属于自己的高光一面，也都没有彻底从亏损泥潭中解脱出来。
过去的几个月里，围绕骁龙 8 Gen 3 的内核配置出现过不少「爆料」。有一种说法是它将采用 1+5+2 的三簇 CPU 布局，还有一种说法是将中间的五个核心进一步分叉为 3+2。
就苹果A17 Pro在Geekbench 6上的单核性能而言，它比其前身A16 Bionic快10%。
FatJar是一款运行在eclipse上的插件，通过FatJar这款插件你可以将你的JAVA项目导出为JAR包， 并且如果你的项目包含GUI界面，本机装的也有java运行环境，那就可以直接双击打开了。
1、零跑通过港交所上市聆讯，港股再添造车新势力 2、传因苹果对3nm M3芯片效能不满，台积电内部决定放弃N3工艺 3、高通最终赢得10亿美元反垄断上诉案 4、特斯拉在日本建立了一个虚拟发电厂 5、AMD正式发布Zen 4架构Ryzen 7000 CPU 6、因引擎问题，美国下一代登月火箭Artemis I火箭发射延迟 7、比亚迪净利上半年猛增200% 8、马斯克：年底前广泛推出自动驾驶技术，并让星际飞船入轨 1、零跑通过港交所上市聆讯，港股再添造车新势力 据港交所文件显示，浙江零跑科技股份有限公司（简称零
当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA分量对应的是什么分量，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
说下自己的实验环境，就一台intel 骷髅峡谷 手掌大小，但是是32G内存，用的海盗船3000的哦，全固态intel nvme，速度杠杠的 view实验也能做， 但是做NSX够呛，若加入cisco asa 5506 with firepower，甚至可以做cisco大部分安全实验，真机实验（功耗不会太高，且能执行所有认证和安全检测扫描）
何刚微博中所指的手机品牌，正是华为将于6月21日发布的新机——华为nova 5系列。
高通骁龙8295芯片，作为高通第四代汽车数字座舱平台的旗舰产品，凭借先进的5纳米制程工艺，在智能汽车领域树立了新标杆。这款芯片集成了强大的AI处理能力，算力高达30TOPS（8295P更是达到60TOPS），远超市面上众多竞品，为自动驾驶辅助、智能交互体验奠定了坚实基础。其GPU和CPU性能的显著提升，确保了流畅的多屏显示和复杂图形处理需求，能够在单一芯片上驱动多达11块屏幕，重新定义了未来座舱的沉浸式体验。加之增强的安全特性、高效的连接技术和对最新无线标准的支持，骁龙8295正引领着汽车智能化转型的浪潮，成为众多高端车型及创新品牌首选的智能核心。
2.消息队列CKafka：访问白名单配置可使用IP网段；支持在Partition维度设置offset；监控支持按带宽百分比进行监控；支持控制台查询消息。
你先别问为什么计算不用 BigDecimal，反正程序里面就是有一个类似于这样的方法。
我在多年的工程生涯中发现很多工程师碰到一个共性的问题：Linux工程师很多，甚至有很多有多年工作经验，但是对一些关键概念的理解非常模糊，比如不理解CPU、内存资源等的真正分布，具体的工作机制，这使得他们对很多问题的分析都摸不到方向。比如进程的调度延时是多少？Linux能否硬实时？多核下多线程如何执行？系统的内存究竟耗到哪里去了？我写的应用程序究竟耗了多少内存？什么是内存泄漏，如何判定内存是否真的泄漏？CPU速度、内存大小和系统性能的关联究竟是什么？内存和I/O存在着怎样的千丝万缕的联系？
高通即将于10月25日举行的骁龙峰会上发布新一代旗舰移动平台——骁龙8 Gen3。联发科也确定将于11月6日发布新一代旗舰移动平台——天玑9300。这一次两款芯片都将带来性能的大幅提升，并且加入对于生成式AI的支持，最终谁将会更胜一筹？值得期待！
背景：Windows计划任务调用jps.exe，达到的效果跟直接在命令行下调用不同，有时候又相同，摸不着规律
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
6月12日消息，高通已计划于10月24日举行2023年度骁龙技术峰会，届时将发布骁龙8 Gen3芯片。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是3月13日星期一，新的一周开始了。 先来和日报君一起看看最近科技圈都发生了哪些大事吧～ 马斯克辞退高薪员工伎俩曝光 为了省钱，马斯克可是使尽了各种手段。 最近，INews的一份报告曝光了马斯克在2月底解雇推特大约50名高管的方式： 让高管们列出优秀员工，然后辞退高管，提拔优秀员工。 今年早些时候，马斯克曾要求推特的一些顶级高管和顶级经理提名他们团队中最优秀的成员，以便他们能够得到晋升。 不过当马斯克得到这份名单时，他接着解雇了这些经理
Event Loop 是 JavaScript 的基础概念，面试必问，平时也经常谈到，但是有没有想过为什么会有 Event Loop，它为什么会这样设计的呢？
秋天是一个适合散步的季节，与自己的小狗一起在公园跑一跑也是非常快乐的事情，该怎么绘制一个适合秋天画风的刘构图呢？今天，我们就来画一画这样的一个散步场景画，从中学习一下散步插画的绘制技巧，重点掌握人的动作与服饰的画法，体会一下小狗的绘制技巧，掌握红黄色氛围的打造方法，下面我们就来看看详细的教程。
PS：看程序员的水平高低，一是看排查问题，二是看业务理解能力和逻辑思维，三是看他对技术的理解。这些都是一个合格的程序员应该有的东西。如果这些能力都没有，水平不会高到哪里去。
单核跑分，竟然能和英特尔以及AMD的台式机旗舰CPU稍微比一比，性能只差不到10%。
最近苹果发布了几款 2019 MacBook Pro，处理器升级到了 9 代 CPU。众所周知，18 款的 MBP 在出来后就面临散热尿崩，反向睿频的尴尬局面，虽然后面苹果更新了系统版本，通过系统更新缓解了这个问题，但也没有解决 99℃ 反向睿频的问题。
本文介绍了如何通过修改配置选项和光流计算来改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。首先，需要确保硬件满足要求，并关闭所有相机的自动颜色校正、自动曝光等功能。然后，使用专用的颜色板和可控的光照环境进行拍摄，并建立颜色校正矩阵。最后，在计算光流时，选择高分辨率和合适的光照强度。通过这些方法，可以显著改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。
在今年 8 月份的架构日活动中，英特尔确认了 Alder Lake 系列桌面和移动处理器的部分规格，这是英特尔的首款性能混合架构处理器，基于 Intel 7 制程工艺打造而成。根据已有资料，Alder Lake-P 移动处理器最高将配备 6 大核 + 8 小核，共计 20 线程，内置 96EU 锐炬核显。
我们可以先稍稍了解一下硅光芯片的相关背景，然后从中美在先发高精尖科技方面的不同特点加以论述。
算法是问题的解决步骤，同一个问题可以有多种解决思路，也就会有多种算法，但是算法之间是有好坏之分的，区分标志就是复杂度。
12月5日凌晨，高通于夏威夷举办骁龙技术峰会，强势发布全球首款5G商用AI芯片——骁龙855。
鱼皮，我有一个朋友，想做个 windows 的在线聊天软件，要求能直播、在线不间断语音和打字。我第一反应是 这不是个大学生都能做吗 ？但我却不是特别了解现在的 商业作品 怎么做，所以想问一下。 其实小伙伴的这个问题还是挺不错的，说得专业一点：需要一套商用聊天软件的技术实现方案。
当Run ICA结束后，我们一般会判断ICA成分对应的是什么成分，是眨眼成分还是水平眼动成分或是线路噪声成分。
前几天买了台 联想ThinkBook16+锐龙版32G内存版 的笔记本电脑，顺便做个简单的开箱评测。
转载自公众号“雕爷” “互联网下半场”这件事儿，早已经是显学，被研究很久时间啦。 去年开始，房地产毫无疑问也下半场了，尤其最近各种地产巨头纷纷爆雷，谁再说不是下半场新局面，兽爷都啐你一脸唾沫。 游戏行业也下半场，版号不说，釜底抽薪各种实名制，中小学生再也别想疯狂打游戏了。更神奇的是，教培行业……直接说下半场不比赛了，你们解散吧。 但大部分行业，在今年第一季度以前，仍然感觉自己延续着多年来“上半场”的一帆风顺、高歌猛进，例如我所在的化妆品行业，很多具规模的公司Q1的同比增长居然达到了两位数！凡事就怕“但是”
为了获得更好的数据库计算性能，经常会采用 MPP 数据库，如 Greenplum、Vertica、IQ、TD Aster Data 等。MPP 有较好的性能，但应用成本很高。MPP 的硬件资源消耗很大，需要较高的硬件成本，如果使用商用软件还需要支付昂贵的授权费用。MPP 的运维也很复杂，每个节点需要单独维护，分布式架构下数据均匀分布和一致性保证等都会增加运维的复杂度。总之一句话，就是沉重昂贵。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
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