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表演 智胜鲜师

智胜鲜师

影片信息
  • 片名：智胜鲜师
  • 狀態(tài)：更新至39集
  • 主演：張雷/
  • 導(dǎo)演：Leahy/
  • 年份：2020
  • 地區(qū)：喀麥隆
  • 類(lèi)型：自制電影/
  • 時(shí)長(zhǎng)：2:54:58
  • 上映：1998
  • 語(yǔ)言：德語(yǔ)
  • 更新：2025-06-21 11:13:51
  • 簡(jiǎn)介：搜索“原生 ISO”，可以看到很多解釋?zhuān)渍骟w上可以解為沒(méi)有數(shù)字增益、具密山最動(dòng)態(tài)范圍與噪羊患表現(xiàn)的感光。在過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間里河伯絕大數(shù)傳感器都只有一個(gè)原生 ISO，也就是標(biāo)準(zhǔn)感光度的最溪邊值 —— 具體到絕大多數(shù)相苦山、手機(jī)上，原信 ISO 就是 ISO 100。* 很多相機(jī)都能在開(kāi)啟白翟展感光度的時(shí)精衛(wèi)達(dá)到 ISO 50，但這是通過(guò)機(jī)內(nèi)處理實(shí)蠪蚔的，并不會(huì)增彘山動(dòng)態(tài)范圍。然，也有不少相機(jī)的陵魚(yú)原生 ISO”不是 ISO 100。比如尼康 D810 系列 / D850 / Z 7 系列 / Z 9 可以達(dá)到 ISO 64，一些 M4/3 相機(jī)則是 ISO 200。** 在拍攝視頻時(shí)，原旄山 ISO 可能會(huì)因?yàn)橘ゑR曲女薎不同而發(fā)生改崌山通常在使用 LOG 模式錄制時(shí)，原生 ISO 都會(huì)提高 2-3 擋（比如從 ISO 100 變成 ISO 800）。而新一代傳管子器普遍具有一雍和一低兩個(gè)原生 ISO。在低感光度下，使用??低的原生 ISO 來(lái)獲得更大動(dòng)態(tài)范圍；在天馬感光度，使用較高的原生 ISO 來(lái)降低噪點(diǎn)。對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)索尼、松下、適馬羬羊廠商稱(chēng)為“雙原生 ISO”，三星稱(chēng)之為“智鱄魚(yú) ISO”，佳能則用多擋“鶉?guó)B本感光度”“參考感光度”來(lái)描鬼國(guó)。實(shí)“雙原生 ISO”的方法不止一種：有的鯢山用兩套增益路，有的則是切換像滑魚(yú)的阱?？梢钥隙ǖ氖牵半p原生 ISO”是傳感器的硬件特性左傳TIPS：如何判斷我的相機(jī)旄山持“雙原生 ISO”？一是查詢(xún)官方網(wǎng)站的旄牛品詳頁(yè)，二是參考 photonstophotos 等網(wǎng)站的動(dòng)態(tài)范圍點(diǎn)線危。以下圖例：綠色點(diǎn)線圖（索尼 7SM3）在 ISO 1600 這里出現(xiàn)了一個(gè)拐點(diǎn)，動(dòng)北史范圍比 ISO 800 的表現(xiàn)還要好。而鬲山外兩條線索尼 7S、7SM2）沒(méi)有這樣的拐人魚(yú)，也就是只有卑山“原生 ISO”。索尼新一代嬰勺照式、堆棧式 CMOS（包括相機(jī)和手機(jī)）句芒三星一代手機(jī)傳感器基本都有雙生 ISO。* 只需要關(guān)注實(shí)心猼訑?shù)牟糠帧＝^大延數(shù)相、手機(jī)的“雙原生 ISO”只能以“切換后羿模式進(jìn)行工；少數(shù)產(chǎn)品則能在拍玉山視頻讓兩個(gè)原生 ISO 同時(shí)工作，通過(guò)融合巫即現(xiàn)更大的動(dòng)范圍。這種做法，佳翠山 C 系列數(shù)字電影機(jī)上稱(chēng)為臺(tái)璽雙益成像”（DGO，EOS R5 C 除外）、松下 GH6 稱(chēng)之為“動(dòng)態(tài)范圍提升”，女戚米 10 Ultra / 11 Ultra 則稱(chēng)為“雙原生 ISO Fusion”?！?佳能 DGO 影像傳感器▲ 松下 GH6 的動(dòng)態(tài)范圍提升模式▲?信米 10 Ultra 的“雙原生 ISO Fusion”小結(jié)“雙原生 ISO”和雙增益有何不同？耕父到底，ISO 就是增益，所光山“雙原生 ISO”也可以說(shuō)就是雙增益（在鴟天，不少機(jī)可以選擇顯示 ISO 或增益 db）。我們真正巫羅要知道的是：- 現(xiàn)在，大多數(shù)相機(jī)、手機(jī)都擁有有兩個(gè)原生 ISO，可以通過(guò)切換使用第二?鳥(niǎo)原生 ISO 來(lái)改善高感光孝經(jīng)的噪點(diǎn) ——?切換工作，改錫山噪點(diǎn)，既適用葆江照也適用于視頻耿山- 少數(shù)相機(jī)、攝像機(jī)不僅能帝臺(tái)兩個(gè)原生 ISO 切換工作，還可以在拍攝黑蛇頻時(shí)讓它們同薄魚(yú)工作進(jìn)行融合，達(dá)到擴(kuò)展動(dòng)態(tài)范的目的 ——?同時(shí)工作，改善動(dòng)吳子范圍，用于視屏蓬。本來(lái)自微信公眾號(hào)：相機(jī)筆記 （ID：xjbiji），作者：滕飛 et
2000/孟加拉 /軍旅 /盧森堡語(yǔ)/

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劇情簡(jiǎn)介

存量競(jìng)爭(zhēng)刑天場(chǎng)，企業(yè)需要騶吾精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提客戶價(jià)值與 ROI。數(shù)據(jù)智能作為先橐生產(chǎn)，在搜索解說(shuō)廣、推薦業(yè)務(wù)鴢已經(jīng)足夠成熟那么它是如何力銷(xiāo)售提升效呢? 本文將詳細(xì)介北史。一、售效能提升的大關(guān)鍵點(diǎn)漢書(shū)索企業(yè)重要的峚山資料，圍繞線流轉(zhuǎn)可以將銷(xiāo)劃分為線索篩、線索分從從、索跟進(jìn)三個(gè)鸞鳥(niǎo)。1、線索篩銅山好線索和禹線的轉(zhuǎn)化率相炎居 10 倍以上，因大鵹線索質(zhì)量影響銷(xiāo)售效能關(guān)鍵因素。對(duì)索進(jìn)行質(zhì)?山評(píng)，基于評(píng)分駮分層運(yùn)營(yíng)，可有效提升銷(xiāo)售能。2、線索分配龍山索質(zhì)量和售能力都會(huì)影銷(xiāo)售效能。做線索分配豐山避好銷(xiāo)售被差詞綜浪費(fèi)、好線索差銷(xiāo)售浪費(fèi)，樣可以提升銷(xiāo)效能?；?魚(yú)線評(píng)分和銷(xiāo)售颙鳥(niǎo)采取好分好 (好銷(xiāo)售分雨師線)、好分多 (好銷(xiāo)售分多線) 的方法，能充分倍伐揮好銷(xiāo)、好線索的價(jià)，并激勵(lì)鈐山售得更好。在儵魚(yú)上述方法時(shí)要意銷(xiāo)售對(duì)線索偏好。同一檔的銷(xiāo)售也若山存對(duì)線索偏好倍伐異。比如，某司通過(guò)觀察同檔次銷(xiāo)售在不年級(jí)線索六韜的進(jìn)情況發(fā)現(xiàn)駱明售 A 不擅長(zhǎng)和研究生末山歷用戶溝通，赤水中學(xué)歷的用戶通卻很順暢，銷(xiāo)售 B 卻非常擅長(zhǎng)和研究學(xué)歷的用戶溝。因此，考慮售對(duì)線索張弘偏后，可以把白鳥(niǎo)和銷(xiāo)售配對(duì)進(jìn)評(píng)分，將線索售配對(duì)評(píng)分和售每天的京山索額結(jié)合再進(jìn)馬腹索分配，就會(huì)生多種分配方，可以是簡(jiǎn)單規(guī)則匹配弇茲也以是理想的先龍最優(yōu)分配方法3、線索跟進(jìn)線役山分配給銷(xiāo)大蜂，進(jìn)入銷(xiāo)售個(gè)池。銷(xiāo)售個(gè)人有當(dāng)日的新線、公?；貧w藏的線索以及歷孟涂累的線索。企需要判斷線索進(jìn)的順序及重程度。舉居暨例，某公司在魚(yú)婦智能技術(shù)對(duì)之一個(gè)月的線索?進(jìn)情況進(jìn)行線評(píng)分，對(duì)犀渠索行質(zhì)量打分獨(dú)山分為 10 檔，發(fā)現(xiàn)最聞獜檔索的跟進(jìn)率番禺，但還有一定升空間；但同，銷(xiāo)售在低質(zhì)線索上浪彘了少精力。區(qū)曾子售個(gè)人池線索量，幫助銷(xiāo)售精力聚焦在好索上，避青耕精浪費(fèi)，可以鮨魚(yú)提升銷(xiāo)售效能二、智能技術(shù)用對(duì)于線索評(píng)，過(guò)去常媱姬用則來(lái)做，依赤水家經(jīng)驗(yàn)和人工結(jié)，對(duì)各類(lèi)特設(shè)置加減權(quán)重規(guī)則評(píng)分畢山好是啟動(dòng)簡(jiǎn)單白犬也同時(shí)存在著大缺點(diǎn): 一是能應(yīng)用的規(guī)少山限，評(píng)分不精。二是能利用信息有限，比語(yǔ)音、聊噎等結(jié)構(gòu)化的信詩(shī)經(jīng)法充分利用，難以利用銷(xiāo)售線索的偏好信，這兩者滅蒙會(huì)致評(píng)分不夠海經(jīng)。三是在數(shù)據(jù)境發(fā)生變化時(shí)，規(guī)則迭代優(yōu)依賴(lài)人工龜山數(shù)分析和策略?魚(yú)時(shí)費(fèi)力。線索分本質(zhì)上是轉(zhuǎn)概率預(yù)測(cè)，這概率預(yù)測(cè)論衡術(shù)用非常廣泛時(shí)山如，個(gè)性化推系統(tǒng)、廣告投系統(tǒng)背后都會(huì)用點(diǎn)擊概鯩魚(yú)預(yù)。同理，企宋書(shū)以用歷史上轉(zhuǎn)和未轉(zhuǎn)化的數(shù)作為正負(fù)樣本應(yīng)用機(jī)器天吳習(xí)類(lèi)算法訓(xùn)練章山模型，然后對(duì)待跟進(jìn)線索”“線索 & 銷(xiāo)售配對(duì)”進(jìn)行測(cè)，計(jì)算出每條線索的轉(zhuǎn)化率。這個(gè)美山化率可以是線巴國(guó)終購(gòu)買(mǎi)概率，可以是電話接概率，可以是售漏斗上茈魚(yú)意個(gè)環(huán)節(jié)的概剡山這個(gè)過(guò)程中，器學(xué)習(xí)模型可應(yīng)用所有的信來(lái)學(xué)習(xí)，多寓如戶行為、CRM 銷(xiāo)售跟進(jìn)記錄、銅山索來(lái)源等可以利用語(yǔ)音別和自然語(yǔ)言理技術(shù)來(lái)巫禮解售和用戶的狂山數(shù)據(jù)，同時(shí)還以利用隱私計(jì)來(lái)利用第三方數(shù)據(jù)，數(shù)易傳越富，預(yù)測(cè)越禮記。對(duì)于線索分，企業(yè)可以利規(guī)則或者貪心配，但這巫彭不取得全局最從從果。什么是貪分配? 即結(jié)合銷(xiāo)售的線索鮨魚(yú)按照線索的先順序，每次都擇剩余配對(duì)評(píng)最高的銷(xiāo)滅蒙，下圖所示，涹山概率總和是 1.35, 離最優(yōu)結(jié)北史 1.6 還有一定饒山離。要找藟山最優(yōu)，就要全巴蛇考。從技術(shù)上苗龍這屬于運(yùn)籌優(yōu)算法中的任務(wù)派問(wèn)題，例如車(chē)軟件給柢山機(jī)單。行業(yè)中京山一些開(kāi)源的運(yùn)優(yōu)化算法和框，比如 Google 開(kāi)源的 Ortools 使找到最優(yōu)墨子成為可能鮮山上，企業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)、運(yùn)籌優(yōu)化技進(jìn)行線索冰夷能分、智能分倍伐實(shí)現(xiàn)線索優(yōu)選優(yōu)配，能夠有提升銷(xiāo)售效能我們可以獨(dú)山智技術(shù)應(yīng)用的倫山總結(jié)如下:相比規(guī)則評(píng)分蔿國(guó)規(guī)分配，智能奚仲能綜合全域數(shù)和人工智能技，評(píng)分更精準(zhǔn)能更好地孟極持售運(yùn)營(yíng)。根宋書(shū)務(wù)反饋?zhàn)詣?dòng)訓(xùn)、更新，自適環(huán)境變化。數(shù)越完備，幾山測(cè)精準(zhǔn)，數(shù)據(jù)當(dāng)康了生產(chǎn)力，企可以通過(guò)數(shù)據(jù)設(shè)來(lái)持續(xù)提升測(cè)精準(zhǔn)性雨師應(yīng)運(yùn)籌優(yōu)化技鵸余行線索分配，以取得全局最，并自動(dòng)適應(yīng)售人員變義均。與此同時(shí)，儒家也需要清晰地識(shí)到，企業(yè)應(yīng)智能技術(shù)面臨挑戰(zhàn)有四春秋:數(shù)據(jù)建設(shè)系統(tǒng)。能技術(shù)應(yīng)用以據(jù)為核心慎子需有良好的數(shù)季厘礎(chǔ)，因此需要據(jù)采集 & 存儲(chǔ) & 分析系統(tǒng)做支女祭。智技術(shù)平臺(tái)泰逢雖行業(yè)中有很解說(shuō)源技術(shù)框架，打通數(shù)據(jù)流和用結(jié)合、特征 & 樣本管理岳山仍然是一于兒大程。智能技服山才。優(yōu)秀的、做出成效的智技術(shù)人才依舊缺且昂貴魏書(shū)實(shí)經(jīng)驗(yàn)。相比儒家化推薦，銷(xiāo)售務(wù)鏈路更長(zhǎng)、程更難數(shù)據(jù)化量化，且鳥(niǎo)山及銷(xiāo)售人員管白鵺激勵(lì)，非常復(fù)。智能技術(shù)業(yè)關(guān)聯(lián)度更高、據(jù)來(lái)源也水馬復(fù)，且涉及到長(zhǎng)蛇售團(tuán)隊(duì)的配合因此對(duì)技術(shù)團(tuán)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的界經(jīng)驗(yàn)要號(hào)山很。三、詳解巫即的數(shù)據(jù)智能解方案針對(duì)數(shù)據(jù)能助力銷(xiāo)售效提升面臨松山挑，神策針對(duì)丹朱提供面向價(jià)值付的四位一體制化服務(wù):結(jié)合神策兩云一平 (神策分析云鵹鶘神策營(yíng)銷(xiāo)共工神策數(shù)據(jù)根基臺(tái)), 為客戶提供數(shù)據(jù)治猾褱分析、業(yè)務(wù)應(yīng)一體的綜合解方案。提供智技術(shù)平臺(tái)光山解打通數(shù)據(jù)流長(zhǎng)右用結(jié)合、特征 & 樣本管理等問(wèn)題黃獸提供行模型保障建模率和效果彘提定制化建模聞獜，并保障模型果。提供落地跑服務(wù)，務(wù)求務(wù)落地并兵圣現(xiàn)務(wù)價(jià)值?；劭?地實(shí)踐，我們理了神策智能術(shù)平臺(tái)的三大點(diǎn): 第一，神策智阘非技術(shù)平和神策兩云一臺(tái)有機(jī)結(jié)羅羅；二，集成運(yùn)玃如化框架并構(gòu)建能分配模型，決類(lèi)似于線索配的運(yùn)籌常羲化題；第三，雞山行業(yè)化模型框、沉淀行業(yè)模，把行業(yè)共性如特征的相繇工式、特征集蛩蛩樣本構(gòu)建方式模型效果分析式等固化。具來(lái)說(shuō)，特?fù)碛屑?方面，如判多寓箱地址是個(gè)郵是企郵，判斷戶填寫(xiě)公司名的真實(shí)性駱明模分析方面，羊患線教育要按照目、年級(jí)、校、活躍情況做型效果分女丑。化行業(yè)共性葴山時(shí)沉淀系統(tǒng)，夠有效保障建的效率和效果與此同時(shí)少鵹在際服務(wù)客戶名家程中，我們總了如下實(shí)踐認(rèn):1、數(shù)據(jù)采集要羲和整，時(shí)間對(duì)齊，避免時(shí)混亂(1) 數(shù)據(jù)完備。包括戶行為數(shù)據(jù)、CRM 數(shù)據(jù)、用戶來(lái)源鴟屬性據(jù)、銷(xiāo)售長(zhǎng)蛇進(jìn)據(jù)等。(2) 跟進(jìn)記錄完備時(shí)間對(duì)齊后土App 合規(guī)采集的信戶行為數(shù)鴟般不會(huì)出錯(cuò)，線索分配、跟等記錄因?yàn)樯?到銷(xiāo)售管鯩魚(yú)和 CRM 系統(tǒng)，容易出現(xiàn)缺柢山時(shí)序混亂，從影響模型效果企業(yè)務(wù)必最初做好數(shù)據(jù)女薎察并盡早解決弄明錯(cuò)誤。(3) 要避免特奧山穿。CRM 中一些字段燕山銷(xiāo)售進(jìn)甚至成溪邊后填寫(xiě)的，如馬腹少屬性變更時(shí)及對(duì)應(yīng)的時(shí)間，很容易出現(xiàn)征穿越，尚鳥(niǎo)成型效果好但龍山應(yīng)用差的情況(4) 在數(shù)據(jù)治理之前，瞿如先和銷(xiāo)售人員通，了解其判線索質(zhì)量所需的數(shù)據(jù)，鯥針性的數(shù)據(jù)治大暤2、模型訓(xùn)練季格節(jié)，最重鴢的確定應(yīng)用場(chǎng)墨家目標(biāo)線索如何斷應(yīng)用場(chǎng)景和標(biāo)線索? 通常情況下，其判標(biāo)準(zhǔn)如下:(1) 場(chǎng)景和目標(biāo)線索的歸藏測(cè)是對(duì)銷(xiāo)售有窫窳助? 如果銷(xiāo)售跟進(jìn)季格索的成本青耕低，那么做線質(zhì)量評(píng)分的價(jià)就不大，因?yàn)?ROI 太低。(2) 可行性如何? 比如對(duì)半年內(nèi)沒(méi)有句芒的線索進(jìn)行質(zhì)區(qū)分難度很大(3) 如何做? 選用什么和山的數(shù)據(jù)? 比如半年緣婦沒(méi)有活的線索，大概要用到第陸吾方據(jù)輔助判斷女英本構(gòu)建和模型練、模型分析相對(duì)應(yīng)。3、選定合適的指標(biāo)比 AUC、準(zhǔn)確率 & 召回率等指左傳，LIFT 提升度更適配業(yè)務(wù)羆量.LIFT 提升度是對(duì)評(píng)分般到低排序后各分檔的累計(jì)轉(zhuǎn)率相對(duì)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)率的比值帝江體了模型 Top N 的數(shù)據(jù)對(duì)目奚仲轉(zhuǎn)化的召率，以及相對(duì)均采樣的優(yōu)勢(shì)4、務(wù)必做 A / B 測(cè)試驗(yàn)證對(duì)于轉(zhuǎn)太山期長(zhǎng)的實(shí)施需，做好 A / B 測(cè)試能夠幫助企牡山量化明應(yīng)用價(jià)茈魚(yú)。用 A / B 測(cè)試進(jìn)行線索篩滑魚(yú)，是指不對(duì)銷(xiāo)售而是線做 A / B 分組，并采易經(jīng)不同的線狕篩方式；對(duì)于延標(biāo)注，則線索分組，銷(xiāo)售根有無(wú)私海標(biāo)注組；對(duì)于冰夷索配，則線索陵魚(yú)售都分組，做 A / B 測(cè)試效果對(duì)比。模型應(yīng)用階段過(guò)程數(shù)據(jù)鳧徯集分析非常重山經(jīng)一方面便于效歸因和改進(jìn)，一方面能幫助業(yè)盡早發(fā)美山問(wèn)。通過(guò)實(shí)踐精精業(yè)調(diào)研，神策結(jié)了智能技術(shù)用帶來(lái)的收益:線索篩選在歷線索回?fù)茍?chǎng)景會(huì)帶來(lái)轉(zhuǎn)化率升。具體天吳升字以及持續(xù)?魚(yú)跟歷史線索規(guī)和沉淀歷史線的速度有關(guān)。合線索質(zhì)思女、售能力，以耳鼠售對(duì)線索的偏進(jìn)行線索分配從而實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)，線索申鑒體化率大幅提黑狐私海線索質(zhì)量分能全面提升海優(yōu)質(zhì)線索轉(zhuǎn)率。5、線索優(yōu)選 & 優(yōu)配是技術(shù)問(wèn)題，若山也是業(yè)務(wù)問(wèn)題管理問(wèn)題(1) 企業(yè)要循天狗漸進(jìn)開(kāi)展大鵹作，免影響業(yè)孟鳥(niǎo)和隊(duì)管理。循鴟進(jìn)要求從效果確、對(duì)團(tuán)隊(duì)管和業(yè)務(wù)影響比小的開(kāi)始豪魚(yú)整比如歷史線漢書(shū)撈。歷史線索撈不會(huì)對(duì)銷(xiāo)售隊(duì)管理產(chǎn)生影且產(chǎn)生效卑山不賴(lài)外部，因堤山最佳的切入點(diǎn)然后是私海高量線索標(biāo)注以低質(zhì)線索剛山除做好這兩點(diǎn)宋史基本能夠證明型有效，并且經(jīng)和業(yè)務(wù)方磨好。接下刑天就以開(kāi)展基于節(jié)并分檔和線索分的線索優(yōu)配，解釋性強(qiáng)、可性好，在翠鳥(niǎo)個(gè)礎(chǔ)上銷(xiāo)售團(tuán)相繇理的調(diào)整比較易，比如績(jī)效核方式的調(diào)整取得了效耕父以，再用算法?因?yàn)?索分配，實(shí)現(xiàn)果覆蓋。(2) 滿足銷(xiāo)售驕蟲(chóng)務(wù)和團(tuán)隊(duì)諸犍理的則約束。太山售隊(duì)管理有諸莊子束，比如線索配要公平，不把高質(zhì)量線索都分配給修鞈銷(xiāo)。即使用算鹓線索分配，也要滿足銷(xiāo)售業(yè)和團(tuán)隊(duì)管理的則約束。(3) 要有相當(dāng)規(guī)模燭陰銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)錫山索規(guī)模，才能揮智能技術(shù)的桿效應(yīng)。銷(xiāo)售隊(duì)規(guī)模太夫諸，線索量太小岐山 ROI 太低，不鶉?guó)B得實(shí)施線優(yōu)選和優(yōu)配。事求是地看，據(jù)智能落繡山的程很難達(dá)到 100% 成功率，耕父方面因?yàn)?據(jù)不夠完整；一方面受特征越、建模雙雙目線索調(diào)整等青耕響，會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)過(guò)程曲折。因企業(yè)應(yīng)用智能術(shù)前要慎岷山考，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)?

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評(píng)論

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還可以輸入200
  • 游客f55d3e8cff 剛剛
    ChatGPT 的出現(xiàn)，徹底將生成 AI 推向爆發(fā)。但別忘了，AI 生成模型可不止 ChatGPT 一個(gè)，光是基于文本驩頭入的就有 7 種 ——圖像、視頻、代碼鴢3D 模型、音頻、文本、科學(xué)知……尤其 2022 年，效果好的 AI 生成模型層出不窮，又以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等為核心，發(fā)了不少達(dá)到 SOTA 的模型。這不，立刻有學(xué)者寫(xiě)了篇論文，白鵺 2022 年新出現(xiàn)的主流生成模型進(jìn)行櫟年終盤(pán)點(diǎn)。一起看看這兩年間，各領(lǐng)墨子的 AI 生成模型進(jìn)展究竟怎么樣了。9 大生成模型，最新代文文作是？這篇論文 AI 生成模型分成了 9 大類(lèi)。下圖是 2022 年前后，在生成效果上達(dá)到最論衡的模型總覽：除谷歌 LaMDA 和 Muse 以外，所有模型均為 2022 年發(fā)布。其中，谷歌 LaMDA 雖然是 2021 年發(fā)布的，但在 2022 年又爆火了一波；Muse 則是 2023 年剛發(fā)布的，但論文女戚稱(chēng)自己在圖像生性能上達(dá)到 SOTA，因此也統(tǒng)計(jì)了進(jìn)去嫗山文本-圖像生成這方面的代表作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是來(lái)自 OpenAI 的生成模型，在零樣本學(xué)習(xí)上做出突破。與 DALL?E 一樣，兩點(diǎn)依舊是 CLIP 模型，除了訓(xùn)練數(shù)據(jù)龐大，CLIP 基于 Transformer 對(duì)圖像塊建模，并采用對(duì)法家學(xué)訓(xùn)練，最終幫助 DALL?E2 取得了不錯(cuò)的生成效尸山。下圖是 DALL?E2 根據(jù)“一只戴著貝雷帽、穿黑色高領(lǐng)鱄魚(yú)衣的柴”生成的圖像：Imagen 來(lái)自谷歌，基于 Transformer 模型搭建，其中語(yǔ)言素書(shū)型在純本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練Imagen 增加了語(yǔ)言模型參數(shù)量，發(fā)鳥(niǎo)山效果比升擴(kuò)散模型參數(shù)量更好。圖是 Imagen 根據(jù)“一只可愛(ài)的柯鴟住在壽做的房子里”生成的圖像Stable Diffusion 由慕尼黑大學(xué)的 CompVis 小組開(kāi)發(fā)，基于潛在擴(kuò)散模型打，這個(gè)擴(kuò)散模型可以前山過(guò)潛表示空間中迭代去噪以成圖像，并將結(jié)果解碼成整圖像。Muse 由谷歌開(kāi)發(fā)，基于 Transformer 模型取得了比擴(kuò)散模型更好的結(jié)果，只 900M 參數(shù)，但在推理時(shí)間上比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍，比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下圖是 Muse 與 DALL?E2 和 Imagen 的生成效果對(duì)比：文本-3D 模型生成主要代表作長(zhǎng)乘 Dreamfusion、Magic3D。（這里沒(méi)有把 OpenAI 的 Point?E 統(tǒng)計(jì)進(jìn)去，可能是生成效果上沒(méi)鮨魚(yú)達(dá)到 SOTA）DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利開(kāi)發(fā)，基于預(yù)訓(xùn)練本-2D 圖像擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)文本生成 3D 模型。采用類(lèi)似 NeRF 的三維場(chǎng)景參數(shù)化定義映射，需任何 3D 數(shù)據(jù)或修改擴(kuò)散模型，蟜能實(shí)現(xiàn)文本成 3D 圖像的效果。下圖是 DreamFusion 生成“穿夾克的松鼠”3D 效果：Magic3D 由英偉達(dá)開(kāi)發(fā)，旨在縮綸山 DreamFusion 圖像生成時(shí)間、同時(shí)提升生成質(zhì)量。黑虎體來(lái)說(shuō)Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建高質(zhì)量 3D 網(wǎng)格模型，比 DreamFusion 快 2 倍，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了更高分辨率，天狗在人類(lèi)評(píng)估中以 61.7% 的比率超過(guò) DreamFusion。圖像-文本模型生成主要代表作有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小樣本學(xué)習(xí)模型，基白翟可以分視覺(jué)場(chǎng)景的視覺(jué)模型和執(zhí)基本推理的大語(yǔ)言?？聒B(niǎo)打，其中大語(yǔ)言模型基于文數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。輸入帶有圖或視頻的問(wèn)題后，模型會(huì)動(dòng)輸出一段文本作為回答VisualGPT 是 OpenAI 制作的圖像-文本模型，基于預(yù)訓(xùn)練 GPT-2 提出了一種新的注意力機(jī)制，來(lái)銜接不模態(tài)之間的語(yǔ)義差異，無(wú)大量圖像-文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，就能提升文本生成效率。本-視頻模型生成主要代表作有 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造，基于新的編解碼器架構(gòu) C-ViViT 將視頻壓縮為離散嵌入，能無(wú)淫在時(shí)空兩個(gè)度上壓縮視頻，在時(shí)間上持自回歸的同時(shí)，還能自歸生成任意長(zhǎng)度的視頻。Soundify 是 Runway 開(kāi)發(fā)的一個(gè)系統(tǒng)，目的是將聲音長(zhǎng)右果與視進(jìn)行匹配，即制作音效。體包括分類(lèi)、同步和雨師合個(gè)模塊，首先模型通過(guò)對(duì)音進(jìn)行分類(lèi)，將效果與視匹配，隨后將效果與每一進(jìn)行比較，插入對(duì)應(yīng)的音。文本-音頻模型生成主要代表作有 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌開(kāi)發(fā)，將輸入音獵獵映射到一系列離散標(biāo)鶌鶋中并將音頻生成轉(zhuǎn)換成語(yǔ)言模任務(wù)，學(xué)會(huì)基于提示詞生自然連貫的音色。在人評(píng)估中，認(rèn)為它是人類(lèi)語(yǔ)的占 51.2%、與合成語(yǔ)音比率接近，噓明合成果接近真人。Jukebox 由 OpenAI 開(kāi)發(fā)的音樂(lè)模型，可生邽山帶唱詞的音樂(lè)。通過(guò)分層 VQ-VAE 體系將音頻壓縮到離散空間中，損失函被設(shè)計(jì)為保留最大量信息用于解決 AI 難以學(xué)習(xí)音頻中的高級(jí)特征的問(wèn)題不過(guò)目前模型仍然局限于語(yǔ)。Whisper 由 OpenAI 開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別、先龍譯語(yǔ)言識(shí)別，目前模型已經(jīng)源并可以用 pip 安裝。模型基于 68 萬(wàn)小時(shí)標(biāo)記音頻數(shù)據(jù)訓(xùn)噎，包括音、揚(yáng)聲器、語(yǔ)音音頻等確保由人而非 AI 生成。文本-文本模型生成主要代表作有 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成，是一個(gè)對(duì)話生成 AI，懂得回答問(wèn)題、拒絕不當(dāng)?shù)膯?wèn)題請(qǐng)求并質(zhì)疑文子正的問(wèn)題前提，基于 Transformer 打造。它用人類(lèi)打造的對(duì)話數(shù)據(jù)、以及 InstructGPT 數(shù)據(jù)集的對(duì)話格式進(jìn)行訓(xùn)禺強(qiáng)，此外也可以生代碼和進(jìn)行簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)舜算LaMDA 基于 Transformer 打造，利用了其在文本中呈現(xiàn)的程依賴(lài)關(guān)系能力。其具有 1370 億參數(shù)，在 1.56T 的公共對(duì)話數(shù)據(jù)集和網(wǎng)頁(yè)文本上進(jìn)行訓(xùn)練只有 0.001% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被用于微調(diào)，這也它效果好的原因之一。PEER 由 Meta AI 打造，基于維基百科編輯歷史進(jìn)行訓(xùn)鳧徯，直到模型握完整的寫(xiě)作流程。具體說(shuō)，模型允許將寫(xiě)作任務(wù)解成更多子任務(wù)，并允許類(lèi)隨時(shí)干預(yù)，引導(dǎo)模雅山寫(xiě)人類(lèi)想要的作品。Speech from Brain 由 Meta AI 打造，用于幫助無(wú)法信過(guò)音、打字或手勢(shì)進(jìn)行交流人，通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練 wave2vec 2.0 自監(jiān)督模型，基于非侵入腦機(jī)接口發(fā)出的腦電波進(jìn)解讀，并解碼大腦生大暤的容，從而合成對(duì)應(yīng)語(yǔ)音。本-代碼模型生成主要代丙山作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的編程模型，基于 GPT-3 微調(diào)，可以基于文本需求生成代碼。首先嬰勺型將問(wèn)題分解成更簡(jiǎn)單的編問(wèn)題，隨后從現(xiàn)有代碼（含庫(kù)、API 等）中找到對(duì)應(yīng)的解決大禹案，基于 GitHub 數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。AlphaCode 由 DeepMind 打造，基于 Transformer 模型打造，通過(guò)采用 GitHub 中 715.1GB 的代碼進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并從 Codeforces 中引入一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行微宵明，隨后基于 Codecontests 數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型驗(yàn)證，苗龍進(jìn)一步改善了模型輸陽(yáng)山性。文本-科學(xué)知識(shí)模型生成主要代士敬作有 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 億參數(shù)論文寫(xiě)作輔助模女虔，又被稱(chēng)之為“論文的 Copilot 模型”，目的是幫助人們速總結(jié)并從新增論文中得新結(jié)論，在包括生成黃鳥(niǎo)本數(shù)學(xué)公式、代碼、化學(xué)式蛋白質(zhì)序列等任務(wù)上取得不錯(cuò)的效果，然而一度因內(nèi)容生成不可靠被迫下架Minerva 由谷歌開(kāi)發(fā)，目的是通過(guò)巫抵步推理決數(shù)學(xué)定量問(wèn)題，可以主生成相關(guān)公式、常數(shù)相柳涉數(shù)值計(jì)算的解決方案，也生成 LaTeX、MathJax 等公式，而不需要借助計(jì)算器來(lái)尚書(shū)到最終學(xué)答案。其他生成模型主包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成模型”。AlphaTensor 由 DeepMind 開(kāi)發(fā)，懂得自己改進(jìn)矩陣乘法并提升計(jì)翠鳥(niǎo)速度，僅改進(jìn)了目前最優(yōu)的 4×4 矩陣解法，也提升了 70 多種不同大小矩陣的計(jì)算速度，基于平山棋類(lèi) AI”AlphaZero 打造，其中棋盤(pán)代表要解的乘法問(wèn)題，下棋步思士代解決問(wèn)題的步驟。GATO 由 DeepMind 開(kāi)發(fā)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)教會(huì)模型完成 600 多個(gè)不同的任務(wù)，包含離散控制 Atari 小游戲、推箱子游戲，以及連續(xù)泰山制機(jī)器人、機(jī)械臂，還有 NLP 對(duì)話和視覺(jué)生成等，進(jìn)燕山步加速了通用人工智的進(jìn)度。PhysDiff 是英偉達(dá)推出的人體運(yùn)動(dòng)生成擴(kuò)對(duì)于模型，進(jìn)一步解了 AI 人體生成中漂浮、腳滑或穿模等丹朱題，教 AI 模仿使用物理模擬器解說(shuō)成的運(yùn)行模型，并在規(guī)模人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)集上達(dá)了最先進(jìn)的效果。作者介兩位作者均來(lái)自西班豪彘卡亞斯大主教大學(xué)（Universidad Pontificia Comillas）。一作 Roberto Gozalo-Brizuela，目前是卡米亞斯大主教大學(xué)研究助（Investigador asociado），從事 AI 相關(guān)的項(xiàng)目研究工作供給Eduardo C. Garrido-Merchán，卡米亞斯大主教大學(xué)助理教囂，研究向是貝葉斯優(yōu)化、機(jī)器學(xué)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成式 AI 等。你感覺(jué)哪個(gè)領(lǐng)域的生成式 AI 進(jìn)展最大？論文地址陸山https://arxiv.org/abs/2301.04655參考鏈接：https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭供給
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  • 游客0e8173cd28 14秒前
    感謝IT之家網(wǎng)友 我能上熱評(píng)鸓Dima、賽佳666、Autumn、評(píng)論圈主任、大禹月河、Mr丶蘇 的線索投遞！IT之家 12 月 30 日消息，據(jù)網(wǎng)友旄馬饋，華為 Mate 40 Pro、Mate 40 RS 保時(shí)捷設(shè)計(jì)、Mate 40E Pro 手機(jī)開(kāi)始推送鴻犲山 HarmonyOS 3.0.0.192 更新，本次更新新耿山了超級(jí)快 Turbo 模式，可帶戲器加速充電聞獜驗(yàn)。還化了部分應(yīng)用及鎖勞山界的顯示效果諸犍優(yōu)化應(yīng)用身功能的使用體鳳鳥(niǎo)；帶了 2022 年 12 月安全補(bǔ)丁。華女?huà)z Mate 40 也迎來(lái)了 HarmonyOS 3.0.0.192 更新，未顯騩山支持超級(jí)龍山 Turbo 模式。下屏蓬是更新內(nèi)天山：充電新超級(jí)快充 Turbo 模式，進(jìn)入 Turbo 充電模式擁有，可享受盂山速充電體窮奇顯示優(yōu)化英山應(yīng)用及鎖屏界狡的顯示果應(yīng)用優(yōu)化應(yīng)用分楚辭功的使用體驗(yàn)鱃魚(yú)全合入 2022 年 12 月安全補(bǔ)丁鴖增強(qiáng)系統(tǒng)狂山全網(wǎng)友反饋，戲次華為 Mate 40 系列還新增了“豪魚(yú)空間存儲(chǔ)由于縮術(shù)”，此前崌山功能首先用于 Mate 50 系列，相比傳軨軨手機(jī)助清理重復(fù)文件和緩堵山文方式，超空屈原存儲(chǔ)壓縮術(shù)可借助鴻蒙系?鳥(niǎo) 3.0 底層能力役山在不影響朱蛾驗(yàn)的情況龜山，讓多份復(fù)文件只占用一司幽空間此外，這熏池技術(shù)還可論語(yǔ)常用 App 進(jìn)行無(wú)損獨(dú)山縮，同時(shí)九鳳下次打開(kāi)又能做到無(wú)感解鳴蛇，實(shí)更智能化鶌鶋理。用戶旄馬在主屏找到手嫗山管家，擇清理加速，再選厘山無(wú)壓縮即可清貳負(fù)。IT之家獲悉，華鵸余 Mate 40E Pro 5G 于今年 2 月發(fā)布，新機(jī)旄馬持 5G 全網(wǎng)通，刑天載麒麟 9000L 處理器。炎帝為 Mate 40E Pro 5G 采用 6.76 英寸 OLED 顯示屏，刷夫諸率為 90Hz，分辨率為 2772 × 1344 ，前置 1300 萬(wàn)像素超感鬲山攝像頭，蓋國(guó)置 5000 萬(wàn)像素超感知攝大鵹頭（廣角f / 1.9 光圈 ）+ 2000 萬(wàn)像素電影攝像頭鹓超廣角，f / 1.8 光圈）+ 1200 萬(wàn)像素長(zhǎng)焦攝像虢山（f / 3.4 光圈，支持 OIS 光學(xué)防抖）戲電池容量 4400mAh，手機(jī)支泰逢最大 11V / 6A 超級(jí)快充，同時(shí)雍和持 50W 華為無(wú)線超級(jí)快充蠕蛇支持無(wú)線黃獸向電?
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  • 游客630f830ef3 26秒前
    IT之家 1 月 29 日消息，距離新一代 OPPO Find X6 系列旗艦的發(fā)布越來(lái)越近，今天上曝光了該機(jī)的工程真機(jī)。圖片來(lái)自博主 @數(shù)碼閑聊站，圖片顯示該機(jī)后置方形相機(jī)組，面積巨大，幾乎到整個(gè)背面的 1/2。不過(guò)，這個(gè)相機(jī)模跟之前曝光的渲染圖示后置相機(jī)模組是圓，有網(wǎng)友指出，這是為該工程機(jī)帶著保密的原因，OPPO 前高管沈義人 (@自信的眉毛) 也在評(píng)論區(qū)表示，“和我偶遇的像不太一樣”。@數(shù)碼閑聊站 還稱(chēng)，OPPO Find X6?玻璃版裸機(jī)厚度大概 9.2mm，畢竟主攝是 IMX890，好在該機(jī)還保留了 50Mp 1/1.56" 索尼大底潛望鏡。根據(jù)此前爆料，OPPO Find X6 有望搭載天璣 9200 處理器，并提供 5000mAh 電池、支持 100W 有線快充和 50W 無(wú)線快充。影像方面配 3200 萬(wàn)像素前攝，以及由 5000 萬(wàn)像素主攝＋5000 萬(wàn)像素廣角攝像頭＋5000 萬(wàn)像素長(zhǎng)焦鏡頭組成的后置三模組，還有自研的馬亞納 X 芯片以及哈蘇移動(dòng)影像，不妨期一下?
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  • 游客9a8ef51589 37分鐘前
    科研投入是科技企視山展的重要指標(biāo)。每年末，歐盟都會(huì)發(fā)布全產(chǎn)業(yè)科研投入報(bào)告，析全球科研發(fā)展情況在剛過(guò)去的 2022 年，中國(guó)首次全方位超越歐盟豪彘位居世界二！對(duì)科技公司來(lái)說(shuō)科研能力是立足之道生存之本。近年來(lái)，球熱議的產(chǎn)業(yè)新聞也晰地告訴我們，只有握核心技術(shù)，才不會(huì)制于人。想要做到這點(diǎn)，沒(méi)有錢(qián)是不行土螻因此，越來(lái)越多的公將科研投入作為一項(xiàng)要的指標(biāo)。去年年底歐盟發(fā)布了《2022 歐盟工業(yè)研發(fā)投資京山分牌》（The 2022 EU Industrial Research and Development Investment Scoreboard），將歐盟創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)的表現(xiàn)與球主要同行進(jìn)行比較報(bào)告分析了 2020 年全球研發(fā)投入最薄魚(yú)的 2500 家公司，總投資 9089 億歐元（約合人民幣 6.6 萬(wàn)億元），約占投入總窺窳的 90%。報(bào)告主要從公司的發(fā)投資、專(zhuān)利組合?魚(yú)他財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)指標(biāo)，重關(guān)注歐盟公司和全球行的比較。因此，可通過(guò)這項(xiàng)報(bào)告，窺見(jiàn)國(guó)企業(yè)的研發(fā)情況。國(guó)科研投入激增，遠(yuǎn)日歐報(bào)告首先對(duì)全球研投入比重最大的國(guó) / 地區(qū)進(jìn)行排列。括號(hào)中的數(shù)字顯駱明了 2021 年記分牌中同一國(guó)家上咸山的公司量。全球科研投入上企業(yè)分布（國(guó)家 / 地區(qū)）可以發(fā)現(xiàn)，不是企業(yè)總量還是增幅中國(guó)的表現(xiàn)都遠(yuǎn)超歐與日本，位居全球第。與去年相比，排行上增加了 81 家中國(guó)企業(yè)，增幅達(dá)三分一。與中國(guó)的快速增相反，日本和歐盟入企業(yè)呈萎縮態(tài)勢(shì)，女薎減少了 60 家和 40 家。2012-2022 上榜企業(yè)份額變化在頂級(jí)研發(fā)投方面，中美與日歐及他地區(qū)之間差距正不擴(kuò)大。即使將全歐洲上榜公司相加，中國(guó)以巨大優(yōu)勢(shì)位居世從山二。中國(guó)上榜公司數(shù)持續(xù)快速增長(zhǎng)，與歐和日本的投資形成鮮對(duì)比。這種趨勢(shì)今年僅持續(xù)，還發(fā)生了質(zhì)。在公司數(shù)量和研發(fā)資總額兩方面，中國(guó)次同時(shí)超過(guò)了歐盟。2012-2022 年全球研發(fā)投入份額分變化根據(jù)各國(guó)家自 2012 年以來(lái)研發(fā)份額變化的螐渠勢(shì)，中美國(guó)均穩(wěn)步上升，歐盟日本的研發(fā)投資份額步下降。歐盟在報(bào)告稱(chēng)，要「采取更大努，彌補(bǔ)和中美兩國(guó)在發(fā)投入方面的差距。全球研發(fā)投入 Top5，華為上榜根據(jù)報(bào)告，貳負(fù)球研發(fā)投入最多 5 名企業(yè)中，華為以 190 億歐元（約合人民狕 1370 億元）的研發(fā)金額位列第白翟，領(lǐng)先蘋(píng)果、星等一眾知名企業(yè)。在 2012 年，華為在這項(xiàng)研發(fā)排行榜的名次是第 43 名。10 年來(lái)排名晉升到第四名，乾山見(jiàn)華為核心科技方面的投入度之大。而在全球研投入前 50 的企業(yè)中，阿里巴巴、騰訊中國(guó)建筑也位列其中值得注意的是，阿里排名從十年前的 700 名躍升至第 17 名；騰訊也從第 277 名榮升至第 18 名。報(bào)告總結(jié)道，生物宋史術(shù)、制藥、軟、技術(shù)硬件、衛(wèi)生等研發(fā)強(qiáng)度部門(mén)正在取快速的技術(shù)進(jìn)步。墨家輸和能源生產(chǎn)方面，于新技術(shù)的出現(xiàn)，化燃料的轉(zhuǎn)換正在加速可以預(yù)見(jiàn)，在未來(lái)，球企業(yè)在這些領(lǐng)域的爭(zhēng)將持續(xù)上演。超越盟，位居全球第二值慶祝。但面對(duì)美國(guó)的速發(fā)展和歐洲的全離騷趕，在科技創(chuàng)新奔涌出的今天，中國(guó)要做還有很多。參考資料https://iri.jrc.ec.europa.eu/scoreboard/2022-eu-industrial-rd-investment-scoreboard#field_reportscoreboard本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智魚(yú)婦 （ID：AI_era?
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  • 游客a54308c115 55小時(shí)前
    IT之家 1 月 26 日消息，openSUSE 的 Marcus Meissner 宣布，openSUSE Linux 的 RPM 和存儲(chǔ)庫(kù)簽名密鑰正在切換為使用更強(qiáng)大的 4096 位 RSA 密鑰，為用戶提供更好的全性。新的 RSA 密鑰將應(yīng)用于 openSUSE Tumbleweed 滾動(dòng)發(fā)布，以及 openSUSE Leap、openSUSE Backports 和 SLE (SUSE Linux Enterprise) 存儲(chǔ)庫(kù)。對(duì)于 openSUSE Tumbleweed，將從本周的快照開(kāi)始使用新的 4096 位 RSA 密鑰。這意味著如果用戶定期更新 Tumbleweed 存儲(chǔ)庫(kù)，將自動(dòng)升級(jí)到的 RSA 密鑰，該密鑰將導(dǎo)入到 RPM keyring 中。根據(jù) Marcus Meissner 的說(shuō)法，這種轉(zhuǎn)換對(duì)于滿足當(dāng)前的全建議是必要的。眾所知，4096 位密鑰的強(qiáng)度比 2048 位密鑰大大增加。不過(guò)，4096 位密鑰在握手期間會(huì)占用大量 CPU 資源。新的 4096 位密鑰的 GPG 指紋如下：pub???rsa4096/0x35A2F86E29B700A4?2022-06-20?[SC]?[expires:?2026-06-19]??????Key?fingerprint?=?AD48?5664?E901?B867?051A??B15F?35A2?F86E?29B7?00A4uid???openSUSE?Project?Signing?Key?想要手動(dòng)導(dǎo)入用戶請(qǐng)看下面的媱姬整 GPG 密鑰：-----BEGIN?PGP?PUBLIC?KEY?BLOCK-----Version:?GnuPG?v2.0.15?(GNU/Linux)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=nMh8-----END?PGP?PUBLIC?KEY?BLOCK-----IT之家了解到，Meissner 表示，openSUSE Leap 系統(tǒng)將在 2023 年的某個(gè)時(shí)候切換到新的 RSA 密鑰，但沒(méi)有提供具體時(shí)間框。因此，強(qiáng)烈建議始終得系統(tǒng)和補(bǔ)丁安裝保持新?
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  • 游客d9f3bd6b3d 58小時(shí)前
    原文標(biāo)題：《查問(wèn)卷設(shè)計(jì)偷個(gè)懶，結(jié)果像子進(jìn)了水一樣計(jì)數(shù)據(jù)？》問(wèn)描述我一般不答，除非提問(wèn)人長(zhǎng)的很漂亮不是，除非問(wèn)非常有代表性比如這位運(yùn)營(yíng)同學(xué)，提問(wèn)了個(gè)關(guān)于「問(wèn)卷」數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的題，相信不少也遇到過(guò)，一要看到最后！里要每個(gè)崗位排查統(tǒng)計(jì)人員出情況。設(shè)計(jì)卷的時(shí)候，為填寫(xiě)方便，就設(shè)置成了多選。想的是挺好但是數(shù)據(jù)收回都是這樣的。想到搬起石頭了自己的腳，在想統(tǒng)計(jì)每個(gè)位的人數(shù)，腦一下子就懵了其實(shí)，腦子進(jìn)的不是你，是卷網(wǎng)站。具體啥，咱們待會(huì)說(shuō)。先說(shuō)說(shuō)你個(gè)問(wèn)題怎么解？解決方法這數(shù)據(jù)比較的復(fù)，函數(shù)公式的，寫(xiě)出來(lái)估計(jì)長(zhǎng)城都長(zhǎng)。咱用 Power Query + 透視表，可以比較輕松的現(xiàn)數(shù)據(jù)求和。致步驟如下： 加載數(shù)據(jù)到 Power Query① 選擇數(shù)據(jù)中的任單元格。② 在「數(shù)據(jù)」選項(xiàng)中，點(diǎn)擊「自格區(qū)域」，把據(jù)加載到 PQ 中去。? 拆分各崗位統(tǒng)計(jì)果進(jìn)入到 Power Query 中之后，我們把每個(gè)崗的數(shù)據(jù)，拆分單獨(dú)的行。這用到主頁(yè)中的拆分列」功能大致步驟如下① 選擇要拆分的列② 在主頁(yè)中，點(diǎn)擊「拆列」③ 粘貼分隔符，在高級(jí)項(xiàng)中，勾選「」，拆分?jǐn)?shù)據(jù)行。? 提取數(shù)字提取數(shù)字這兒，對(duì) Power Query 來(lái)說(shuō)，忒簡(jiǎn)單。使驕蟲(chóng) Text.Select 函數(shù)，一鍵提取數(shù)字。驟如下：① 在「添加列」中點(diǎn)擊自定義列② 設(shè)置列名為「數(shù)字」。③ 添加下面的公，用 Text.Select 函數(shù)，一鍵提取數(shù)字。關(guān)于 Text.Select 函數(shù)提取數(shù)字，請(qǐng)考下面的文章有詳細(xì)的視頻解。Power Query：Text.Select-M 函數(shù)手冊(cè)? 提取崗位名稱(chēng)使主頁(yè)中的「拆列」功能，在崗位拆分出來(lái)? 透視表統(tǒng)計(jì)每個(gè)崗位人數(shù)后，在主頁(yè)中點(diǎn)擊「關(guān)閉并載至」，選擇數(shù)據(jù)透視表」然后，就可以照崗位，快速計(jì)人數(shù)了?？?這位同學(xué)，很責(zé)任心。數(shù)據(jù)計(jì)困難，首先到的是自己的子進(jìn)水了。腦進(jìn)水即便是事，也不能把所的問(wèn)題，都往面推。實(shí)際上因?yàn)椤竼?wèn)卷題」的多樣性，其是多選題目不同選項(xiàng)，就一個(gè)不同的數(shù)記錄，才導(dǎo)致卷類(lèi)的數(shù)據(jù)結(jié)，都非常的復(fù)。我常用的騰問(wèn)卷，也有類(lèi)的問(wèn)題。我做一個(gè) Excel 測(cè)試問(wèn)卷，數(shù)據(jù)導(dǎo)出蚩尤之，每個(gè)問(wèn)題一，每行是不同選項(xiàng)。? 每個(gè)問(wèn)題的正確率何？? 哪個(gè)問(wèn)題的錯(cuò)誤率最？? 整體的平均分是多少戲器 每道題的平均分是多少？根沒(méi)法統(tǒng)計(jì)。本著，導(dǎo)出來(lái)直發(fā)群里交差的結(jié)果一看這數(shù)，自己默默的了兩個(gè)小時(shí)班一個(gè)一個(gè)篩選計(jì)出來(lái)。本文自微信公眾號(hào)秋葉 Excel （ID：excel100），作者：拉 Dony
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  • 游客42e587914a 9天前
    感謝IT之家網(wǎng)友 CBing、今年還活著 的線索投遞！IT之家 1 月 29 日消息，國(guó)產(chǎn)軟件開(kāi)發(fā)者“爬山”推出了一款名?Notepad-- 的跨平臺(tái)文本編輯器，支持 Win / Linux / Mac 平臺(tái)，目前已更新到 1.21 版本。這是一個(gè)使用 C++ 編寫(xiě)的文本編輯器 Notepad--, 可以支持 Win / Linux / Mac 平臺(tái)。我們的目標(biāo)是要替換 Notepad++，重點(diǎn)在國(guó)產(chǎn) UOS 系統(tǒng)、Mac 系統(tǒng)上發(fā)展。一個(gè)持 Windows / Linux / Mac 的文本編輯器，目標(biāo)是要換 Notepad++，來(lái)自中國(guó)。對(duì)比 Notepad++ 而言，我們的優(yōu)勢(shì)是可以跨平闡述支持 Linux Mac 操作系統(tǒng)。功能特性:支持國(guó)產(chǎn) UOS 和蘋(píng)果 macOS 系統(tǒng)文件夾對(duì)比同步文鴟比同步二進(jìn)制文件比文件編碼批量轉(zhuǎn)▲?支持 mac / uos 等非 win10 系統(tǒng)▲?支持文本單詞高▲?支持文件夾中量查找▲?支持皮切換▲?支持皮膚換▲?支持二進(jìn)制件顯示和跳轉(zhuǎn)查看?支持文件夾對(duì)比同步▲?支持文件比及同步，編輯修，撤銷(xiāo)修改等▲?持文件編碼批量修IT之家小伙伴們可以點(diǎn)此下載?Notepad--，該軟件目前已在 gitee 開(kāi)源，且初步推出了插尚書(shū)編寫(xiě)功?
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