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支援 M1 Mac 的 Adobe Premiere Pro 測試版登場,官方補刀測試輸出速度直逼 16 吋 MBP_台中搬家公司

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繼 Photoshop 之後,Adobe 現在也針對招牌影音編輯軟體 Premiere Pro、Premiere Rush 與 Audition 釋出針對 M1 Mac 的 Beta 版本。然後 Apple Silicon 就已經被評為很沒有武德了,Adobe 居然還補刀,在官方的這次的新聞稿中直接比較了 Beta 版本 Premiere Pro 的效率… 繼續閱讀支援 M1 Mac 的 Adobe Premiere Pro 測試版登場,官方補刀測試輸出速度直逼 16 吋 MBP報導內文。

▲圖片來源:Adobe

支援 M1 Mac 的 Adobe Premiere Pro 測試版登場,Premiere Rush 與 Audition Beta 也都加入相同支援

眼看改用 ARM 架構的蘋果晶片 M1 MacBook Air / MacBook Pro / Mac mini 在市場上獲得了許多好評。針對許多人敲碗的 Adobe 影音編輯軟體的原生支援部分,他們也正式在今天端出了支援 Apple Silicon 的測試版本。

其中,Adobe 還直接針對在眾多核心編輯功能、H.264、HEVC 與 ProRes 編碼支援方面,已經透過模組化結構提前針對 M1 晶片最佳化的部分,拉出來與先前的機型做簡單的效能 PK。效能的部分大家可以直接看圖表(小編有點不忍直視)。

▲圖:無論是輸出 4K 60fps 10-bit 4:2:2 或是 ProRes 影片的比較,都呈現滿滿的補刀感(來源:Adobe)。

基本上搭載 Intel 晶片的 16 吋版本 MacBook Pro 還是保持在最高位,但看起來真的是完全被 13 吋 M1 MacBook Pro 這樣的「入門機型」給緊咬在後… 然後再對比基本上都得要耗費雙倍時間才可以完成各種影片輸出的舊款 13 吋 Intel 版 MacBook Pro,完全看得出來改用新架構後對於效率方面的提升。

▲圖片來源:Adobe

此外,得益於 M1 晶片針對機器學習的支援性,Adobe 也特別將 Sensei 人工智慧對於場景編輯偵測的效能拿出來做另一個比較 — 這部分,無論 Premiere Pro 是否有原生支援 M1 晶片,13 吋 M1 MBP 都能以相當大的幅度跑贏 16 吋的 Intel MBP。看來,無論是硬碰硬的電腦效能與機器學習方面,新世代的 Apple 晶片都可以為軟體開發提供不錯的後盾。

Adobe 今天也同時釋出了 Premiere Rush 與 Audition 音訊編輯應用的 M1 原生支援的 Beta 版本,後者還順便釋出了新的 FFT 頻譜即時渲染顯示功能。

根據 Adobe 官方的資訊,得益於模組化的架構,可以在其餘模組的最佳化工作仍在進行的同時,先釋出原生支援的 Beta 版本。但也強調,像是 After Effects 等軟體即便是在 macOS Big Sur 的 Rosetta 2 轉譯模式下,應該也可以正常執行。但也會在原生版本正式降臨前,持續修正現有版本經過轉譯可能發生的運作問題。

這次 Premiere Pro、Premiere Rush 與 Audition 的 Beta 版本釋出的同時,Adobe 也宣布這些應用原生支援 Apple Silicon 的正式版本也將會在 2021 年上半推出。並預告 After Effects 與 Character Animator 也將在明年啟動這方面支援的工作。

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吉利遠景指導價格:5。39-6。79萬吉利不僅僅有博瑞博越,接地氣的車型也有吉利遠景,儘管遠景定位是一款稍顯低端的入門級家用轎車,但是也可以看到吉利品牌目前對於自身產品的把控力度掌握的非常到位。遠景的進氣格柵有標誌性的家族回紋設計和黑色條幅風格,在細節處理上做了更細緻的優化,看上去質感提升了不少,而在內飾方面,相較於上一款的遠景,2016款的遠景採用了大量的軟質材料對內飾進行包裹,車內駕乘感受更加舒適。

已經不止一次有人問小編,想在六七萬左右買一台城市代步用車,但是又不想要兩廂車顯得不太夠“范兒”,有沒有什麼好的選擇?其實這個價位的車型由於成本的控制,多數以手動擋為主,但是優點就是自主品牌在這個細分市場的成熟度較高,而且手動擋的可靠性也更好,其實還是有不錯的車型可供參考。

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指導價格:5.99-8.79萬

悅翔V7在自主品牌轎車市場陣營裏面算是知名度非常高的一款產品,近期更是推出了1.0T渦輪增壓的配置車型豐富自身產品線。但是悅翔V7更多的還是用於家用代步,1.6L的自然吸氣車型已經完全可以滿足日常通勤需要。

2016款的悅翔V7外觀設計更加成熟,風格也逐漸趨向年輕化,對於購車預算不太充裕而且注重車型時尚感的年輕人來說非常具有吸引力。

內飾整體視覺感觀上看精緻度很高,功能性按鍵布局也是符合人體工程學設計,實用性和溝通感都不錯。作為悅翔V7來說,推薦2016款 1.6L手動 樂動型 ,指導價格6.59萬,車內配置較為豐富,而且帶有ESp穩定系統。

吉利遠景

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吉利不僅僅有博瑞博越,接地氣的車型也有吉利遠景,

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儘管遠景定位是一款稍顯低端的入門級家用轎車,但是也可以看到吉利品牌目前對於自身產品的把控力度掌握的非常到位。

遠景的進氣格柵有標誌性的家族回紋設計和黑色條幅風格,在細節處理上做了更細緻的優化,看上去質感提升了不少,而在內飾方面,相較於上一款的遠景,2016款的遠景採用了大量的軟質材料對內飾進行包裹,車內駕乘感受更加舒適。

吉利遠景小編推薦的是可以直接考慮6.69萬元的自動幸福版,車內配置使用,而且整車檔次感也有着非常不錯的表現。

海馬M3

指導價格:5.58-8.18萬

海馬品牌雖然關注度不算高,但是其實旗下還是有些性價比不錯的車型,定位緊湊型的家用轎車海馬M3就是其中之一。

海馬前臉的設計非常出彩,豐富的線條設計將前臉的層次感營造得挺棒,配合上俯衝式的車側,海馬M3身上還是體現出一定的運動氛圍。

內飾中控的設計感也挺豐富,整體使用黑色的色調,配以銀色的鍍鉻裝飾,保證了視覺衝擊力的同時也提升了整車檔次感,海馬M3推薦的是2016款,1.5L手動智能舒適型,6.48萬的指導價格可以有皮質座椅以及更豐富的配置,性價比還是不錯。

全文總結,目前來說十萬以內的緊湊型轎車陣營是自主品牌成熟度較高的細分市場之一;但是六萬左右又是一個較大的售價門檻,低於六萬的車型配置普遍着實太低,實用性和功能性都不大,所以還是將預算稍微提高,所購買車輛才有更多的保障,畢竟汽車消費市場里,一分錢一分貨的老話還是真理。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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05_決策樹算法_台中搬家公司

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  今天是2020年2月7日星期五。分享一個箴言:世界上只有一種英雄主義,那就是認識生活的真相后依然愛它。

  好了,開始今天的內容,決策樹算法。書中針對該算法,洋洋洒洒講了很多內容,對初學者不太友好,我初讀本章內容時,頭大的很。但等到學完,頭腦里有了框架之後,該算法的學習就清楚了很多,所以稍後會寫一下該算法的脈絡主線,帶着框架去完成該算法的搭建,這樣學習要輕鬆點。另外,在記錄這個學習過程前,我一般會在網上多看幾篇相關內容,發現各個內容各有所長,相應的,大家也要各取所需。

  脈絡主線:(1)總起講基本決策樹模型,闡述決策樹基本思路;(2)以ID3、C4.5為例分講三步驟:特徵選擇、決策樹生成、決策樹剪枝;(3)最後以經典CART算法結束決策樹的學習,該算法應用決策樹基本思路,細品起來還是挺不一樣的。

 GitHub:https://github.com/wangzycloud/statistical-learning-method

 決策樹算法

引入

  決策樹算法是一種呈樹形結構的基本分類與回歸方法,本內容主要討論用於分類的決策樹,基於特徵對實例進行分類。像書中提到的,決策樹算法可以認為是if-then規則的集合,即根據特徵的不同取值進行分支選擇;也可以認為是定義在特徵空間與類空間上的條件概率分佈,即通過構建決策樹將特徵空間劃分成不同子空間,恭弘=叶 恭弘節點上的子空間對應條件概率最大的類,分類時將‘特徵符合’的實例點強行分到該空間對應的類上(認為順着根節點到恭弘=叶 恭弘節點,在符合各內部節點特徵的條件下,實例點是該類的條件概率最大)。

  學習時,該算法利用訓練數據集,根據損失函數最小化的原則建立決策樹模型;預測時,對新的數據,利用決策樹模型進行分類。決策樹的學習,通常由三個步驟構成:特徵選擇、決策樹的生成、決策樹剪枝。接下來按照提到的脈絡主線,記錄決策樹模型基本思路、三大步驟(ID3、C4.5)、CART算法。

決策樹模型

  先來看一下定義:

  用圓框表示內部節點,用方框表示恭弘=叶 恭弘節點,有了樹形結構,它是怎麼分類的呢?這裏我們用判斷來診人員是否需要輸液的例子:

  內部節點表示特徵,用決策樹進行分類,就是從根節點開始,對實例的某一特徵進行測試。根據測試結果,選擇合適的分支,將實例分配到該分支對應的子節點上,這時每一個子節點對應着該特徵的一個取值。遞歸的對實例進行測試,直至到達恭弘=叶 恭弘節點,最後將實例分配到恭弘=叶 恭弘節點對應的類中。看一下圖中的例子,對於新的來診人員,從我們的生活經驗上,醫生一般會讓我們先測試一下體溫,如果體溫過高的話,基本上是需要打個退燒針了;測完體溫后,醫生會進行聽診,然後看咽喉是否發炎,了解下咳嗽情況。也就是說,判斷完體溫特徵后,再判斷下一個特徵乾咳是否嚴重,每個特徵判斷完畢,就可以根據不同的分支結果,確定患者是否需要輸液了。

  對決策樹的理解,書中有兩個解釋。

  首先第一個,決策樹與if-then規則,也就是與選擇分支結構的關係。從判斷來診人員是否需要輸液的例子上,我們可以看到決策樹模型分類的過程,就是從根節點到恭弘=叶 恭弘節點的一條路徑。路徑上內部節點的特徵對應着選擇分支的判別條件,子節點對應着條件的不同分支,恭弘=叶 恭弘節點的類對應着判別的結果。另外,構成分類決策的所有路徑,也就是選擇分支的所有條件,具有一個重要的性質:互斥且完備。每個實例從根節點判別開始,到恭弘=叶 恭弘節點得到分類結果結束,都有屬於自己的一條路徑,有且僅有一條路徑,並且該決策樹能把訓練集所有實例判別。

  第二個是從條件概率分佈的角度,也就是在給定特徵條件下類的條件概率來理解決策樹算法。書中指出,這一條件概率分佈定義在特徵空間的一個劃分上。在我的理解中,這句話要拆開來看,(1)求誰的概率,在哪個條件上?(2)特徵空間是怎樣劃分的?

  第一點很明確,求恭弘=叶 恭弘節點類別的概率,條件是各項已知的特徵。在輸液例子中,要求的類別:是否需要輸液;特徵有兩個:體溫情況、乾咳程度。要求恭弘=叶 恭弘節點的條件概率就是求分別在給定體溫高燒、體溫正常乾咳嚴重、體溫正常乾咳正常條件下,是否需要輸液的概率。對於第二點,說起特徵空間的劃分,很容易想到我們之前接觸到的kd樹算法,它就是對特徵空間進行劃分,輪流從不同維度取中位數對特徵空間進行劃分。在決策樹算法中,輸液的這個例子,如果將各個特徵,看成不同維度(幾個特徵,幾個維度坐標軸),進行特徵選擇的過程,不就是將特徵空間逐步劃分成小單元的過程。簡單講,將特徵數目看成維度數目,將特徵值取值的數目看成該維度坐標軸的切分點。從根節點到恭弘=叶 恭弘節點的路徑,不就是在特徵空間中從原點行走到某個小空間單元的過程(決策樹中的一條路徑對應於劃分的一個單元)。

  再返回去看第一點在給定特徵下的條件概率,也就是根據在不同特徵上的取值,將特徵空間劃分成了小單元。該條件概率就是在各個恭弘=叶 恭弘子節點小單元的條件下(條件也就是決策樹中從根節點到恭弘=叶 恭弘子節點,每層特徵取固定的值),將每個單元定義成某個類別的概率。另外,各恭弘=叶 恭弘子節點(單元)上的條件概率往往偏向於一個類,即屬於某一類的概率較大。比如說,體溫高燒這條路徑對應的恭弘=叶 恭弘子節點,需要輸液的條件概率要遠遠大於體溫高燒不需要輸液的條件概率;‘體溫正常乾咳正常’這路徑對應的恭弘=叶 恭弘子節點,不需要輸液的條件概率遠遠大於‘體溫正常乾咳正常’需要輸液的概率。

決策樹學習

  從上一部分的分析中,可以看出,決策樹學習本質上就是從訓練數據集中,通過特徵選擇歸納出一組分類規則。另外,樹形結構每層選擇‘作為根節點的特徵’不同,構造出來的決策樹也就不同。同時能對訓練集進行正確分類的決策樹可能有多個,也可能一個沒有。我們的目標是通過損失函數,學習到一個對訓練數據集更好分類前提下,能夠對新數據有很好泛化能力的決策樹模型。

  這裏提到了一個最優特徵的概念,表示特徵之間的重要性是不一樣的,構建決策需要從最重要的特徵開始考慮,下一層選擇次優的特徵,下下次選擇次次優的特徵。這是有實際意義的,以是否輸液為例,對於醫生來講,判斷一個感冒病人是否需要輸液,“體溫是不是高”這個特徵表現,要遠比“乾咳嚴不嚴重”的特徵表現,更能決定是不是需要輸液。一旦體溫很高,這直接決定了需要輸液,“判斷”這個過程的不確定性,直接降了下來(體溫高燒->需要輸液);而如果先判斷“乾咳嚴不嚴重”,這個特徵表現不能全然斷定需要輸液。還要繼續用“體溫高不高”這個特徵再測試一下才能確定。這個“判斷”過程的不確定性,是逐步降下來(乾咳正常->體溫高燒->需要輸液)。

  通過上述方法構建的決策樹,可能對訓練數據集有很好的分類能力,但是對未知的測試數據卻未必有很好的分類能力,有可能發生過擬合現象。直觀點來說,決策樹構建的越細密,訓練集特徵空間切分也就越微小越明確,有可能鄰近個幾個小空間都屬於一類。完全沒必要切分這麼細,樹形越複雜越容易出現過擬合。這就需要我們對已生成的樹進行自下而上的剪枝,將樹變的更簡單,從而具有更好的泛化能力。具體來講就是去掉過細的恭弘=叶 恭弘節點,使其退回到父節點,讓父節點成為新的恭弘=叶 恭弘子節點。當然,如果特徵的數量較多,在構建決策樹的開始,就可以對特徵進行選擇,只留下對數據集有很好分類能力的特徵。

  通過上述決策樹學習算法的描述,可以發現生成決策樹的過程,是一個細分特徵空間,對實例點進行局部選擇的過程。盡可能讓每個實例從原點到達特徵空間的某一個具有確定類別的區域,且該區域能夠對實例做出正確的判斷;如果樹形過大過細過複雜,就意味着決策樹能夠對當前訓練數據集有非常非常好的判斷(都是長路徑)。一旦來新數據(需要新路徑進行分類),找不到分類規則就不能判斷,因此需要將樹形消減,去掉過細的恭弘=叶 恭弘節點,讓最優的特徵發揮作用。從主要特徵上對新數據判斷(短的路徑),將樹形修減到合適的程度也就是考慮全局最優。

特徵選擇

  在決策樹學習的過程描述里,提到了一個“最優特徵”的概念,也就是實例點在特徵選擇分支的條件判斷中,從根節點到恭弘=叶 恭弘節點,“特徵判斷”有一個先後順序,看一下判斷患者是否需要輸液的例子,先判斷體溫?還是先判斷乾咳?一般經驗下,肯定是先判斷是不是出現高燒,也就是判斷體溫這個特徵比判斷乾咳的特徵優先級高。

  特徵選擇就是決定用哪個特徵來劃分特徵空間,關鍵在於選取對訓練數據具有分類能力的特徵,這樣可以提高決策樹學習的效率。如果利用一個特徵進行分類的結果與隨機分類的結果沒有很大差別,則稱這個特徵是沒有分類能力的。經驗上丟掉這樣的特徵對決策樹學習的精度影響不大,通常特徵進行選擇的準則是信息增益或信息增益比。這裏我們使用書上的例5.1。

  通過該圖解,可以看到選擇不同的特徵作為根節點,可以得到不同的決策樹;某特徵的不同取值,成為子節點的不同分支。

  至於信息增益這個概念,我在剛開始接觸這本書的時候,理解起來困難還是蠻大的,概率沒怎麼學,熵、條件熵也不知道是啥。看到“熵”這個字,腦子里全是高中物理里的“熵”,也就是體系混亂程度的度量,本書裡邊用“熵”表示隨機變量不確定性的度量,這兩個定義好像表達的是一個意思。擲出硬幣后,在空中翻轉是一個旋轉不定的過程(動能勢能不斷的轉換),這中間正面朝上是個說不準的事情,不確定性非常高,一會正一會反;硬幣正面朝上落在桌子上了,靜止不動(相對平衡的體系狀態),正面朝上就是一個確定的事情。然後先看“信息增益”的作用是什麼,再去理解“信息增益”是個啥。

  在我的理解里,“信息增益”是讓“熵”減小的能力度量單位。也就是某個東西能讓目標整體的不確定性減小,就是指通過特徵A的劃分讓分類目標的不確定性減小的能力度量單位。比如說,判斷體溫高燒要比判斷是否乾咳更能決定是否需要輸液,即體溫特徵比乾咳特徵在是否輸液這個分類目標上,具有更好的讓不確定性減少的能力。簡而言之,信息增益就是得知特徵X而使得類Y的信息不確定性減少的程度

  先來看一下熵與條件熵的定義。

  之前提到,高中物理裡邊的熵是體系的混亂程度,反映到信息論與概率統計中,不正好就是隨機變量取值的不確定性。由公式5.1,可以看到離散隨機變量X的熵與該隨機變量具體取什麼值沒有關係,只與它取值的概率分佈有關。看一下擲硬幣這種二分類的例子。

  類似於擲硬幣的過程,只有正反面兩種結果,P(正面)≈P(反面),如圖5.4所示,p=0.5時,擲硬幣的結果最不確定(這個時候的熵最大),是正是反都有可能,但是哪一面最有可能呢?誰也說不上,因為正反面的概率一分為二,都是50%的概率。如果改變一下硬幣的形狀,變成類似圓台的形狀,讓面積大的一側是反面,面積小的一側是正面(同時把高拉長)。這時再擲硬幣,誰都知道面積大的面會朝下(90%),這是很確定的事情,反面朝上的概率很小(10%),這個時候再去猜測哪個面會朝上,大家肯定都會說是正面,因為正反面的概率差別很大,這件事情的確定性大(這個時候熵比較小)。

  顧名思義,條件熵反映的是隨機變量Y在給定隨機變量X條件下的不確定性。這裏公式5.5有待證明,但在公式的直觀表示上(公式右端,每個條件下Y的熵乘以條件出現的概率再加和),可以看出H(Y|X)的求法。Y在Xi的條件下,要把所有Xi、Y聯合出現的概率求出條件熵(Y|Xi熵),乘以該Xi條件下Y|Xi熵的概率,最後加和。

  當熵和條件熵中的概率由訓練數據集通過極大似然估計得到時,對應的熵和條件熵分別稱為經驗熵、經驗條件熵。如果有0概率,令0log0=0。

  熵是不確定性的衡量,信息增益是讓不確定性減少的程度,在決策樹中,也就是得知特徵X的信息從而使得類Y的信息的不確定性減少的程度,具體定義如下。

  這裏假設存在訓練數據集D,D中數據共有K個類別Ck,k=1,2,3,…,K,其中:

    |D|表示樣本容量,即樣本個數;

    |Ck|表示屬於Ck這個類別的樣本個數;

  設特徵A有n個不同的取值{a1,a2,…,an},根據A的取值將數據集D劃分成n個子集D1,D2…Dn,其中:

    |Di|表示子集Di樣本容量,即子集Di的樣本個數;

  根據假設,有以下等式成立:

    

  記子集Di中屬於類Ck的樣本的集合為Dik,即Dik=Di∩Ck,其中:

    |Dik|表示Dik樣本容量,即集合Dik的樣本個數;

  匯總如下:

    

  於是得到信息增益算法5.1如下:

  例5.2是根據表5.1貸款申請樣本數據表計算最優特徵的過程。注意到,根據算法5.1,首先計算整個集合D對於分類問題的檢驗熵,也就是得到當前數據判斷類別的不確定性。其次,逐個計算每個特徵條件下,對數據集D的檢驗條件熵。最後分別計算各個特徵的信息增益,並進行比較,選擇信息增益最大的特徵作為最優特徵。

  在算法5.1部分,各個熵的計算直接給出了計算公式,從公式的直觀形式上,通過各事件出現的頻率來估計概率,好像是極大似然估計得到的公式,但是書中並沒有提及公式來源。

  要知道,信息增益是ID3算法中進行最優特徵選擇的準則,在接下來的決策樹生成部分,會詳細寫一下ID3算法。與ID3算法同時學習的是C4.5算法,自然而然,C4.5算法是ID3算法的改進,改進的地方很簡單,就是將特徵選擇的準則由信息增益改為了信息增益比。先來看一下信息增益比的計算方式,再分析優點。

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  從公式5.10中可以看到,信息增益比多了一個分母。分母是數據集D關於每個特徵取值的熵。也就是對某個特徵計算完信息增益后,要比上數據集D關於該特徵取值劃分成對應子類的熵。

  C4.5作為ID3算法的改進,要想了解信息增益比的優點,可以先了解信息增益的缺點。用信息增益作為劃分訓練數據集的特徵,存在偏向於選擇取值較多的特徵的問題。這一點怎麼理解呢?在公式5.8中可以發現,如果某個特徵取值較多,該取值的實例數目所佔的比例大,導致該特徵的條件經驗熵高,因此該特徵的信息增益值大。其實就是相當於,取該值的特徵非常多,該特徵成為了去往恭弘=叶 恭弘節點的必經路徑,形成了往這裏劃分一定能行這種邏輯,劃分后必然降低不確定性,但是該特徵不一定具有很好的特徵選擇能力。

  使用信息增益比就可以對這個問題進行改進,注意到公式5.10中HA(D)的描述,針對特徵A的取值計算數據集D的熵,這個熵與H(D)的區別在於子集劃分規則不同。H(D)是關於類別Y的熵,HA(D)是關於特徵A子集的熵。這裡有待深入學習,沒有解釋為什麼可以校正。

決策樹的生成

  本節內容從ID3算法入手,學習一下決策樹的生成,上文提到ID3算法的核心是在決策樹各個節點上應用信息增益準則選擇特徵,遞歸的構建決策樹。具體方法是:從根節點開始,對節點計算所有可能的特徵的信息增益,選擇信息增益最大的特徵作為節點的特徵,由該特徵的不同取值建立子節點;再對子節點遞歸的調用以上方法,構建決策樹;直到所有特徵的信息增益均很小或者沒有特徵可以選擇為止。

  要知道ID3算法只有樹的生成,沒有剪枝過程,因此生成的決策樹容易發生過擬合。算法如下:ID3 相當於用極大似然法進行概率模型的選擇,怎麼理解?(不理解…@_@)

  算法流程圖:

  具體示例:

  C4.5的生成算法與ID3算法相似,特徵選擇改進為信息增益比。

決策樹剪枝

  前文提到,如果構建的決策樹非常細密,樹形非常複雜,會容易發生過擬合現象。這樣的樹往往對訓練數據的分類很準確,但對未知的測試數據進行分類的時候,卻沒有那麼準確。原因在於學習時過多的考慮如何提高對訓練數據的正確分類,從而構建出了複雜的決策樹。因此,是否可以考慮決策樹的複雜度,對已生成的決策樹進行簡化。

  簡化的過程稱為剪枝,從已生成的決策樹上剪掉一些子樹或者恭弘=叶 恭弘節點,並將其根節點或父節點作為新的恭弘=叶 恭弘節點,從而簡化決策樹模型。書中提到,決策樹的剪枝往往通過極小化決策樹整體的損失函數來實現。書中只是描述了公式及算法,並沒有闡述為什麼這樣做可以,這裏提出一個不成熟的觀點和理解。

  首先明確熵是不確定性的度量。構建決策樹的過程,是將整個特徵空間劃分為不同的小區域,通過一系列的特徵判斷,訓練集中的各個數據有了明確的安放位置,特徵空間內井井有條。生成決策樹,就是能夠最快的將不同數據劃分到相應恭弘=叶 恭弘節點的子空間中,且該子空間內的數據盡可能屬於同一類。決策的過程,就是在給定某個特徵的條件下,數據集D分類的不確定性減少;那麼對應到恭弘=叶 恭弘節點,給定恭弘=叶 恭弘節點特徵路徑的條件下,數據集D分類的熵應盡可能小。也就是說恭弘=叶 恭弘節點對應的數據,應該盡可能的一致,大家都屬於一個類最好了(算法5.2如果信息增益小於閾值,將實例數最大的類作為節點類標記,也就是恭弘=叶 恭弘節點對應的數據不一定屬於同一個類)。

  現在考慮這棵決策樹在訓練集上構建的好不好,是不是就可以通過恭弘=叶 恭弘節點的不確定性程度來反映。如果每個恭弘=叶 恭弘節點都是一類,也就是在恭弘=叶 恭弘節點特徵路徑的條件下,數據集D內的數據確定是屬於某個類,不確定性為零,就說這棵決策樹構建的非常好,但相應的,樹形會非常複雜。如果每個恭弘=叶 恭弘節點中數據不屬於同一個類,也就是在恭弘=叶 恭弘節點特徵路徑的條件下,數據集D內的數據不能完全確定屬於這個類,不確定性大,就不能說這是一棵好的決策樹,相應的樹形會比較簡潔。可以發現,恭弘=叶 恭弘節點的熵和樹形的複雜程度成反比關係,是不是可以利用該關係,設計一個損失函數,讓決策樹的分類能力和樹形的複雜程度做一個平衡。看一下書中的計算公式以及剪枝算法。

  設樹T的恭弘=叶 恭弘節點個數為|T|,t是樹T的恭弘=叶 恭弘節點,該恭弘=叶 恭弘節點上有Nt個樣本點,其中k類的樣本點數為Ntk個,k=1,2…K,Ht(T)為恭弘=叶 恭弘節點t上的經驗熵,α≥0為參數,則決策樹學習的損失函數可以定義為:

  公式5.11右端第一項,每個恭弘=叶 恭弘節點的經驗熵多乘了一個係數(該節點的樣本個數),暫時看不出意義在哪裡。在公式5.13上,該係數消去了一個分母,看不出別的門道來,貌似也沒有把計算變簡單,畢竟log后仍然求分數(小數過小是不是會導致溢出?log里的小數沒有溢出問題,不知道是不是這個原因)。

  在公式5.14中,可以看到C(T)表示模型對訓練數據的預測誤差,即模型與訓練數據的擬合程度,也就是觀點裡邊該決策樹是否將數據集很好分類的能力。|T|表示模型複雜度,α控制兩者之間的影響,相當於權重因子(數值大,則該項被優化的力度大)。較大的α促使選擇較簡單的決策樹,較小的α促使選擇較複雜的決策樹,α=0意味着只考慮模型與訓練數據的擬合程度,不考慮模型的複雜度(正則化項)。

  可以看出,決策樹生成只考慮了通過提高信息增益或者信息增益比對訓練數據進行更好的擬合,而決策樹剪枝通過優化損失函數還考慮了減小模型複雜度。圖5.6是決策樹剪枝過程的示意圖,看一下剪枝算法:

CART算法

  CART算法是分類與回歸樹(classification and regression tree)的簡稱,同樣由特徵選擇、樹的生成和剪枝組成,既可以用於分類也可以用於回歸。與ID3、C4.5算法構建決策樹不同的是,CART假設決策樹是二叉樹,內部節點特徵取值為“是”和“否”,左分支是取值為“是”的分支,右分支是取值為“否”的分支,這樣的決策樹等價於遞歸的二分每個特徵,將輸入空間即特徵空間劃分成有限個單元。該算法同樣是給定輸入變量X條件下輸出隨機變量Y的條件概率分佈的學習方法,在劃分后的每個單元上確定預測的概率分佈,也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分佈。

  這裏需要注意理解“遞歸的二分每個特徵”,ID3算法構建決策樹時,我們沒有強調是一棵二叉樹。因為每個特徵的取值,不固定只有兩個取值,我們根據該特徵的取值,劃分為不同子樹,幾個取值幾個子樹。現在“遞歸的二分每個特徵”要構建一棵二叉樹,是不是和多個取值的特徵發生矛盾呢?沒矛盾的話怎麼處理呢?比如體溫有三個取值:高溫、正常、低溫,遞歸的二分每個特徵是指細分每個特徵的取值。之前體溫特徵內部節點的判別結果有三個分支,現在內部節點判別條件變為是否高溫、是否正常、是否低溫,相應內部節點的判別結果分成兩個分支。具體做法仍然是生成和剪枝兩個部分。

CART-分類樹的生成

  類似於ID算法的生成過程,CART分類樹使用基尼指數來選擇最優特徵,同時決定該特徵的最優二值切分點。先看一下基尼指數的定義:

  可以看到公式5.23計算方式是公式5.22在二分類問題下的特殊情況,公式5.24使用頻率估計概率,得到樣本集合D下判別K類的基尼指數。類似於條件熵,在已知某特徵取值下的表示為:

  基尼指數Gini(D)表示集合D的不確定性,基尼指數Gini(D,A)表示經A=a分割後集合的不確定性。與熵類似,基尼指數的值越大,樣本集合的不確定性也就越大。CART生成算法:

  算法流程圖:

  計算例子:

CART-回歸樹的生成

  顧名思義,回歸樹是決策樹算法在回歸問題上的應用。

  我們先來思考一下,回歸問題應該和分類問題有什麼差異,再看接下來的內容。

  第一個問題,回歸樹模型是什麼樣子的。之前提到的決策樹模型,都是關於分類問題,通過特徵選擇對特徵空間進行劃分,被劃分到決策樹恭弘=叶 恭弘子節點對應子空間上的實例,屬於同一類別;我們知道回歸問題輸出變量應為連續值,是不是就意味着回歸問題里,類別數目非常非常多,多到像連續值的排列一樣。子空間劃分成的各個小單元,標記不再是類別,而是一系列數值。

  第二個問題,對什麼進行選擇,從而劃分特徵空間。分類樹中,各個數據基本上都是非數值型的,存在很多特徵分量,我們根據各個特徵的取值概率,找最優的特徵作為切分數據集的標準;在回歸問題中,輸入一般為數值型數據,決策樹模型需要找到切分點,回歸問題中怎麼處理呢?

  第三個問題,切分點選擇的準則是什麼。分類樹中,我們通過信息增益或者信息增益比來選擇最優特徵作為子樹節點的切分點;在回歸樹中,要通過什麼準則對什麼進行選擇,從而劃分特徵空間?

  帶着這三個問題,我們看一下回歸樹模型及算法。

  這裏可以幫助解決第一個問題,公式5.16反映了回歸樹模型的基本模式。決策樹建樹的過程,對應了特徵空間的劃分,劃分成的每個子空間,能夠安放具有相同特徵的數據實例,給他們具體的類別標記。在回歸問題上,劃分后的子空間單元同樣可以用來表示回歸模型的輸出值。詳細看一下公式5.16,指示函數部分表示,屬於Rm類時,該值為1,用回歸樹模型進行預測時,屬於該子空間的實例,賦予輸出值為Cm。注意該公式的求和函數部分,輸入數據x遍歷每個子空間單元,遍歷到所屬的子空間后,得到輸出值Cm,遍歷其它子空間時不得值(因為指示函數條件不滿足時,值為0),f(x)=0+0+…+Cm+…+0=Cm。

  該部分提出了平方誤差的計算思路,用於衡量訓練數據的預測誤差很好理解;用於求解每個單元上的最優輸出值,類似於分類樹中選擇實例數量最多的類,目的在於找到該單元所代表的最優值。為什麼均值會是最優值?原因就在於平方誤差函數,取均值時,與其它值做差,方差最小。

  這裏可以幫助解決第二、三個問題,採取什麼準則對什麼進行選擇。書中描述為,選取合適的變量(第幾個實例)作為切分變量,其值為切分點。也就是說用第n個變量的值來劃分特徵空間,並且採用平方誤差來作為切分點的選擇標準。公式5.19很好理解,首先明確該公式希望找到最優的切分變量和最優切分點,此時誤差值最小;中括號里分成了兩部分,也就是切分點s兩側的情況;我們要使總誤差值最小,就要使中括號中s左右兩側的誤差都保持最小;先看左側部分(R1),我們要找到合適的輸出值c1使該項誤差最小;實際上,左側部分最合適的c1就是左側部分所有yi的均值;右側同理。

  公式5.20表示的過程,我們很難直接計算出來,但我們可以採用遍歷的笨方法,把所有的輸入變量遍歷一遍,去找最優的切分變量j。在遍歷過程中,每個變量依次將特徵空間劃分為兩個區域,對每個區域重複上述劃分過程,直到滿足停止條件未知。也就是下邊的最小二乘回歸樹生成算法。

CART剪枝

  該部分一個大公式,需要深入學習下~開學后整起。

代碼效果

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小米11 實機外觀、包裝盒、高清晰渲染圖曝光!_台中搬家公司

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小米即將在 12 月 28 日晚間發表首款高通 Snadpdragon 888 處理器的旗艦 5G 手機,這次在小米11 正式發表前,除了日前在街上被拍到,近期也陸續有大量的實機外觀照片被揭露。同時,小米官方也開始在發表會之前展開新機的相關重點規格預告。除了小米11 這款備受期待的新旗艦手機,屆時也將推出一款更高階的路由器產品。

▲圖片來源:微博

小米11 實機外觀、包裝盒、高清晰渲染圖曝光!

幾天前,小米才正式預告將於 12 月 28 日 19:30 舉行小米11 新機發表會,而在這幾天網路上也有更多小米11 的相關消息。首先是外觀渲染圖部分,隨著疑似小米11 實機的曝光後,也有人製作了高清晰版本的渲染圖,可以發現小米11 的機身厚度也趨於輕薄,似乎呼應著這次小米11 「2021 輕裝上陣」的宣傳標語。

▲圖片來源:Twitter

除了主打的天藍色配色,也傳聞小米11 將推出深灰色、銀白色以及紫色:

▲圖片來源:Twitter

相比之前遠處拍攝到的小米11 實機,現在網路上也開始流傳著小米11 外觀的特寫照片,仔細看會發現這款紫色的小米11 機身背殼表面採用環保皮革材質。在螢幕特寫的規格參數,小米11 除了搭載高通 Snapdragon 888 處理器,預計配備 12GB LPDDR5 RAM 並運行 Android 11 作業系統。
相機規格方面,傳聞小米11 將配備三鏡頭主相機,分別為 1.08 億像素主鏡頭(傳聞為 Samsung ISOCELL HM2 感光元件)、 1300 萬像素、500 萬像素的鏡頭組合。小米11 預計採用雙電池設計,換算等效容量 4780mAh ,快充方面預計支持 50W~55W 的快速充電。

▲圖片來源:微博

由於上圖在螢幕頂部關鍵的前置鏡頭剛好被裁切掉,也有另名網友分享了疑似小米11 螢幕正面的照片,小米11 將採用四曲面螢幕並配置螢幕挖孔的自拍前相機。

▲圖片來源:微博

另一張曝光的小米11 機身外觀照,可以發現機身頂部設有多個揚聲器孔,因此推測小米11 可能不緊支持立體聲揚聲器,在外放音效表現也將比前代再次升級:

▲圖片來源:微博

稍早在數碼閒聊站微博也曝光了小米11 的包裝盒,從與 iPhone 12 包裝盒對比可以發現兩款包裝盒厚度差不多,也因此有傳聞指出小米11 可能也會取消附贈充電器。
不過依照過往的慣例,若最終小米決定在小米11 取消附贈充電器,可能也會在中國市場以優惠價格讓消費者加購,或同時因應新機推出發表大功率的充電器或無線快充充電器。

▲圖片來源:數碼閒聊站(微博)

(12/26 17:00 更新)小米也正式宣佈為響應科技環保的號召,小米11 包裝盒中將取消附贈充電器。

▲圖片來源:雷軍(微博)

在包裝盒上方也透露了小米11 更多的規格重點,其中也包括確定搭載 1.08 億像素的 AI 相機、支持 HDR10+ 的 Samsung Super AMOLED 螢幕,另外這次小米11 在音效部分與知名音響大廠 harman/kadon 合作的揚聲器:

▲圖片來源:雷軍(微博)

小米手機官方微博上傳小米11 將採用 harman/kardon 立體聲揚聲器的資訊:

▲圖片來源:小米手機(微博)

不過原本最初的文宣不是上圖寫著「手機中的 harman/kardon」的排版設計,而是「手機中的哈曼卡頓」。敏感的「卡頓」字樣也引起網友突發奇想,直接將其他字圖抹掉只保留「手機卡頓」,這也逼得小米官方不得不趕緊將圖片撤換掉。

▲圖片來源:小米手機(微博)

在小米手機官方微博該則貼文的編輯紀錄,可以看到貼文的圖片確實是經過替換的:

▲圖片來源:小米手機(微博)

也有眼尖的網友將之前小米官方 Twitter 在小米10T Pro 推出期間的貼文翻出來,當時小米也提到不會取消盒裝標配充電器:

▲圖片來源:Xiaomi(Twitter)

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關於處理器也是小米11 最早確定的硬體規格,小米11 將是全球首款發表搭載 Qualcomm Snapdragon 888 5G 旗艦處理器的手機,從之前高通分享的工程機跑分數據安兔兔跑分平均能有約 73 萬分,屆時小米11 不排除將能帶來更高的分數。

▲圖片來源:小米手機(微博)

小米官方也公布搭載 Snapdragon 888 處理器的小米11 在 GeekBench 5 的性能跑分,多核跑分達到 3818 分、單核跑分也有 1135 分的表現:

▲圖片來源:雷軍(微博)

另外,小米11 也將是首發搭載 LPDDR5 滿血版的記憶體,而 WiFi 連接也將帶來首發 WiFi 6 增強版,網速高達 3.5Gbps :

▲圖片來源:小米手機(微博)

除了小米11 ,在 28 日晚間小米發表會也將首發新一代 WiFi6 增強版的高階路由器:

▲圖片來源:小米路由器(微博)

影像拍攝部分,小米11 這次預計在 AI 攝影演算調校方面下功夫,在夜間拍攝帶來更高品質的影像:

▲圖片來源:小米手機(微博)

小米11 的夜景模式不只能用於拍照,在錄影也能支持夜景模式,因此用戶即便在全黑的場景也能拍攝清晰、高品質的影片:

▲圖片來源:小米手機(微博)

小米官方已預告小米11 的螢幕可能是目前各款手機中成本最高的螢幕,傳聞小米11 將採用 6.67 吋 QHD+ 解析度的三星 AMOLED 四曲面螢幕,螢幕也將支持 120Hz 更新率。

▲圖片來源:小米手機(微博)

除了螢幕規格的升級,小米 11 在玻璃部分也將採用康寧最新大猩猩玻璃 Gorilla Glass Victus ,這款玻璃最早是在三星 Galaxy Note20 Ultra 搭載。Gorilla Glass Victus 在抗摔性提升 1.5倍、耐刮性能提升 2 倍。

▲圖片來源:小米手機(微博)

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OPPO Reno5 Pro 通過 NCC 認證,近期有望在台灣開賣?!_台中搬家公司

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在本月才剛剛發表的 OPPO Reno5 系列新機除了維持在輕薄的機身尺寸、在質感處理的提升,在拍照和錄影的提升也是一大亮點,而 Reno5 系列中的 Reno5 Pro 搭載天璣1000+ 處理器、支持 90Hz 螢幕更新率的 6.55 吋 FHD+ 解析度 OLED 曲面螢幕,已在日前悄悄通過台灣 NCC 認證,也表示未來有機會在台灣販售。

▲圖片來源:OPPO(中國)

OPPO Reno5 Pro 通過 NCC 認證,近期有望在台灣開賣?!

在本月 10 日 OPPO 剛發表全新 Reno5 系列後,近期有款型號 CPH2201 的手機通過台灣 NCC 認證:

▲圖片來源:NCC

經確認 NCC 認證的文件,證實這款手機就是剛發表不久的 Reno5 Pro 。OPPO Reno5 系列打造出更閃耀的 Reno Glow2.0 星鑽工藝,在機身後蓋的 AG 磨砂玻璃從多面錐升級為金字塔結構,晶體顆粒更大、覆蓋比例更高、排列更緊密。同時,增大了反光面積讓顏色更通透,閃亮度相比上一代提升了35%。

▲圖片來源:NCC

螢幕方面, Reno5 Pro 配備 6.55 吋 FHD+ 解析度 OLED 曲面螢幕,螢幕支持 90Hz 螢幕更新率和 180Hz 觸控採樣率,局部峰值最高亮度則為 1100nit。

▲圖片來源:NCC

Reno5 Pro 機身厚度僅 7.6mm 、重量為 173g:

▲圖片來源:NCC

Reno5 Pro 採用雙電池設計,擁有等效 4350mAh 的電池容量:

▲圖片來源:NCC

除了 Reno5 Pro 手機本體,也將提供 Type-C 充電線、 SuperVOOC 快充充電器以及 Type-C 規格耳機:

▲圖片來源:NCC

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Reno5 Pro 支持 65W SuperVOOC 超級閃充,也將搭配 65W SuperVOOC 快充充電器:

▲圖片來源:NCC

硬體規格方面, OPPO Reno5 Pro 搭載聯發科天機 1000+ 5G 處理器、配備最高 12GB RAM 和 256GB ROM 。之前在中國市場推出兩種規格配置,參考價格分別為 8GB+128GB 版本建議售價人民幣 3,399 元(約合新台幣 14,716 元);12GB+256GB 版本建議售價人民幣 3,799 元(約合新台幣 16,448 元)。

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超穩第二代微雲台新機 vivo X60 系列發表,與蔡司聯手打造更專業攝影體驗_台中搬家公司

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今日(12/29) vivo 為旗下最新機型 X60、X60 Pro 舉辦了一場線上發表會,從設計、硬體到首發 OriginOS 各有看頭,這系列搭載第二代微雲台的新機與蔡司攜手合作,再一次帶來更進階的影像技術,為用戶帶來更具專業質感的攝影效果,期待用戶能夠發現更多驚喜。

超穩微雲台新機 vivo X60 系列發表,與蔡司聯手打造更專業攝影體驗

這次一起發表的兩款新機 vivo X60 與 X60 Pro,延續過去 X 系列機型一貫以輕薄為主的 Choker 纖巧外型,色彩選擇上則以「復蘇」為主題精心設計了華彩(藍紫漸變)、微光(藍黃漸變)與原力(黑)三種顏色,並以 AG 工藝打造柔順如絲緞的機身觸感,結合針對舒適握持感特別設計的機身大小與精心配置的雙色雲階結構,讓這兩款新機分別成為 vivo 旗下最薄的 5G 手機和最薄的 5G 曲面螢幕手機。

這兩款新機皆採用具 240Hz 觸控採樣率的 120Hz 更新率的 6.56 吋 AMOLED 顯示器,亮度可達 1300nits,擁有 DCI-P3 廣色域,對比度高達 60000000:1,可支援 HDR 10+ 影像,而 vivo X60 Pro 還搭載有獨立的 Hi-Fi 晶片,大大提升聽覺享受。內部配備 5nm 工藝的 Samsung Exynos 1080 處理器,以內核級動效引擎與內存融合+3G 兩項軟體技術來提供突破的效能。內核級動效引擎可針對視覺相應規則進行最佳化處理,大幅提升整體視覺效果的流暢度;內存融合 +3G 則以更寬廣的通道,使記憶體超越先天硬體的速度運行。電池容量部分,vivo X60 配備 4300mAh 電池,X60 Pro 配備 4200mAh 電池。

相機部分,配備有 4800 萬像素 F1.48 第二代微雲台主鏡頭 + 1300 萬像素 2 倍光學變焦鏡頭 + 1300 萬像素廣角微距鏡頭 ,另外 vivo X60 Pro 還多了一個 800 萬畫素潛望式變焦鏡頭(可達成 5 倍光學變焦與 60 倍混合變焦),涵蓋 16、25、50 與 125mm 四大焦段,可覆蓋日常生活中各種拍攝場景需求,且皆通過德國蔡司光學認證,搭配內建其中的超清像素位移,讓你拍攝的照片清晰美麗色彩不失真。前鏡頭方面則兩款新機皆為 3200 萬像素自拍鏡頭。

拍攝方面不僅支援超逆光的夜景人像、動態人像、黑光夜視 2.0 之外,還有獨特風味的蔡司 Biotar 人像功能,頗受眾人喜愛的老照片修復上色功能也會出現在這兩款新機上。在錄影功能上還擁有電影級的拍攝功能,可支援 21:9 寬螢幕模式、電影質感濾鏡、VIS 五軸影片防手震、字幕與三麥克風立體降噪收音等。

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vivo X60 Pro 將推出 12GB + 256GB 一種版本,售價定為人民幣 4498 元(約合新台幣 19950 元);vivo X60 則會有 8GB + 128GB、8GB + 256GB、12GB + 256GB 三種版本,售價分別為人民幣 3498、3798 與 3998 元(約合新台幣 15520、16850 與 17735 元)。另外,會中也透漏在 1 月下旬,X60 系列的老大哥 X60 Pro+ 將會隆重揭開神秘面紗。

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國外神人成功將整部史瑞克電影,壓縮放進一張 3.5 磁碟片中,還能播放觀看_台中搬家公司

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把一個大容量檔案,壓縮到非常的小已經不是什麼特別新聞,去年就有人製作出一個 46MB 的炸彈壓縮檔,解壓後會變成 4.5PB 炸裂硬碟空間,但如果這檔案是影片,且壓縮之後也必須能正常播放,那難度就高了,最近就有一位網路神人成功把整部史瑞克動畫電影,壓縮放入 3.5 磁碟片,你沒看錯,就是那容量只有 1.44MB 的 3.5 磁碟片,而且真的可以播放,不過畫質變很差。

國外神人成功將整部史瑞克電影,壓縮放進一張 3.5 磁碟片中

最近在國外 Reddit 論壇上,一位 GreedyPaint 網友分享他成功打造一台可播放 3.5 磁碟片的機器,他稱作「LimaTek Diskmaster」,這台是使用 Raspberry Pi 平台製成。而為了讓電影可以壓縮到 3.5 磁碟片中,他也開發一個 x265 影片編碼器,可將電影壓縮至 120×96 解析度並以每秒 4 張(4 FPS)的方式播放:

最後就成功把近 90 分鐘的史瑞克動畫電影塞進這 1.44MB 的 3.5 磁碟片中,作為比較,目前最常見的電影 DVD 格式,儲存容量皆高達 4.7GB,即便是使用 iPhone 12 Pro 以 ProRAW 格式拍照,一張也要 25~40MB 的大小,由此可見這 1.44MB 有多麼小:

當然,只能以 120×96 解析度與 4FPS 播放,畫面絕對是慘不忍睹,不僅畫質差,還會頓頓的,聲音部分雖然也有,畢竟被大幅壓縮過,音質也有一點慘:

這部影片成功之後他也表示,會再嘗試看能不能把電影放進黑膠唱片中,真的不得不佩服這些開發者的想法,看似對現代來說好像沒用,但他們依舊會想繼續驗證下去。

另外這位開發者有一點也蠻用心,不只製作出 3.5 磁碟片的電影播放器,連開頭動畫都有,要求觀賞者插入 3.5 磁碟片:

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有興趣看完整影片的人,可以點我至 Reddit 論壇的討論串。

補充資料:Reddit

日本網友異想天開使用民間散熱法 + 散熱片幫 MacBook 散熱,結果螢幕不小心蓋上整個毀了

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同學叫我一起創業,我不聽,他現在月入10萬,我羡慕死了,我已悟到了成功的秘訣!_台中搬家公司

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  先說說的親身經歷及見證吧,2017年一個晚上跟同學一起吃飯,聊起了創業的事情,因為我們的年齡都比較很大了,遲早有一天退出職場,就討論做什麼好,同學就說要不我們運營微信公眾號吧,我當時想,這個東西能養活自己嗎?他說可以掙大錢,我當時一點都不信,公眾號不是就推送兩篇文章,這東西有收入?我當時一點都沒有看好這個,並且,在2017年,感覺已經過了紅利期,而且從開始到有收入這段時間具體要多久完全沒有把握,不知道哪一天能看到盈利,所以我一點都沒看好這個,還是找份工作老老實實上班,每月穩定拿工資。就這樣,我們各自的想法不一樣,他運營他的公眾號,我上我的班。

  最初,他想通過公眾號將他的網絡產品綁定一起,然後通過網絡培訓盈利,剛剛開始,他也拉到一些學生,但是培訓需要花費大量的時間去做課件,每個學員教的學費不多,所以很難維持下去,收入遠遠沒有自己上班收入高,有點渺茫,一度想重返職場,最終還是沒有,因為他很相信公眾號能掙錢,而且能掙大錢,後來,把精力、時間放在吸粉。

  每天自己寫文章,經過一段時間,大概一個月左右,自己的庫存也用完了,想不出什麼內容來寫了,也沒有一分錢的收入,後來變成每天找文章然後自己加工處理,改標題,改內容,想盡了各種方法,互推、誘導關注、海報引流、建大量的微信群、欺騙用戶分享朋友圈、搞各種活動等等,大半年的時間就這樣過去,當然粉絲也有,但是不多,這個時候,偶爾會有人來找上門投廣告,一個月勉強有1000塊左右的收入,雖然不多,但是讓他看到希望,更加堅定了他的信心,到了此時此刻,我仍然不看好這個,因為收入太少了,1000塊還比不起我上班工資。我同學心態好,對公眾號的前景持樂觀的態度,所以,繼續堅持,每天摸索這什麼時間段推送文章閱讀量比較多,什麼樣的文章內容比較吸引讀者,還有標題黨等等的研究。

  經過一段時間的摸索和堅持,終於積累了比較多的粉絲,這時,他又註冊另外一個公眾號,然後以大號養小號,兩個號同時運營着,每天還是重複着之前的工作,到處找文章,修改內容,優化標題,準時準點發布文章,慢慢地小號的粉絲也在漲,就這樣,兩年的時間過去了,收入也有所增加,後來,又收購了幾個公眾號,此時他手上已經有6個公眾號,每天還是重複着同樣的工作,各個號的粉絲都在增長,這個時候,他的收入已經基本更之前上班的工資持平。去年,他的平均每個月收入達到了6W。到現在,他的號粉絲不斷增長,收入有時候超過10W每個月,遠遠超過打工的收入,尤其在這個疫情期間,很多人都失去了工作,而他做得風生水起。每個人對成功的定義不一樣,在我看來,他已經達到他預期的期望,算是成功。

有些人天生就具備成功的特性,我同學最起碼具備以下特性:樂觀、超常的執行力、重視細節、善於總結問題,此刻我悟到,一個人想要成功真不難,只要做好以下幾點就好。

1、定位

定位很重要,在做一件事之前首先要看準方向,才能充分發揮自己的優勢達到所想去的目的地;相反,如果方向走錯了,那麼離自己當初所想的方向便越走越遠。

那如何去定位,如何確定方向是準的呢,這個很重要,我覺得,首先要回顧這近些年來的發展時間軸,一個個列出來,結合當前的熱門行業,去判斷未來的走勢。雷軍的名言:站在風口上,豬都可以飛起來。看看我們這些年有哪些風口:團購、自媒體、大數據、o2o、直播、共享經濟、短視頻,在這些風口中,有些紅利期已經過了,有些還處於下滑狀態,有些正在處於紅利期。只要我們善於總結過去的經歷,觀察當前的發展形勢,可以大概推斷未來的趨勢,就這樣定位。

2、樂觀的精神

能堅持做完一件事,這過程中不能缺少樂觀的精神,這是一種精神支柱,只有這樣才能使你有動力繼續走下去,很多人都是開始充滿了信心,然後實際開展的過程與最初的想法相差甚遠,經常受到挫折、打擊,然後慢慢就對最初的想法懷疑,最後失去了信心,很快就打退堂鼓,這是在創業路上很關鍵的因素。

3、少抱怨,多檢查問題

有些人在創業的過程中,一旦遇到問題,就抱怨別人抱怨命運,抱怨條件不好,但是從來就沒有認真去檢查自己的問題,為什麼會出這樣的問題,究竟是什麼原因導致的。例如,我同學經常發推文,有時有些文章閱讀量很低有些很高,有時掉粉,但是他從來不會抱怨自己做不好,而是認真去分析,查找問題的原因。同一個時間段為什麼有些文章的閱讀量會少那麼多,為什麼會太令粉絲反感而取消關注。

4、超常的執行力

執行力非常重要,這是貫穿整個創業的始終,如果沒有了執行力,就談不上創業了。馬雲說過:成功的人都具備有超越常人的堅持。我同學也經常說,做事要像一頭牛一樣,不怕苦不怕累,堅持下去,這樣總會有結果,事實證明,他是對的。曾經有人說,即使是一隻小蚊子,死咬着一個地方吸血,最終也能吸到血,說明執行力在創業過程有多麼的重要。要做好執行力,我覺得要做好這幾點:把握時間、按質量、超越常人的堅持去對待一件事。

4.1、把握時間

按時: 這個很重要,例如,你計劃開發一個項目,然後定好了預計完成時間,然後量化了每個任務,如果你沒有按時去完成任務,那整個項目最後就無法預期完成,這個不管是做客戶項目還是做自己的項目都增加了時間成本。

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時間點: 同樣,拿我同學運營公眾號來說,把握時間點非常重要,因為很多用戶習慣在某個時間段看你的公眾號,如果你毫無規律,不按時間發布,很多用戶會錯過閱讀,影響文章的閱讀量,然後用戶就會慢慢對您的公眾號反感,甚至取消關注。

4.2、按質量

同樣,做每一件事或者作品,都要以高質量完成,這樣才能保證你的作品競爭力,留住用戶。 這個十分關鍵,就拿公眾號來說,如果只是為了完成任務,隨隨便便抄襲一下劣質的文章來敷衍,那很多用戶很快就對你的文章不感興趣,長期下去,用戶就不在關注你的公眾號了,甚至取消關注。就拿抖音來說,為什麼抖音一旦刷起來就停不下來了,這是為什麼呢?因為抖音在作品審核是十分嚴格,只有高質量的做才會給流量,低質量的幾乎不給流量,這就是我們每次刷抖音都停不下來的原因。

超越常人的堅持

很多創業者失敗,原因就是沒有堅持下去,當然也有很多因為,例如,資金方面,讓他們無法堅持下去,但是我覺得這個不是主要原因。一個好的項目從來就不缺資金,缺的是堅持,很多創業者三天打魚两天曬網,越做越差,越差越不想做下去,惡性循環,最終堅持不下去而失敗,重返職場。我同學剛剛開始兩年,幾乎是沒有收入的,但是他還是一直堅持下去,在今天看來,我真得很佩服他,每天花大量時間去整理文章,想盡各種方法,兩年如一日,從不間斷,也只有這樣,堅持每天輸出優質的文章,才能黏住用戶。有時候,經常羡慕別人的收入比自己高,但是忽略了別人背後付出的辛勤和汗水,超出常人的堅持,才換來了今天的成果。

5、注意細節

常言道:細節決定成敗。 這句話不是隨隨便便說說,我是深有體會,也是見證者。就說我同學,每發一篇文章,都注意各方面的細節,例如:標題、封面圖片、發布時間點、內容質量、內容類型等等。

標題: 這是提高點擊率的重要手段,大家聽說過標題黨吧,一個好的標題,閱讀量比起沒有吸引力的標題要高出一倍,這對於拉廣告十分重要。

封面圖片: 有些人隨隨便便用一張圖片就算了,甚至每一期的文章都是用同樣一張封面圖片,這對於用戶一點吸引力都沒有,視覺上沒有衝擊力,不能第一時間抓住用戶。

發布時間點: 也是非常重要,長期摸索,知道用戶大概在晚上10點左右,點擊率最高的時間點,可能用戶在這個時間點才忙完一天的工作,洗完澡,躺在床上玩手機。如果隨便找一個時間點發布,很快就被其他公眾號文章淹沒或者用戶根本就沒有時間看。

內容質量: 寧為玉碎不為瓦全,質量上,一定要把控好,如果你今天沒有找到好文,寧願不發布,都不要發一些劣質的文章,如果長期發布劣質的文章,這會影響用戶對你的文章興趣度。

內容類型: 不要找一下枯燥無味的文章,或者很費腦力的文章,最好選擇一些能引起大多數用戶共鳴的心靈雞湯文章,或者其他熱點文章。

種種細節,決定着產品或者運營的成敗。

6、最後

說了那麼多,如果你真的體會到這些含義,我想成功真的不難,而我本人體會最深的就這幾點:樂觀的精神、超越常人的執行力、注意細節。而且我現在正在執行中,快達到我的預期目標,希望看到我的文章的朋友,能真正體會到其中的含義。

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菲亞特這個品牌,一直都不太受到人的關注,但其實車型還算不錯,雖然和現在主流車型相比,還是有一些差距,但是作為一輛代步工具,還是不錯的選擇,例如,致悅,整體的實力相比同價位還是有的一拼的,至於使用情況如何,直接看車主怎麼說。

廣汽菲克菲亞特-致悅

指導價:10.08-14.88萬

車身尺寸

長*寬*高:4545*1850*1475mm

軸距:2708mm

動力匹配

1.4T 120馬力 L4 + 5擋手動

1.4T 150馬力 L4 + 7擋雙離合

車主一

購買車型:2014款 1.4T 自動運動版

裸車價:11.50萬元

滿意的地方:外觀很有范,在菲亞特的車型算是比較動感,再過兩年,也不會過時。內飾的細節做得很到位,紅色縫線的運動做魚,非常運動,有小小的豪華感。空間還算寬敞,縱向橫向都比較足夠。致悅的底盤很紮實,轉向較為精準,低速的時候方向盤很輕,

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高速就會很變重,調校的很合理。

不滿意的地方:車內頭部的空間因為造型問題,較窄,低速的時候頓挫感比較強,油耗不算低。

車主二

購買車型:2014款 1.4T 自動舒適版

裸車價:10.48萬元

滿意的地方:估計大多數買致悅的人都是衝著外觀去的,修長又不是寬厚,濃濃的轎跑風格。內飾的設計很人性化,主控偏向柱主駕駛位,大面積都是皮質包裹。橫向和縱向空間在A級車裡面可是說是佼佼者。轉向算是蠻精準的,動力很足夠,方向盤很輕,總體來說還是比較操控的一輛車。

不滿意的地方:剎車的線性不好,低速有頓挫感,油耗偏高。

總結:作為一款10萬起的兩廂車而言,在顏值上絕對不輸個任何同級別的車型,無論是兩廂還是三廂。意大利人造車在用料和精緻有一定的強項,致悅的內飾細節可以體現這一點,雖然造型上有些特別,但還算能接受。空間算寬敞,只是造型問題導致頭部空間有些狹小。配置除了低配車型,其餘車型還算豐富,性價比不錯。動力上建議選擇150馬力的版本,雖然120馬力平日還算使用,但是150馬力的車型,會讓你超車更有信心。總體來說,在這個價位上,致悅的競爭力不輸其他車型。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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傳微軟正在開發基於網頁的新 Outlook 應用,代號「Monarch」_台中搬家公司

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微軟的電子郵件應用 Outlook 歷史悠久,也是許多人工作上都必用、愛用的應用軟體。據國外媒體報導,目前微軟正在為 Windows 和 MacOS 開發一個通用的 Outlook 應用,代號為「Monarch」,且未來還可能將取代 Windows 10 中的預設郵件和行事曆應用。

傳微軟正在開發基於網頁的新 Outlook 應用,代號「Monarch」

現行使用中的 Outlook 有多種版本,包含 Outlook Web、Outlook (Win32)、Mac Outlook 以及 Windows 10 ,Monarch 可以算是微軟希望達到的最終目標,建構一個跨越 Windows、MacOS 與網頁之間涇渭分明的界線。微軟希望能利用網頁技術架構的應用程式來取代現有的各平台獨立客戶端應用,將各平台統一起來,無論使用者是免費版 Outlook 用戶或商業版用戶,都能夠加以使用,且在系統中所佔的空間也會更小。

據 Windows Central 的消息指出,該應用程式將會與本機作業系統整合起來,可支援離線儲存、共用目標、通知等,讓新應用盡可能感覺像是在本機上使用,同時還保留有通用跨平台的基礎。如果你想親身體會在網頁上使用 Outlook 的感覺,現在就可以在網路瀏覽器上感受一下,雖然並不會讓你完整體驗整個 Monarch 的功能(屆時會更豐富),但確實能讓你感受一下在網頁上使用的效果。

Monarch 預計會在今年年底開放預覽測試,並計畫於 2022 年某個時候取代 Windows 10 上的郵件和行事曆應用程式,而且也希望能夠取代傳統的 Win32 Outlook 客戶端,但要完成這個遠得要命的目標需要漸進式的過程,畢竟想要改變用戶習慣絕非一朝一夕可成。

◎資料來源:Windows Central 

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