2016年被认定为VR元,未来几年也是VR产业最为关键的时期,VR线下娱乐同样要在机遇与挑战中摸索前行。 关于VR线下体验店的未来发展,业内并未达成达成共识,有人认为VR线下体验店会走网吧模式,有人认为会走院线模式,有人则认为会成为商超和游乐园不可或缺的一部分。 伴随着硬件渗透率的稳步攀升和内容市场的丰富,一方面线下体验店可以选择多样的设备和丰富的内容,突破现在的瓶颈;另一方面,也意味着VR终将进入千家万户,真正步入民用市场,这将从根本上挑战线下店存在的必要性。 何文艺认为VR会遵循网吧的兴盛和衰落轨迹,在短时间内迎来爆发式增长,在3-5年内达到顶峰,然后式微,最终稳定在70—80%的市场,“线下娱乐是有天花板的,也是有生命线的,但无法否认这是一个500—1000亿的市场。” 作为硬件提供商的蚁视科技创始人的覃政持类似观点,“VR线下店的归属应该是高端网吧,商超等地的VR体验馆是一种落后的形态,现有的客流和消费是临时性的,只有沉淀到网吧或者VR吧才是指向性客流。” “现在的体验店能赚到第一波钱,但是时间不会太长,长久之计必须依赖于社交属性,提高设备密度,利用社交属性黏住用户,像网吧一样。”覃政说。 超级队长正在全国各地重金布局线下体验店,其CEO王磊认为城市综合体的VR线下体验店和网吧、街机等传统渠道以VR作为“店中店”体验升级的发展模式不同,城市综合体的VR线下市场泛娱乐平台属性更重,尤其是500平方以上的跨界体验业态。 “商业地产面临着产业升级,却缺乏好的体验业态选择,而以VR或者AR为内核的、好玩的黑科技体验, 就是自带光环,有机会成为金字塔尖的体验业态。 ” 王磊说。 王磊认为,在初期,VR线下体验店主要通过体验门票收费;但未来,VR线下娱乐品牌就变成了消费式体验的渠道入口,且大量的线下入口流量也会有大面积变现的能力。例如圈层活动和广告营销。 而奥秘世界联合创始人陈振则认为VR线下体验店应该走院线模式,“大家像看电影一样去VR线下体验馆看VR内容或者休闲娱乐。” 无论VR体验馆的未来如何,其对于当下VR产业的助推作用有目共睹,业内普遍认为,其在教育市场和VR硬件的落地、内容变现三方面起到了一定的作用。 至于这种助推作用到底有多少,不同的人看法不一。 脑穿越VR创始人黄庄认为目前线下发展还不是内容分发的核心渠道,积累用户的能力没有那么强,公司更想直接联络到用户,为用户提供后续的服务和关怀,“互联网时代,大家都认为用户是自己的,都想控制在自己手中。” 黄庄认为,三年以内,VR线下体验店是一个向上的趋势,数量会更多,布局会更密集;三年之后,VR线下体验店面临着升级的挑战,体验不佳的会被大量淘汰,最终大型的、专业的体验店会生存下来,成为VR产业链的一部分。
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不知道小伙伴们在公司是不是也有无聊的时候,是不是也像我一样想下载个电影陶冶一下情操?当我默默的打开迅雷; 想对我进行下载限制?没门! “偶,我的天呀!下载速度竟然为0”; 这是啥个意思?不让下载!据我猜测,这是我公司的网管搞得鬼,他应该是在网络中加入了某种策略或者是限制了某个端口。但是,攻防一直相互依存的,我决定试试看如何能突破公司网络的下载限制。 本想着通过网络手段,更改网络配置,让限制策略失效,但总是搞不好。机智如我,我咨询了迅雷技术。很快,就有了应对方案。 1.win系统: 进入此目录修改就行了:C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 2.mac系统: 打开 Finder,然后点击菜单栏中的 前往——前往文件夹(或者快捷键 Shift+Command+G),在路径中输入 /private,进入之后在 etc 文件夹上点击右键——显示简介,在文件夹简介窗口的最下面找到“共享与权限”,将 everyone 的权限修改为“读与写”,如果你发现不能修改的话,将右下角的那把小锁解开就可以修改了。 修改 etc 文件夹的权限之后,再进入 etc 文件夹下面,修改名为 hosts 文件的权限(同样是everyone读与写),修改完成之后,你就可以直接在 hosts 文件上点右键,通过“文本编辑”打开并编辑该文件了,不会出现没有权限的提示。修改并保存完成之后,记得将该文件和 etc 文件夹的权限还原。 注:修改 etc 文件夹的权限之后,再进入 etc 文件夹下面,修改名为 hosts 文件的权限(同样是everyone读与写) 需要添加的域名: 182.118.13.85 gdl.lixian.vip.xunlei.com 注: 1、添加上面的域名后,必须重新启动迅雷再重新建立一个任务看下速度。 2、如果上面的域名没效果请再分别试下以下两个域名看哪个效果好。 3、三个域名都需要单独添加尝试,切勿一起添加哦,一起添加的话,它生效也是看哪个在最上面就生效哪一个的。 61.147.76.96 gdl.lixian.vip.xunlei.com 114.112.202.53 gdl.lixian.vip.xunlei.com 经过一番折腾,顺利通过网络的迅雷封杀,但是下载速度有点慢,这个应该是迅雷想让你充会员而进行的限制。 是不是迫不及待的想试试?不要着急,如果你公司的网管细心的话,他还是能检测到某个ip有超大流量访问,所以,还是先和网管打好关系吧!
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作为机器学习的一个分支,深度学习可以说是当下相当热门的一个话题。像Google、Microsoft、IBM这样的巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们的目标是为了开发能够学习越来越多复杂任务的神经网络。但是它是如何工作的呢?本文中我们一起来进行探讨。 你有收到过垃圾邮件吗? 当 下垃圾邮件过滤器早已替我们过滤掉大部分我们不想收到的电子邮件,且精度十分之高。但是并没有多少人知道这些垃圾邮件是如何与正常邮件筛选开的。因为新的 垃圾邮件地址能够很容易重新注册,所以不能简单地基于发件人地址来进行过滤。第二个原因是垃圾邮件经常是通过被第三方盗取的正常账户地址进行发送的。将垃 圾邮件与正常邮件分开的最佳办法是查看邮件信息中的具体内容,目前用来做这个的最有效的方法正是基于机器学习。 机器学习通过自我学习系统来 不断改善自身,这些系统以一种自动化的方式来学习识别数据中的结构。通过这种方式,系统能学会一个能进行数据解释的模型,使用它我们能对未知的数据进行预 测。一些有名的机器学习范例有面部识别、声音识别、文本翻译。另外,Google的无人驾驶汽车也使用了一些不同的机器学习系统来识别行人和交通信号指 示。 基准原则 机器学习的基准原则相当简单,设想下我们想要建立一种能够分辨苹果和梨的机器。数字图像是由一个物体、两个称为 特征的值组成的,其中这些值是通过一小段手工代码从数字图像中提取的。这些代码能提取图像中对象的颜色(从红色到绿色)以及对象的形状(从圆形到椭圆 形)。现在想象一下,我们有一组包含苹果和梨的图像。对于每一个图像,如果它包含一个苹果或一个梨,我们会直接用这些图像的标签来称呼它。当我们计算训练 集中图像的特性并将它们绘制出来的话,得到的结果如下图所示。 从 上图我们可以看出苹果和梨的计算结果大部分都落在自己的区域,因此这两个对象类别可以通过划分成两个不同的空间(蓝色线条)来进行区分。现在如果给定一个 新的对象图片,我们可以通过计算特征并检查它在空间中的位置来辨别它是一个苹果还是一个梨。本质上来说,算法已经从数据中将苹果和梨区分开了。 虽 然情况看起来很乐观,但是我们也注意到如果计算的特征离两个对象的分类线(蓝色线条)接近的话,系统会出现错误,比如说绿色椭圆形的苹果以及又圆又红的 梨。因此,该算法的准确度高度依赖于训练集上的样本数目,以及所使用特征的质量和数量。例如我们可以使用三分之一的特征来量化对象的结构,这样也许增加了 算法的准确度,整个过程如下图所示。 深度学习 上 述方法是机器学习的本质,这种方式被应用了几十年。最重要的一点是构建对象类别是可分离的高质量特征。然而有人可能会问,除了通过手工对其进行编码之外, 是否有可能直接学习这些特征吗?这个确实是有可能的,而且从70年代起就已经存在了。其中一种可以用来学习特征的方法就是神经网络,神经网络是基于大脑工 作方式的方法。 人工智能神经网络是基于对单个大脑细胞进行建模的人工神经元建成的,这些人工神经元代表一个单位的运算。 人工 神经网络接收不同的值作为输入(例如从其他人工神经元),然后通过一个简单的方程运算产生一个单一的输出值,此输出值可以作为其他神经元的输入值。通过连 接各层中的神经元,我们构筑了一个大型人工神经网络。既然单个神经元执行简单的计算行为,那么网络作为一个整体可以执行一个非常复杂的运算。下图展示了这 个过程,圆代表了神经元,线条代表输出——输入神经元之间的连接。关于神经网络一件有趣的事是他们会自动学习所需的特征。可以想象有一个神经网络,通过直 接学习它接收的输入图像特征(颜色、形状)将苹果和梨分开。 深 度学习中的“深度”指代的是神经网络中的层级数目,深度在学习良好特征上扮演了相当重要的角色。这是因为每一层都会基于上一层的特征学会另外一系列特征。 神经网络越深,其能学会的特征越复杂。想要更深入地了解神经网络的工作原理可以下图简单了解,也通过下面的链 接:playground.tensorflow.org详细观看演示。 imgLoading虽 然神经网络可以通过自身学会特征,但是这些通常不会应用到实践中。这样做的其实有两个原因,第一是其需要大量的训练样本,第二是要学会良好的特征需要许多 层级,这反过来又需要大量的计算能力。随着近几年来大数据的兴起和计算能力的增加,在实践中应用这些神经网络已经成为可能。神经网络可以学习到比手工构造 更复杂的特征,因此他们往往比手工编码系统要表现优异。 应用 机器学习和深度学习是广泛适用的,它不仅限于工农业中的将梨和苹 果分开的应用。例如有个系统能够通过医疗扫描学会从健康的细胞中识别癌细胞,在过去的几年中这个系统的精度有了迅速的提高。再如Facebook创造了一 个类似Siri的系统,它能够以高精度分析图片的内容,还可以回答关于图像内容的问题。 虽然这些类型的系统并没有比人类表现的更好,但是存在一些专业系统,其在自身领域中早已超过人类的表现。例如,微软开发的一个应用能够高精度的识别狗的品种,比人类正确率要高。 【手机中国】在国内外旗舰手机们不约而同搭载高通骁龙芯片的大环境下,搭载麒麟芯片的华为手机就显得独树一帜啦。诚然,华为麒麟芯片这几年的进步确实明显,从全球首款LTE Cat6标准的麒麟920、到首款16nm FinFET Plus工艺的麒麟950、再到首款千元级16nm FinFET Plus工艺的麒麟650,华为麒麟在芯片这个行业算是站稳了脚跟。如今有消息称华为下一代旗舰将会搭载麒麟960芯片登场,我们不妨通过曝光的一些规格参数来一场纸上谈兵,看一看华为麒麟距离高通骁龙的距离还有多远?
华为麒麟 先来回顾下麒麟950和骁龙820 麒麟950这颗芯片对于华为来说意义重大,它采用4*A72核心+4*A53核心的big.LITTLE架构,并且选择领先的16nm FinFET plus制造工艺,集成Mali-T880 MP4 GPU,弥补了麒麟芯片一直以来的性能劣势。同时还支持LPDDR4内存、i5协处理器、GIC500互连架构、自主双ISP、载波聚合基带、4G+ VoLTE语音等等。基带依然是Balong 720,支持Cat.6。 骁龙820回归了自主Kryo架构设计并且仅采用四颗核心,采用三星14nm FinFET工艺制程,集成Adreno 530 GPU,这种改变解决了上一代骁龙810所存在的一些问题。它还集成骁龙X12 LTE调制解调器,支持Cat.12。 两颗芯片的对比评测已经做过很多,大家应该多少有些印象,这里也就不再累述。整体而言,麒麟950的CPU部分能效比更好,而骁龙820的GPU部分性能更高,这个结果也和两家对于芯片不同的要求有关,麒麟首先要求的是功耗,其次才是性能,骁龙则刚好反过来。 从下面三个跑分软件的对比结果来看,高通骁龙820依然是目前综合素质最好的芯片,但是不管是黑还是捧,麒麟950芯片进入第一梯队已经是不争的事实。 3DMark数据 关于公版架构和自主架构 华为麒麟950采用的是ARM Cortex-A72公版架构,据说将要登场的麒麟960也是采用公版架构,只是换成新一代的ARM Cortex-A73。公版架构的意思就是只要向ARM购买授权就可以使用,这看上去似乎很简单,没有什么技术含量,其实并非如此,至于原因嘛我们下面再说。 高通骁龙820则是采用自主Kryo架构设计,它是高通基于ARM指令集自己进行二次优化核设计的架构,比较考验技术实力,这方面高通是真牛,不愧是目前芯片市场的领跑者。除了骁龙810之外,基本上主流的高通芯片都是采用自主架构,例如早期的Scorpion架构、Krait架构以及现在的Kryo架构。而没有采用自主架构的骁龙810的表现大家也都看在眼里了,这是否意味着自主架构一定好于公版架构? 骁龙820自主Kryo架构 从高通骁龙820芯片的设计图可以看出,芯片要包含非常多的小模块,CPU只是其中的一种,其它还有GPU、ISP、DSP、BP等等,所以CPU的好坏并不能决定芯片的好坏。同理,架构也只能决定CPU的好坏,无法决定芯片的好坏。芯片的好好取决于整体的优化协调能力,要不然大家都去向ARM购买授权,不是满地都是自研芯片啦?小米、LG们不是都在说要自研芯片嘛,但还不是雷声大雨点小,迟迟见不到有样品问世。 自研芯片可不像电脑攒机那么简单,几家的硬件一采购组装到一起就好,它还需要有足够的技术实力实现整体的稳定性。华为麒麟依然是国内唯一拥有自研芯片的手机厂商,技术方面相比高通这种行业领先者还有差距,但至少其研发的麒麟950系列做到了性能、功耗和稳定性等多方面的均衡。下一代多方面进行升级的麒麟960能带来什么样的表现还是挺值得一看的。 关于GPU 麒麟950集成Mali-T880 四核心GPU,但这个GPU最大支持16核心,基于功耗考虑的原因有些保守,因此在GPU性能上要落后于骁龙820集成的Adreno 530,这也是麒麟芯片一直存在的一个弱项。麒麟960据说会搭载新一代的Mali-G71 GPU,采用全新Bifrost构架,通过Claused Shaders技术实现临时计算结果绕过寄存器并且简化了执行单元的控制逻辑,从而实现功率的降低以及核心面积的降低。 Mali-G71最大可支持32核,相比Mali-T880翻了整整一倍,能源效率提升20%,让Mali-G71可以维持更长的高频运行时间,拥有更好的稳定性,据说它的图形处理能力达到了部分中档的笔记本电脑的水平。目前还无法知晓麒麟960会搭载几核心的Mali-G71 GPU,但有种说法至少是MP8甚至MP16,这样才能够满足VR的需求,同样也拉进同Adreno系列的性能差距。 Mali-G71 GPU 关于BP基带 在通信技术上华为还是有和高通一争的本钱,其在2012年率先推出支持LTE Cat.4的Balong 710,2014年再次领先其它厂商推出首款LTE Cat.6的Balong 720,但是在麒麟950上面却依然还是Balong 720,并没有使用更先进的基带。Cat.6最高下行仅300Mbps,相比骁龙820支持的Cat.12(最高600Mbps)在传输速度上差了一大截。而且由于CDMA基带外挂的原因,能耗和稳定性不如集成。 新一代的麒麟960有望改变这个差距,其采用Balong 750基带,支持LTE Cat.12、Cat.13 UL网络标准,理论下载速率高达600Mbps,上传速度也达到了150Mbps,同时还集成了CDMA基带,在基带层面已经不弱于骁龙820。 |
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March 2018
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