那么今天我们就针对上面的问题，一起来探讨一下CSS3 Media Queries在各种不同设备（桌面，手机，笔记本，ios等）下的模板制作。那么Media Queries是如何工作的？那么有关于他的工作原理大家要是感兴趣的话可以参考《CSS3 Media Queries》一文，里面已经做过详细的介绍，这里就不在进行过多的阐述。
为了能使我们的网页适应不同设备的屏幕尺寸，通常我们会在CSS使用 media queries 来改变不同规格下的页面样式，对于有的元素，只需要增加 width:100% 就足够使其具有响应式布局的能力。
本文所涉及的内容大体上是作为《移动Web 开发中的一些前端知识收集汇总》的扩展，但只限于iOS7 系统，建议在阅读本文之前先看看该文以及《将你的网站打造成一个iOS Web App》、《iOS / A
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
Token Ring是一种局域网拓扑结构，采用环形拓扑。在Token Ring网络中，数据通过一个特殊的标记（令牌）在网络中传递。只有持有令牌的设备才能发送数据。Token Ring的最大带宽可以是4 Mbps、16 Mbps或100 Mbps，具体取决于网络配置。Token Ring网络适用于小型网络，具有较高的容错性和可扩展性。然而，Token Ring的成本相对较高。
相信看这篇文章的同学，大部分都是从事嵌入式开发的，大家也肯定有这么一个印象：在招聘网站上的一些架构设计的岗位，都是针对 Web 方向的，却很少看到招聘嵌入式岗位的系统架构师的岗位。
本文从最近的大数据指南中创建了一份汇编清单，其中列出了我们认为最重要的相关术语和定义。
解决办法：other linker flag -ObjC 造成的，有些时候设置other linker flag 为-ObjC会出现多次导入的报错。
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
电脑数据被误删、邮件数据丢失还有移动硬盘数据丢失，都是经常发生的事件，对于这类事件的解决方法，向大家介绍这款数据恢复软件EasyRecovery。小编自用的版本是EasyRecovery Home 15 for Mac版本。
设备大爆发的今天，屏幕尺寸各异，我们无法对每个设备都进行详细的设计，但可以借助响应式设计技术，用一套设计稿，也能搞定所有设备。
模型压缩可减少受训神经网络的冗余——由于几乎没有BERT或者BERT-Large模型可用于GPU及智能手机上，这一点就非常有用了。另外，内存与推理速度的提高也能节省大量成本。
OpenAI Sora文生视频模型一经亮相再次沸腾了整个AI 圈，也是ChatGPT掀起GenAI热潮时隔一年后，OpenAI再次史诗级的更新。随后，OpenAI公布的技术综述[文献1]： 视频生成模型作为世界模拟器，更是充分展现了其勃勃雄心，这无疑为AI领域注入了新的活力与期待。
其实今天之所以写这个响应式网站是因为近两年响应式网站确实很火，很多客户通过业务员的介绍感觉神乎其神，甚至网站业务员说得自己都相信了，把自己都骗了，觉得响应式无所不能，非常完美。其实响应式并不是没有缺点，准确的说也有很多致命的缺点。
现代网络中无线接入点无处不在，大大小小的城市都会有无线接入点的身影，我们知道接入点可以让我们连接到互联网，但它们具体是怎么做的，它们的优缺点是什么，本文给大家介绍一下。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享， 请点击文末“阅读原文”，加入我们！ 荐文一旦采纳，我们会在文章开头致谢并宣传。 荐文专家 康欣：博士，多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用，现为西门子中国研究院高级研究员。希望借此平台，与大数据分析爱好者以及专家学者交流、合作。 编译|陆兴海 校对|W
本次会议将深入了解基于 NVIDIA Orin 片上系统的 NVIDIA Orin 产品系列。它将以这些产品的模块化和可扩展架构为特色，并深入探讨这些产品如何在自动驾驶汽车、机器人和医疗保健等多个行业中使用。
里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容。
增强现实扩展了现实世界环境的边界，为业务创造了新的机会。根据Digi-Capital的研究，到2023年，AR的收入可能达到700-75亿美元，但VR的收入可能在100-150亿美元左右。
作者 / Paris Hsu, Product & Design, Android
编辑 | 绿萝 对人工智能不断增长的需求推动了对基于物理设备的非常规计算的研究。虽然此类计算设备模仿了大脑启发的模拟信息处理，但学习过程仍然依赖于为数字处理优化的方法，例如反向传播，这不适合物理实现。 在这里，来自日本 NTT 设备技术实验室（NTT Device Technology Labs）和东京大学的研究团队通过扩展一种称为直接反馈对齐（DFA）的受生物学启发的训练算法来展示物理深度学习。与原始算法不同，所提出的方法基于具有替代非线性激活的随机投影。因此，可以在不了解物理系统及其梯度的情况下训练物理
选自Google Blog 作者：Brendan McMahan、Daniel Ramage 机器之心编译 参与：微胖、韩天哲 标准的机器学习方法要求在一个机器或者数据中心集中训练数据。谷歌已经打造出用于数据处理的最安全、最强健的云基础架构之一。现在，为了通过用户与移动设备交互来训练模型，我们推出了另一种办法：联合学习（federated learning）。 联合学习可以让移动手机协同（collaboratively）学习一个共享的预测模型，与此同时所有训练数据仍保留在设备上，将机器学习与数据储存在云端的
机器之心报道 编辑：张倩、泽南 澳大利亚量子计算公司 SQC 创建了一个集成量子电路，可以精确模拟一个小型有机聚乙炔分子的量子态，这将有助于创造新材料。该研究登上了新一期的《自然》杂志。 6 月 23 日，澳大利亚量子计算公司 SQC（Silicon Quantum Computing）宣布推出世界上第一个量子集成电路。这是一个包含经典计算机芯片上所有基本组件的电路，但体量是在量子尺度上。 SQC 团队使用这种量子处理器准确地模拟了一个有机聚乙炔分子的量子态——最终证明了新量子系统建模技术的有效性。 「这是
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑，就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
每天数十亿字节的数据收集下，了解大数据的复杂内涵非常重要。为了帮助你了解这一领域，我们从最近的大数据指南中编辑了一个列表，列出了最重要的相关术语和定义。 你认为我们还应该添加哪些术语？请在评论中告诉我们。 A 算法：给予AI、神经网络或其他机器的一组规则，以帮助其自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常用的算法类型。 Apache Flink：一个开源的流数据处理框架。用Java和Scala编写，用作分布式流数据流引擎。 Apache Hadoop：开源工具，使用MapReduce处理和存储跨机器的大型
看《西游记》第五十七回，说是“六耳猕猴”化作孙悟空的摸样，伤了唐僧，后又和孙悟空大打出手…… 这位假孙悟空，实力不用多说了吧，和真孙悟空一般无二，大战孙悟空，闹到上天入地下海。 在唐僧那：念紧箍咒，两个都喊疼，自然看不出哪个真假； 到天宫：拖塔天王拿照妖镜照，也看不出； 又到观音那：观音也看不出。最后到幽冥处阎罗那，经“谛听”听过之后，“谛听”却说：“我看出来了，却不敢说” 最后还是如来老佛爷道出六耳真身并用金钵盂罩住，才被孙悟空一棍子打死。想必各位小伙伴都看过这以精彩片段。不过据知情人士说真假美猴王存在阴谋，这里有黑幕：说是真的孙悟空被打死了，活下来的是假的。好了废话少说，还是回到今天的主题：真假美猴王Monkeyrunner与Monkey傻傻的分不清楚。
在动态变化的业务环境中，上市时间的快慢变得极其重要，因为企业总是希望在市场竞争中处于领先地位。如果因故推迟将会影响企业的业务发展，无论是发布产品、版本更新，还是解决客户问题。无论是初创企业还是大型企业，都在寻找能够加快开发和测试过程的工具和技术。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
在现代软件开发过程中，如何有效地管理组件间的依赖关系成为了一个重要的话题。依赖注入（Dependency Injection，简称DI）模式，作为一种广泛应用于对象编程语言中的设计模式，其优势在于能够降低程序组件间的耦合度，增强系统的灵活性和可扩展性。本文旨在深入探讨依赖注入模式，通过生动的例子和详细的解析，带领我们一起理解其原理、应用场景以及在软件开发中的重要价值。
计算机的体系结构是关于计算机自身的系统架构，而软件指令集架构在计算机体系结构中处于核心地位，因为软件和硬件之间都是通过软件指令集架构(ISA)来对话的。
Netflix 看起来再也简单不过了。你在Netflix App或网站中看到喜欢的视频后，点击播放按钮，立刻视频就魔术般地出现在眼前。真的很简单，不是吗？其实不然。
理即服务可以为企业提供一些关键的优势，比如降低成本、提高可靠性等等。 显然，如今云计算已经成为企业IT组织考虑的重要方向。以前有很多人认为，云计算对只能使用有限应用程序的企业有用，或者只是作为一种共享
【新智元导读】谷歌团队日前提出了一类被称为 MobileNet 的高效模型，用于移动和嵌入式设备的视觉应用。研究人员多次实验的结果，与 ImageNet 分类任务的其他流行模型相比，MobileNet
编译丨Ailleurs 编辑丨陈彩娴 如果你想将一大批机器人送入太空，那么你面临两种选择：一是选择全尺寸的、形态各异的机器人，二是选择微型模块化机器人。显然，后者是更优选。如电影《超能陆战队》(Big Hero 6)中大反派所使用的微型磁力机器人就是一种模块化机器人，它们在自组装和重构方面的能力尤有前景。 图注：电影《超能陆战队》中的微型模块化机器人（图源：cg99.CN） 30多年来，机器人专家一直在追求模块化的自重构机器人这一愿景。这种机器人在适应性、可扩展性和鲁棒性方面具有显著优势，其应用领域涵
从家里的客厅到主卧，储物间，厨房，卫生间各个死角，都能逼真在电脑中完成渲染，如同拍摄实物视频一般。
由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟，再加上演示视频的高度逼真和高质量，Sora立刻引起了轰动。在Sora横空出世之前，Runway一直被视为AI生成视频的默认选择，尤其是自去年11月推出第二代模型以来，Runway还被称为“AI视频界的MidJourney”。第二代模型Gen-2不仅解决了第一代AI生成视频中每帧之间连贯性过低的问题，在从图像生成视频的过程中也能给出很好的结果。
近年来，大型语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型，具有庞大的参数量（例如 1750 亿个参数），在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进，这些模型在从智能聊天机器人到复杂数据分析，乃至于多领域研究中的应用越发广泛。然而，模型规模的指数级增长带来了巨大的资源需求，尤其是在计算、能源和内存等方面。
目前，超过 2.5 亿台大屏幕设备搭载了 Android 系统，其中包括平板电脑、可折叠设备和 ChromeOS 设备。仅在过去的 12 个月里，就有近 1 亿台新的 Android 平板电脑被激活，同比增长 20%；而 ChromeOS 的增长率为 92%，是目前增长最快的桌面设备平台。可折叠设备正在崛起，同比增长超过 265%！总的来说，目前有超过 2.5 亿台活跃的大屏幕设备搭载了 Android 系统。在这样的势头下，我们将继续努力让 Android 成为更好的操作系统，为用户和开发者提供更优质的服务。
对象存储是一种在云中存储非结构化数据的方法，从理论上讲，它使得以其原始格式存储几乎无限量的数据成为可能。在这种存储架构中，数据被作为对象进行管理，而传统的系统则将数据作为块或分层文件进行处理。对象存储可以在内部使用，但被认为很适合云，因为它很灵活，更容易扩展。使用案例包括备份和恢复、数据归档和合规性、大数据分析和云原生应用数据。
随着我们深入研究可扩展架构，我们越来越多的接触到 Netflix。 他们的技术非常开放。 这篇文章是我们与 Bryan一起完成。所有信息是从互联网上收集而来。欢迎在留言中补充更多 Netflix 架构
对于那些专业是网络工程的同学来说，做实验，提高动手能力和经验，应该是家常便饭的事了。但是大家都知道，网络设备有些比较昂贵，不可能拿来做练习。这个时候，我们就需要实用并且功能强大的模拟器了。那么今天就来介绍几款实用的模拟器工具，也会给出下载链接，需要的自取。话不多说，开始吧！
作者 | Jordan Tigani 译者 | 红泥 策划 | 李冬梅 随着云计算时代的发展，大数据实际已经不复存在。在真实业务中，我们对大数据更多的是存储而非真实使用，大量数据现在已经变成了一种负债，我们在选择保存或者删除数据时，需要充分考虑可获得价值及各种成本因素。 十多年来，人们一直很难从数据中获得有价值的参考信息，而这被归咎于数据规模。“对于你的小系统而言，你的数据量太庞大了。”而解决方案往往是购买一些可以处理大规模数据的新机器或系统。但是，当购买了新的设备并完成迁移后，人们发现仍然难以处
欢迎来到我们的API设计原则系列。在这个系列中，我们会探讨如何设计出最优性能和高度可扩展的API。接下来，我们将深入学习那些能够最大化提升API性能和扩展性的设计原则。通过运用这些原则，你将能够设计出能够提供卓越用户体验、应对日益增长的工作量，并推动系统成功发展的API。
在深度学习领域，模型通常会对所有输入重用相同的参数。但 Mixture of Experts (MoE，混合专家) 模型是个例外，它们会为每个输入的例子选择不同的参数，结果得到一个稀疏激活模型——虽然参数量惊人，但计算成本恒定。
现在移动互联网的盛行，跨平台并兼容不同设备的HTML5越来越盛行，很多公司都在将自己过去的非HTML5网站应用渐进式的转化为HTML5应用，使得一套代码可以兼容不同的物理终端设备和浏览器，极大的提高了系统的可维护性和可扩展性。于此同时，HTML5提供了很多的新特性，比如新的架构元素、代替cookie的Web存储技术、WebSocket等，也使得网站应用能够更好适应新的商业环境和技术更新。 本系统的网站模块使用.NET技术堆栈中的ASP.NET MVC框架，此框架是微软公司推出的开源框架，相
在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！因为在不同的大小屏幕的手机上获取控件的坐标点，不是一样的，而是有变化的，因此在不同的手机机型上，我们可能都需要重新获取坐标点，这么操作起来，如果操作控件特别的多，那么获取控件的坐标点就会显得特别的繁琐。因此我们可以通过获取控件的ID来避免获取控件坐标点的这种弊端。 通过控件ID实现自动化脚本的运行，就性能而言，会比控件坐标的实现差一些；但是对于不同分辨率的设备都通用，不需要动态变换坐标。控件ID的获取主要是通过HierarchyViewer。下面就HierarchyViewer从打开方式和使用两方面进行讲解。
这篇文章，咱们继续来聊聊之前的亿级流量架构的演进，之前对这个系列的文章已经更新到了可扩展架构的设计，如果有不太清楚的同学，建议一定先回看一下之前的文章：
NVGRE与VXLAN都是用于虚拟化数据中心网络的技术，它们旨在解决传统网络架构中的一些问题，如隔离、伸缩性和性能。尽管它们的目标相似，但它们在实现方式和一些关键方面存在区别。本文将深入研究NVGRE和VXLAN，探讨它们的异同点以及它们在不同场景下的优劣势。
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