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    忘掉10万+!那些我在美国学到的营销趋势

    走进全球排名第七的公关公司Ketchum的纽约总部,出现在眼前的是一间间透明的房间。Ketchum自豪地告诉我们,那是他们的storytelling room。每天,公关人们在这里迸发无数的创意,而他们不认为自己在做的是一个个毫无情感的商业案子,而称自己为讲故事的人。不过是以生动的故事,打动着听故事的人——消费者与其他受众。 这很符合我在美国营销人身上感受到的两个字——“专注”,勤勤恳恳地耕耘数据,用传统显得较笨的办法调研消费者,精准有力地实施campaign,创造出令人惊艳的创意。10万+这样的概念,不是没有,而是没有那么引入瞩目。比起华丽的阅读量数字,我想他们关注的维度更多,更意外的朴实。 如今,中国公司面临着愈来愈多的出海机会和需求,这要求营销人们应入乡随俗,因地制宜,制定适合海外市场的战略策略。单单从美国营销er做的工作来看,就有迥然不同的趋势值得考量。

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    【从零开始学深度学习编译器】十八,MLIR中的Interfaces

    这篇文章用来了解一下MLIR中的Interfaces(接口)。MLIR是一个通用可扩展的框架,由不同层次的具有 特定属性,Operation以及Type的Dialects构成。正是由于Dialects的分层设计, 使得MLIR可以表达多种语意和抽象级别的Operation。但这个分级设计也存在一个缺点,那就是在不同的Dialect层次进行Operation转换或者做变换(Pass)的时候我们需要明确每个Dialect下的每个Operation的具体语意,否则就可能会转换或变换失败。其实基于MLIR开发过的读者应该碰到过组合一些MLIR Pass对一个MLIR文件进行Lower的时候,有可能出现Op转换失败的情况。为了缓解这种情况,MLIR提出了Interfaces。实际上在【从零开始学深度学习编译器】十三,如何在MLIR里面写Pass? 这里我们已经利用过Interfaces来实现内联以及形状推导Pass了。这一节就更深入的了解一下MLIR中的Interfaces,最后还结合了OneFlow IR中的UserOpCompatibleInterface例子来进一步加深了解。

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