任正非:絕不會做有損任何國家的事,繼續減少自己在華為持股

  “沒有法律要求任何中國公司強制安裝後門。”1 月 14 日,任正非在深圳的一個媒體座談會上向 6 位外媒記者表示,“我個人絕對不會損害自己和客戶的利益,我的公司也不會答應這樣的要求。”他補充稱,華為“從未發生嚴重的安全事件”。

  華為創始人兼 CEO 任正非。東方 IC 圖

  據華爾街日報 1 月 15 日報道,隨着華為這家電信巨頭在多個方面面臨挑戰,任正非打破了多年來的沉默,為華為公開置評。

  在此次同 6 位外媒記者進行的兩個多小時的座談會中,任正非表示非常想念女兒孟晚舟。他讚揚了美國總統特朗普,並稱希望向美國傳達合作和共享成功。另外,雖然華為遭遇了美國及其盟國的嚴格審查,但在其他國家依舊繼續發展,並已在全球拿到了 30 份 5G 合同。

  在美國及其盟國的情報官員對華為參與建立全球 5G 網絡的規模表示擔憂之後,華為正處在危機之中。

  目前,華為已經在世界的幾個市場被封鎖。美國、澳大利亞和新西蘭已經禁止華為用於本國的下一代移動互聯網。

  任正非此前只進行過兩次公開採訪,每次都是為了消除外界對華為的擔憂。他最近一次出現是 3 年前的達沃斯論壇,當時他再度試圖將業務與政治分開,告訴記者稱:“商業的原則是顧客至上。”

  “我依然愛我的祖國,我擁護中國共產黨,我絕不會做任何有損世界上任何國家的事情。”任正非對外媒記者說。

  他還補充道,華為在保護隱私方面參照了蘋果的模型,並表示自己計劃減少公司的股份。“我擁有華為 1.14% 的股份,史蒂夫·喬布斯擁有蘋果 0.8% 的股份,這表明我的股權被進一步稀釋是合理的,我將向史蒂夫·喬布斯學習。”

  任正非還讚揚了美國現任總統唐納德·特朗普。

  “從特朗普總統個人來講,我仍然相信他是一位偉大的總統。”任正非說,“從某種意義上說,他大膽地削減稅收,我認為這有利於美國的工業發展。”

  任正非說:“我想傳達給美國的信息是:合作和共享成功。在我們高科技的世界中,一個單一的公司或國家越來越不可能維持和支撐整個世界的需求。”

  他補充道:“現在再也不是工業時代了,在工業時代,一個國家可以製造一整台紡織機、一整輛火車、一整艘船。現在是信息時代,我們的相互依賴性非常高。”

  任正非也承認,5G 相關的問題有可能為華為今年的出口業務造成“困難”但他還表示,“一直都是如此,你不能和每個人都合作,我們將把我們的重點轉移到更好地服務歡迎華為的國家。”他補充稱,全球而言,華為已經拿到了 30 份 5G 建設合同。

  英國金融時報報道評論稱,雖然華為受到美國及其盟友的嚴格審查,但它仍繼續在南歐、東歐及整個發展中世界簽署 5G 實驗協議。並且,華為是世界上研發預算最高的公司之一,它承諾每年花費超過 200 億美元用於研發,以領先競爭對手。

  據美國媒體 CNBC1 月 15 日報道,任正非說,2019 對華為來說是困難的一年,公司的收入增長會低於 20%。他還表示,公司 2019 年全年的目標收入是 1250 億美元。

  “2019 年,我們在國際市場會面臨挑戰與困難,我這麼說的原因是,我們接下來一年的增長率會低於 20%。”任正非說。

  華為目前還沒有發布 2018 年的總收入,但華為的一位輪值主席徐直軍(Eric Xu)在 2018 年 11 月對 CNBC 表示,華為 2018 年的銷售額超過 1000 億美元。

  英國金融時報報道還提到,對於誰會繼任他成為華為的接班人,任正非沒有透露。“我不知道究竟誰會成為我的接班人,接班人會自然出現……”他還表示了對接班人並不着急的態度,“至於我的退休,這取決於人們什麼時候能發明出長生不老葯。我在等待這種長生不老葯的出現。”

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不看好歐洲純電動車市場,BMW 高層:監管機構想要,但沒有顧客真的需要

電動車已成為多數車商的發展趨勢,然而近日在慕尼黑舉行的 NextGen 活動期間,BMW 執行董事 Klaus Fröhlich 卻語出驚人的表示,他認為電動車轉型被過度吹捧,實際上消費者對這些車輛根本沒有需求。

考量到 BMW 日前才宣布將加速純電動車發展計畫,Fröhlich 的發言看似大膽,但其實並非沒有道理。據了解,這項發言主要是針對遊說團體 Transport and Environment 日前公開譴責歐洲車商的回應。

該篇報告 T&E 引述 EEA 的最新排氣數據,指出歐洲在電動車銷售明顯落後中美兩國,主要原因是市場純電動車的選擇和可用性都受侷限,而 T&E 認為,這是因為歐洲車商故意推遲純電動車的銷售計畫,好最大程度提高燃油車的利潤,「在環境方面,車商只會做法律規定他們要做的事情」。

對這項指控,Fröhlich 表示,他認為 T&E 忽略了最重要的問題:那就是歐洲客戶實際上並不想買純電動車。

Fröhlich 解釋,與美國人為不同目的駕駛不同車輛的習慣不同,歐洲人通常是「單車家庭」,車庫中只會有一輛車使用,因此他們並不願完全依賴純電動車,不應該拿美國的市場情況來比較。

除此之外,還有充電基礎設施的普及問題,Fröhlich 認為,柴油引擎至少還有 20 年、汽油引擎至少還有 30 年,即使是俄羅斯、中東、中國中西部地區這些市場,在缺乏基礎建設下,燃油引擎都至少還有 10~15 年時間。

「純電動車只適用中國、美國加州市場,至於其他地方,有更大電池的混合式動力車應該是更好的選擇。」

除了基礎設施普及,Fröhlich 也指出,在電池原始材料,純電動車的成本要遠高於燃油或混合動力車,隨著未來市場對電池原料的需求增加,一旦供應鏈無法支持,那麼價格可能只會有增無減。

Fröhlich 表示,如果政府能提供許多協助,BMW 可生產足以淹沒歐洲的百萬台純電動車,但在他看來,歐洲人並不想買這些東西,「監管機構想要純電動車,但沒有顧客真的需要。」

(合作媒體:。首圖來源: CC BY 2.0)

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是時候普及一下機器人素質教育了

  文|腦極體

  每次看到人類訓練機器人,我都會很困惑一件事,那就是在如此殘酷環境中培養出來的技能,到底能在現實世界中用上幾回?

  像是狠狠從背後踹它一腳,讓它倒地后再爬起來;讓兩個機器人鬥毆在地上瘋狂摩擦;又或者是在十幾米的高台不停地跳高高……

  這麼對待重金打造的機器人,先不說畫面“不忍直視”,修理損耗難道不要錢的嗎?

  後來我明白了,這跟目前的技術路徑有關。深度學習就是要進行大量的實踐和訓練,才能不斷優化算法,直至機器人能夠應對真實世界中各種各樣的狀況。

  理論上講,只要時間足夠長、預算無上限,猴子也能用電腦寫出文學著作,更何況是算力逆天的機器。

  但這跟我們普通人又有什麼關係呢?我們能否在有生之年用上(而且買得起)可靠解決問題的機器小助手呢?一萬年太久,我們只爭朝夕好嗎?

  最近,伯克利和谷歌大腦最新開發的強化學習算法——soft actor-critic(SAC),據說就現實世界的機器人學習,或許,有望改變一下訓練機器人的古早思維。

  今天我們就來聊聊,SAC 會如何改變機器人的“成材之路”?

  為什麼想要一個 rio 的機器人,這麼難?

  在介紹 SAC 這個新算法之前,有必要先解釋一下,是不是一定要有更好的機器人算法呢?或者說,這個算法到底能夠改變什麼?

  這要從機器人在現實世界中遇到的挑戰來解答。

  首先,是目前的訓練方式,決定了機器掌握新技能的速度還遠遠不夠。

  傳統的機器學習算法,每次執行新任務時,都需要對原型設計進行參數調整,有的還需要重新收集數據進行訓練,這就使得機器新技能所需的總時間迅速增加;

  其次,現實場景中的無數意外,都有可能讓機器出現故障。

  真正在使用機器時,無論出現什麼問題,比如斷電或者網絡延遲,機器都會以“死機”來應對危機。如果每次都要以“重啟”來恢復作業,那應用機器人的價值何在?

  以上都是效率問題,傳統訓練方式帶來的成本困境,更是令研究人員愁到禿頭。

  無論是訓練人員人為製造 bug 的暴力操作,還是執行器在種種複雜環境下的高頻抖動,都會給硬件帶來極大的磨損。這是機器人嗎?這是鈔票粉碎機啊!

  當然,人類也不是沒有想過辦法。比如讓機器人打遊戲啦,設計仿真環境啦,這些努力都大大減少了對現實訓練的依賴,但歸根結底,都無法替代現實環境的多樣性和隨機性。最重要的,還是得打造一套專為現實世界機器人“量身定製”的算法。

  真實世界的機器人,到底需要怎樣的算法?

  那麼,這樣一套算法應該具備哪些屬性呢?

  至少需要有這樣幾個關鍵要素:

  1. 良好樣本複雜性。提供給算法的訓練樣本數量越多,機器獲得數據標籤的時間成本也就越低,返回的誤差也更小,在強化學習中的表現自然也就越出色;

  2. 沒有敏感的超參數。為了提高機器學習的性能和效果,往往需要對超參數進行優化,但在現實環境中,自然是參數調整越少越好。算法就需要最大限度地減少調整超參數的需求;

  3. 異步採樣。真實世界中,難免會出現數據流終端、推理延遲等問題,要讓機器在“重啟”階段也能夠保持一定的持續性和穩定性,就必須將數據的收集和訓練在確保在最小化的多個獨立線程中進行。

  4. 動作平滑。為了防止大幅度動作或震動損壞硬件,因此,時間上具有關聯和連貫性的探索就變得尤為重要了。

  簡單總結一下,如果我們相信未來真實世界中的機器人不可或缺,那麼,要求它用無限長的時間、無限多的投入、無數次的碰壁去掌握這樣那樣的本領,顯然不太明智。

  如何讓它自己進行有取捨、有現實意義的訓練呢?SAC 應聲出現。

  SAC 成功的秘訣,就是心大

  說了這麼多,正主終於出現了。那麼。究竟什麼是 SAC?

  SAC,全稱是 Soft actor-critic。從名字不難看出,SAC 也是基於 Actor-Critic 算法的邏輯,即 actor(玩家)隨機表演,critic(評委)隨機打分,互相制衡下追求更好的表現(reward)。

  不同的是,SAC 對參數的態度十分“溫柔”,它會自動權衡預期收益(最大化回報)和探索深度(最大化的不確定性),然後自動學習不是將其視為需要調整的“超參數”,從而獲得最優策略。

  這樣帶來的好處是,訓練樣本多樣,還不需要頻繁調整參數,學習效率高了很多。即使遇到最差的實驗環境,也表現良好。

  這就像是以前機器需要在人類親媽的“呵護”之下,點燈熬夜窮經皓首地做奧數題,以期成為“數學神童”。如今學會了勞逸結合奮發圖強,拿下高考高分就一本滿足了。顯然,後者才是大多數普通機器的榜樣和人類家長應該有的期待嘛。

  具體表現如何,有請來自“伯克利小學”的三位機器人同學現身說法:

  第一個向我們走來的是 Minitaur,一個帶有八個驅動執行器的小型四足機器人。在前進時,往往藉助控制器追蹤四肢的擺動部位,觀察好各種角度以平衡腿上的力度。如果沒有有效的訓練策略,很容易失去平衡而摔倒,摔多了鋼筋鐵骨也會壞的啊。

  不過,在掌握了新的學習方法之後,由於訓練時將數據的不確定性最大化,Minitaur 不需要任何額外的學習,就可以駕馭絕大對數平衡性的干擾。

  第二位是非常靈活的“三指手”同學,它的任務是用手旋轉“閥門”,使彩色掛鈎朝右。但閥門上安裝了一個小型電機,受力會自動複位。因此,每轉一次,閥門的初始位置都會被隨機重置,使得機器必須重新感知當前的閥門方向。這個任務需要感知預測,並精準地控制 9 個伺服電機關鍵來完成,非常具有挑戰性,但我們的“三指手”依然順利完成了任務。

  最後一位機器人同學雖然在玩樂高,但並沒有從中得到多少樂趣。因為訓練者要求它在堆疊積木的時候準確地對準螺柱以減少摩擦。

  除了需要確定關節的位置和速度之外,還需要保證末端的力度,並且將複雜命令同時傳送給 7 個關節。這和要求人類小孩“百步穿楊”有差別嗎?

  不過,掌握了 SAC 大法的機器並沒有讓人失望,只用 3 個小時就學會了如何搞定這個任務。而以往使用的 PPO 策略用了 7.4 小時才搞定。SAC 是不是很棒棒?

  在論文中,研究人員給 SAC 用了一個高調的定語:“state-of-the-art”(最先進的),可以說是實至名歸了。

  當然了,上述還都只是些比較概念化的實驗,真正要將這種能力擴展到更具挑戰性的現實任務中,還需要大量的優化迭代、開發編碼調參等工作,不過可以預測的是,由於 SAC 的出現,機器人正在無限近地接近概念到實用的臨界點。

  有了這個最佳引路人,機器人終於可以少受點“虐待”,真正滲透進生活的細節了。

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.NET高級特性-Emit(2)類的定義,.NET高級特性-Emit(1)

  在上一篇博文發了一天左右的時間,就收到了博客園許多讀者的評論和推薦,非常感謝,我也會及時回復讀者的評論。之後我也將繼續撰寫博文,梳理相關.NET的知識,希望.NET的圈子能越來越大,開發者能了解/深入.NET的本質,將工作做的簡單又高效,拒絕重複勞動,拒絕CRUD。

  ok,咱們開始繼續Emit的探索。在這之前,我先放一下我往期關於Emit的文章,方便讀者閱讀。

  《》

一、基礎知識

  既然C#作為一門面向對象的語言,所以首當其沖的我們需要讓Emit為我們動態構建類。

  廢話不多說,首先,我們先來回顧一下C#類的內部由什麼東西組成:

  (1) 字段-C#類中保存數據的地方,由訪問修飾符、類型和名稱組成;

  (2) 屬性-C#類中特有的東西,由訪問修飾符、類型、名稱和get/set訪問器組成,屬性的是用來控制類中字段數據的訪問,以實現類的封裝性;在Java當中寫作getXXX()和setXXX(val),C#當中將其變成了屬性這種語法糖;

  (3) 方法-C#類中對邏輯進行操作的基本單元,由訪問修飾符、方法名、泛型參數、入參、出參構成;

  (4) 構造器-C#類中一種特殊的方法,該方法是專門用來創建對象的方法,由訪問修飾符、與類名相同的方法名、入參構成。

  接着,我們再觀察C#類本身又具備哪些東西:

  (1) 訪問修飾符-實現對C#類的訪問控制

  (2) 繼承-C#類可以繼承一個父類,並需要實現父類當中所有抽象的方法以及選擇實現父類的虛方法,還有就是子類需要調用父類的構造器以實現對象的創建

  (3) 實現-C#類可以實現多個接口,並實現接口中的所有方法

  (4) 泛型-C#類可以包含泛型參數,此外,類還可以對泛型實現約束

  以上就是C#類所具備的一些元素,以下為樣例:

public abstract class Bar
{
    public abstract void PrintName();
}
public interface IFoo<T> { public T Name { get; set; } } //繼承Bar基類,實現IFoo接口,泛型參數T
public class Foo<T> : Bar, IFoo<T>
  //泛型約束
  where T : struct {
//構造器 public Foo(T name):base() { _name = name; } //字段 private T _name; //屬性 public T Name { get => _name; set => _name = value; } //方法 public override void PrintName() {
    Console.WriteLine(_name.ToString()); }
}

  在探索完了C#類及其定義后,我們要來了解C#的項目結構組成。我們知道C#的一個csproj項目最終會對應生成一個dll文件或者exe文件,這一個文件我們稱之為程序集Assembly;而在一個程序集中,我們內部包含和定義了許多命名空間,這些命令空間在C#當中被稱為模塊Module,而模塊正是由一個一個的C#類Type組成。

 

 

 

   所以,當我們需要定義C#類時,就必須首先定義Assembly以及Module,如此才能進行下一步工作。

二、IL概覽

   由於Emit實質是通過IL來生成C#代碼,故我們可以反向生成,先將寫好的目標代碼寫成cs文件,通過編譯器生成dll,再通過ildasm查看IL代碼,即可依葫蘆畫瓢的編寫出Emit代碼。所以我們來查看以下上節Foo所生成的IL代碼。

  

 

 

   從上圖我們可以很清晰的看到.NET的層級結構,位於樹頂層淺藍色圓點表示一個程序集Assembly,第二層藍色表示模塊Module,在模塊下的均為我們所定義的類,類中包含類的泛型參數、繼承類信息、實現接口信息,類的內部包含構造器、方法、字段、屬性以及它的get/set方法,由此,我們可以開始編寫Emit代碼了

三、Emit編寫

  有了以上的對C#類的解讀和IL的解讀,我們知道了C#類本身所需要哪些元素,我們就開始根據這些元素來開始編寫Emit代碼了。這裏的代碼量會比較大,請讀者慢慢閱讀,也可以參照以上我寫的類生成il代碼進行比對。

  在Emit當中所有創建類型的幫助類均以Builder結尾,從下錶中我們可以看的非常清楚

元素中文 元素名稱 對應Emit構建器名稱
程序集  Assembly AssemblyBuilder
模塊  Module ModuleBuilder
 Type TypeBuilder
構造器  Constructor ConstructorBuilder
屬性  Property PropertyBuilder
字段  Field FieldBuilder
方法  Method MethodBuilder

  由於創建類需要從Assembly開始創建,所以我們的入口是AssemblyBuilder

  (1) 首先,我們先引入命名空間,我們以上節Foo類為樣例進行編寫

using System.Reflection.Emit;

  (2) 獲取基類和接口的類型

var barType = typeof(Bar);
var interfaceType = typeof(IFoo<>);

  (3) 定義Foo類型,我們可以看到在定義類之前我們需要創建Assembly和Module

//定義類
var assemblyBuilder = AssemblyBuilder.DefineDynamicAssembly(new AssemblyName("Edwin.Blog.Emit"), AssemblyBuilderAccess.Run);
var moduleBuilder = assemblyBuilder.DefineDynamicModule("Edwin.Blog.Emit");
var typeBuilder = moduleBuilder.DefineType("Foo", TypeAttributes.Public | TypeAttributes.Class | TypeAttributes.AutoClass | TypeAttributes.AnsiClass | TypeAttributes.BeforeFieldInit);

  (4) 定義泛型參數T,並添加約束

//定義泛型參數
var genericTypeBuilder = typeBuilder.DefineGenericParameters("T")[0];
//設置泛型約束
genericTypeBuilder.SetGenericParameterAttributes(GenericParameterAttributes.NotNullableValueTypeConstraint);

  (5) 繼承和實現接口,注意當實現類的泛型參數需傳遞給接口時,需要將泛型接口添加泛型參數后再調用AddInterfaceImplementation方法

//繼承基類
typeBuilder.SetParent(barType);
//實現接口
typeBuilder.AddInterfaceImplementation(interfaceType.MakeGenericType(genericTypeBuilder));

  (6) 定義字段,因為字段在構造器值需要使用,故先創建

//定義字段
var fieldBuilder = typeBuilder.DefineField("_name", genericTypeBuilder, FieldAttributes.Private);

  (7) 定義構造器,並編寫內部邏輯

//定義構造器
var ctorBuilder = typeBuilder.DefineConstructor(MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.RTSpecialName, CallingConventions.Standard, new Type[] { genericTypeBuilder });
var ctorIL = ctorBuilder.GetILGenerator();
//Ldarg_0在實例方法中表示this,在靜態方法中表示第一個參數
ctorIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
ctorIL.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
//為field賦值
ctorIL.Emit(OpCodes.Stfld, fieldBuilder);
ctorIL.Emit(OpCodes.Ret);

  (8) 定義Name屬性

//定義屬性
var propertyBuilder = typeBuilder.DefineProperty("Name", PropertyAttributes.None, genericTypeBuilder, Type.EmptyTypes);

  (9) 編寫Name屬性的get/set訪問器

//定義get方法
var getMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("get_Name", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.NewSlot | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, genericTypeBuilder, Type.EmptyTypes);
var getIL = getMethodBuilder.GetILGenerator();
getIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
getIL.Emit(OpCodes.Ldfld, fieldBuilder);
getIL.Emit(OpCodes.Ret);
typeBuilder.DefineMethodOverride(getMethodBuilder, interfaceType.GetProperty("Name").GetGetMethod()); //實現對接口方法的重載
propertyBuilder.SetGetMethod(getMethodBuilder); //設置為屬性的get方法
//定義set方法
var setMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("set_Name", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.NewSlot | MethodAttributes.SpecialName | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, null, new Type[] { genericTypeBuilder });
var setIL = setMethodBuilder.GetILGenerator();
setIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
setIL.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
setIL.Emit(OpCodes.Stfld, fieldBuilder);
setIL.Emit(OpCodes.Ret);
typeBuilder.DefineMethodOverride(setMethodBuilder, interfaceType.GetProperty("Name").GetSetMethod()); //實現對接口方法的重載
propertyBuilder.SetSetMethod(setMethodBuilder); //設置為屬性的set方法

   (10) 定義並實現PrintName方法

//定義方法
var printMethodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("PrintName", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.Virtual, CallingConventions.Standard, null, Type.EmptyTypes);
var printIL = printMethodBuilder.GetILGenerator();
printIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
printIL.Emit(OpCodes.Ldflda, fieldBuilder);
printIL.Emit(OpCodes.Constrained, genericTypeBuilder);
printIL.Emit(OpCodes.Callvirt, typeof(object).GetMethod("ToString", Type.EmptyTypes));
printIL.Emit(OpCodes.Call, typeof(Console).GetMethod("WriteLine", new Type[] { typeof(string) }));
printIL.Emit(OpCodes.Ret);
//實現對基類方法的重載
typeBuilder.DefineMethodOverride(printMethodBuilder, barType.GetMethod("PrintName", Type.EmptyTypes));

  (11) 創建類

var type = typeBuilder.CreateType(); //netstandard中請使用CreateTypeInfo().AsType()

  (12) 調用

var obj = Activator.CreateInstance(type.MakeGenericType(typeof(DateTime)), DateTime.Now);
(obj as Bar).PrintName();
Console.WriteLine((obj as IFoo<DateTime>).Name);

四、應用

  上面的樣例僅供學習只用,無法運用在實際項目當中,那麼,Emit構建類在實際項目中我們可以有什麼應用,提高我們的編碼效率

  (1) 動態DTO-當我們需要將實體映射到某個DTO時,可以用動態DTO來代替你手寫的DTO,選擇你需要的字段回傳給前端,或者前端把他想要的字段傳給後端

  (2) DynamicLinq-我的第一篇博文有個讀者提到了表達式樹,而linq使用的正是表達式樹,當表達式樹+Emit時,我們就可以用像SQL或者GraphQL那樣的查詢語句實現動態查詢

  (3) 對象合併-我們可以編寫實現一個像js當中Object.assign()一樣的方法,實現對兩個實體的合併

  (4) AOP動態代理-AOP的核心就是代理模式,但是與其對應的是需要手寫代理類,而Emit就可以幫你動態創建代理類,實現切面編程

  (5) …

五、小結

  對於Emit,確實初學者會對其感到複雜和難以學習,但是只要搞懂其中的原理,其實最終就是C#和.NET語言的本質所在,在學習Emit的同時,也是在鍛煉你的基本功是否紮實,你是否對這門語言精通,是否有各種簡化代碼的應用。

  保持學習,勇於實踐;Write Less,Do More;作者之後還會繼續.NET高級特性系列,感謝閱讀!

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Java虛擬機詳解(十)——類加載過程

  在上一篇文章中,我們詳細的介紹了Java,那麼這些Class文件是如何被加載到內存,由虛擬機來直接使用的呢?這就是本篇博客將要介紹的——類加載過程。

1、類的生命周期

  類從被加載到虛擬機內存開始,到卸載出內存為止,其聲明周期流程如下:

  

  上圖中紅色的5個部分(加載、驗證、準備、初始化、卸載)順序是確定的,也就是說,類的加載過程必須按照這種順序按部就班的開始。這裏的“開始”不是按部就班的“進行”或者“完成”,因為這些階段通常是互相交叉混合的進行的,通常會在一個階段執行過程中調用另一個階段。

2、加載

  “加載”階段是“類加載”生命周期的第一個階段。在加載階段,虛擬機要完成下面三件事:

  ①、通過一個類的全限定名來獲取定義此類的二進制字節流。

  ②、將這個字節流所代表的靜態存儲結構轉化為方法區的運行時數據結構。

  ③、在Java堆中生成一個代表這個類的java.lang.Class對象,作為方法區這些數據的訪問入口。

  PS:類的全限定名可以理解為這個類存放的絕對路徑。方法區是JDK1.7以前定義的運行時數據區,而在JDK1.8以後改為元數據區(Metaspace),主要用於存放被Java虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據。詳情可以參考這邊該系列的第二篇文章——。

  另外,我們看第一點——通過類的權限定名來獲取定義此類的二進制流,這裏並沒有明確指明要從哪裡獲取以及怎樣獲取,也就是說並沒有明確規定一定要我們從一個 Class 文件中獲取。基於此,在Java的發展過程中,充滿創造力的開發人員在這個舞台上玩出了各種花樣:

  1、從 ZIP 包中讀取。這稱為後面的 JAR、EAR、WAR 格式的基礎。

  2、從網絡中獲取。比較典型的應用就是 Applet。

  3、運行時計算生成。這就是動態代理技術。

  4、由其它文件生成。比如 JSP 應用。

  5、從數據庫中讀取。

  加載階段完成后,虛擬機外部的二進制字節流就按照虛擬機所需的格式存儲在方法區中,然後在Java堆中實例化一個 java.lang.Class 類的對象,這個對象將作為程序訪問方法區中這些類型數據的外部接口。

  注意,加載階段與連接階段的部分內容(如一部分字節碼文件的格式校驗)是交叉進行的,加載階段尚未完成,連接階段可能已經開始了。

3、驗證

  驗證是連接階段的第一步,作用是為了確保 Class 文件的字節流中包含的信息符合當前虛擬機的要求,並且不會危害虛擬機自身的安全。

  我們說Java語言本身是相對安全,因為編譯器的存在,純粹的Java代碼要訪問數組邊界外的數據、跳轉到不存在的代碼行之類的,是要被編譯器拒絕的。但是前面我們也說過,Class 文件不一定非要從Java源碼編譯過來,可以使用任何途徑,包括你很牛逼,直接用十六進制編輯器來編寫 Class 文件。

  所以,如果虛擬機不檢查輸入的字節流,將會載入有害的字節流而導致系統崩潰。但是虛擬機規範對於檢查哪些方面,何時檢查,怎麼檢查都沒有明確的規定,不同的虛擬機實現方式可能都會有所不同,但是大致都會完成下面四個方面的檢查。

①、文件格式驗證

  校驗字節流是否符合Class文件格式的規範,並且能夠被當前版本的虛擬機處理。

  一、是否以魔數 0xCAFEBABE 開頭。

  二、主、次版本號是否是當前虛擬機處理範圍之內。

  三、常量池的常量中是否有不被支持的常量類型(檢查常量tag標誌)

  四、指向常量的各種索引值中是否有指向不存在的常量或不符合類型的常量。

  五、CONSTANT_Utf8_info 型的常量中是否有不符合 UTF8 編碼的數據。

  六、Class 文件中各個部分及文件本身是否有被刪除的或附加的其他信息。

  以上是一部分校驗內容,當然遠不止這些。經過這些校驗后,字節流才會進入內存的方法區中存儲,接下來後面的三個階段校驗都是基於方法區的存儲結構進行的。

②、元數據驗證

  第二個階段主要是對字節碼描述的信息進行語義分析,以保證其描述的信息符合Java語言規範要求。

  一、這個類是否有父類(除了java.lang.Object 類之外,所有的類都應當有父類)。

  二、這個類的父類是否繼承了不允許被繼承的類(被final修飾的類)。

  三、如果這個類不是抽象類,是否實現了其父類或接口之中要求實現的所有普通方法。

  四、類中的字段、方法是否與父類產生了矛盾(例如覆蓋了父類的final字段、或者出現不符合規則的重載)

③、字節碼驗證

  第三個階段字節碼驗證是整個驗證階段中最複雜的,主要是進行數據流和控制流分析。該階段將對類的方法進行分析,保證被校驗的方法在運行時不會做出危害虛擬機安全的行為。

  一、保證任意時刻操作數棧中的數據類型與指令代碼序列都能配合工作。例如不會出現在操作數棧中放置了一個 int 類型的數據,使用時卻按照 long 類型來加載到本地變量表中。

  二、保證跳轉指令不會跳轉到方法體以外的字節碼指令中。

  三、保證方法體中的類型轉換是有效的。比如把一個子類對象賦值給父類數據類型,這是安全的。但是把父類對象賦值給子類數據類型,甚至賦值給完全不相干的類型,這就是不合法的。

④、符號引用驗證

  符號引用驗證主要是對類自身以外(常量池中的各種符號引用)的信息進行匹配性的校驗,通常需要校驗如下內容:

  一、符號引用中通過字符串描述的全限定名是否能夠找到相應的類。

  二、在指定類中是否存在符合方法的字段描述符及簡單名稱所描述的方法和字段。

  三、符號引用中的類、字段和方法的訪問性(private、protected、public、default)是否可以被當前類訪問。

4、準備

  準備階段是正式為類變量分配內存並設置類變量初始值的階段,這些內存是在方法區中進行分配。

  注意:

  一、上面說的是類變量,也就是被 static 修飾的變量,不包括實例變量。實例變量會在對象實例化時隨着對象一起分配在堆中。

  二、初始值,指的是一些數據類型的默認值。基本的數據類型初始值如下(引用類型的初始值為null):

  

 

   比如,定義 public static int value = 123 。那麼在準備階段過後,value 的值是 0 而不是 123,把 value 賦值為123 是在程序被編譯后,存放在類的構造器方法之中,是在初始化階段才會被執行。但是有一種特殊情況,通過final 修飾的屬性,比如 定義 public final static int value = 123,那麼在準備階段過後,value 就被賦值為123了。

5、解析

  解析階段是虛擬機將常量池中的符號引用替換為直接引用的過程。

  符號引用(Symbolic References):符號引用以一組符號來描述所引用的目標,符號可以是任何形式的字面量,只要使用時能無歧義的定位到目標即可。符號引用與虛擬機實現的內存布局無關,引用的目標不一定已經加載到內存中。

  直接引用(Direct References):直接引用可以是直接指向目標的指針、相對偏移量或是一個能間接定位到目標的句柄。直接引用是與虛擬機實現內存布局相關的,同一個符號引用在不同虛擬機實例上翻譯出來的直接引用一般不會相同。如果有了直接引用,那麼引用的目標必定已經在內存中存在。

  解析動作主要針對類或接口、字段、類方法、接口方法四類符號引用,分別對應於常量池的 CONSTANT_Class_info、CONSTANT_Fieldref_info、CONSTANT_Methodref_info、CONSTANTS_InterfaceMethodref_info四種類型常量。

6、初始化

   初始化階段是類加載階段的最後一步,前面過程中,除第一個加載階段可以通過用戶自定義類加載器參与之外,其餘過程都是完全由虛擬機主導和控制。而到了初始化階段,則開始真正執行類中定義的Java程序代碼(或者說是字節碼)。

  在前面介紹的準備階段中,類變量已經被賦值過初始值了,而初始化階段,則根據程序員的編碼去初始化變量和資源。

  換句話來說,初始化階段是執行類構造器<clinit>() 方法的過程

  ①、<clinit>() 方法 是由編譯器自動收集類中的所有類變量的賦值動作和靜態語句塊(static{})中的語句合併產生的,編譯器收集的順序是由語句在源文件中出現的順序所決定的,靜態語句塊中只能訪問到定義在靜態語句塊之前的變量,定義在它之後的變量,在前面的靜態語句塊中可以賦值,但是不能訪問。

  比如如下代碼會報錯:

  

 

   但是你把第 14 行代碼放到 static 靜態代碼塊的上面就不會報錯了。或者不改變代碼順序,將第 11 行代碼移除,也不會報錯。

  ②、<clinit>() 方法與類的構造函數(或者說是實例構造器<init>()方法)不同,它不需要显示的調用父類構造器,虛擬機會保證在子類的<init>()方法執行之前,父類的<init>()方法已經執行完畢。因此虛擬機中第一個被執行的<init>()方法的類肯定是 java.lang.Object。

  ③、由於父類的<clinit>() 方法先執行,所以父類中定義的靜態語句塊要優先於子類的變量賦值操作。

  ④、<clinit>() 方法對於接口來說並不是必須的,如果一個類中沒有靜態語句塊,也沒有對變量的賦值操作,那麼編譯器可以不為這個類生成<clinit>() 方法。

  ⑤、接口中不能使用靜態語句塊,但仍然有變量初始化的賦值操作,因此接口與類一樣都會生成<clinit>() 方法。但接口與類不同的是,執行接口中的<clinit>() 方法不需要先執行父接口的<clinit>() 方法。只有當父接口中定義的變量被使用時,父接口才會被初始化。

  ⑥、接口的實現類在初始化時也一樣不會執行接口的<clinit>() 方法。

  ⑦、虛擬機會保證一個類的<clinit>() 方法在多線程環境中被正確的加鎖和同步。如果多個線程同時去初始化一個類,那麼只會有一個線程去執行這個類的<clinit>() 方法,其他的線程都需要阻塞等待,直到活動線程執行<clinit>() 方法完畢。如果在一個類的<clinit>() 方法中有很耗時的操作,那麼可能造成多個進程的阻塞。

  比如對於如下代碼:

package com.yb.carton.controller;

/**
 * Create by YSOcean
 */
public class ClassLoadInitTest {


    static class Hello{
        static {
            if(true){
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "init");
                while(true){}
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
            Hello h1 = new Hello();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
        }).start();


        new Thread(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
            Hello h2 = new Hello();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
        }).start();
    }

}

View Code

  運行結果如下:

  

 

   線程1搶到了執行<clinit>() 方法,但是該方法是一個死循環,線程2將一直阻塞等待。

  知道了類的初始化過程,那麼類的初始化何時被觸發呢?JVM大概規定了如下幾種情況:

  ①、當虛擬機啟動時,初始化用戶指定的類。

  ②、當遇到用以新建目標類實例的 new 指令時,初始化 new 指定的目標類。

  ③、當遇到調用靜態方法的指令時,初始化該靜態方法所在的類。

  ④、當遇到訪問靜態字段的指令時,初始化該靜態字段所在的類。

  ⑤、子類的初始化會觸發父類的初始化。

  ⑥、如果一個接口定義了 default 方法,那麼直接實現或間接實現該接口的類的初始化,會觸發該接口的初始化。

  ⑦、使用反射 API 對某個類進行反射調用時,會初始化這個類。

  ⑧、當初次調用 MethodHandle 實例時,初始化該 MethodHandle 指向的方法所在的類。

 

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搶攻 EV 需求,三菱化學傳倍增美國鋰電池關鍵材料產能

日刊工業新聞 3 日報導,為了搶攻電動車(EV)需求,三菱化學(Mitsubishi Chemical)將擴增鋰離子電池關鍵材料「電解液」產能,計畫於 2019 年度內(2020 年 3 月底前)將美國工廠(位於田納西州曼非斯)電解液年產能提高至 2 萬噸、將達現行的 2 倍水準。

三菱化學計畫於 2020 年度結束前(2021 年 3 月底前)將電解液全球年產能提高至 8.5 萬噸、將較 2017 年度大增 95%,且計畫將另一項鋰電池關鍵材料「負極材」全球年產能提高至 2.9 萬噸(將較 2017 年度增加 61%),目標在 2020 年度將電池材料等新能源部門營收提高至 1,000 億日圓、2025 年度進一步倍增至 2,000 億日圓的規模。

三菱化學 2018 年 12 月 26 日宣布,日本國內外電動車、插電式油電混合車(PHV)、油電混合車(HV)市場呈現急速擴大,因此將擴增日本「電解液」產能,計畫將四日市事業所的電解液年產能自現行的 1.1 萬噸大幅擴產約 5 成至 1.6 萬噸。

日韓企業紛紛擴增鋰離子電池關鍵材料產能

旭化成(Asahi Kasei)3 月 14 日宣布,因鋰離子電池以電動車等車用需求為中心呈現急速增長,故決議投資 300 億日圓對位於日本滋賀縣守山市的守山製造所、以及位於北卡羅萊納州的美國工廠進行增產投資,增產鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」,上述增產工程預計於 2021 年度上半年開始商轉,預估 2021 年度旭化成分隔膜全球年產能將擴增至約 15.5 億平方公尺、將較 2018 年度末提高 1 倍。

住友化學(Sumitomo Chemical)日前也傳出將階段性提高南韓工廠產能,目標在 2021 年度將分隔膜總年產能(合併日本工廠產能計算)提高至 6 億平方公尺、將達現行的近 2 倍水準。

全球第 2 大鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」廠商南韓 SK Innovation 5 月 27 日表示,計畫在 2025 年結束前將分隔膜產能提高至現行的 5 倍,SK Innovation 社長金俊 27 日在首爾舉行的記者會上表示,「目標藉由大規模增產、搶當全球龍頭」。在全球分隔膜市場上,日本旭化成市佔約 2 成、位居首位,SK Innovation 市佔率超過 1 成居次。

日本民間調查機構矢野經濟研究所公布調查報告指出,因中國自 2019 年起開始實施新能源車規範,加上 2019-2020 年期間日歐車廠將進行車輛電動化,提振車用鋰離子電池材料需求今後將持續擴大,預估 2020 年全球 4 大關鍵材料(正極材、負極材、電解液和分隔膜)市場規模(廠商出貨金額)將擴增至 281.46 億美元、將較 2017 年暴增 9 成(增加 91.3%)。

(本文內容由 授權使用。首圖來源:)

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Chrome OS 80 將可以直接構建 Android 應用

  在近期 Android Dev Summit 上,Chrome OS 團隊宣布 Chrome OS 80 將使 Chromebook 可以直接構建 Android 應用。

  這項特性其實是在 Chrome OS 中引入 Android 應用側加載(sideloading),該功能的具體介紹來自一個非公開 bug 記錄以及相應的代碼更改,根據該記錄,Android 應用的側加載被帶到了 Chromebook 上的 Android 容器中。

  根據內部文件,具體開發時的操作是啟動 Crostini 容器時需要一個特殊命令(從 Chromebook 的命令行啟動 Linux 時),需要添加–enable-features = ArcAdbSideloading

  目前開發人員必須通過 USB 線將 Android 設備連接到 Chromebook,然後將其應用推送到設備上進行測試或使用 Chrome OS 開發人員模式,才能構建 Android 應用,但這兩種都不是理想的選擇。

  這項新特性對於使用 Android Studio 在 Chromebook 上構建其應用的 Android 開發人員來說,是極其方便的功能。具體來看,Chrome OS 80 將為 Android 開發人員添加選項,這樣可以直接在 Chrome OS 設備上安裝和測試其應用。

  消息來源:

  https://www.aboutchromebooks.com/news/chrome-os-80-to-bring-arc-sideloading-of-android-apps-to-chromebooks

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中國AI獨角獸完成全球競賽三連冠偉業:孫劍帶隊,曠視再刷榜

  邊策 郭一璞 發自 凹非寺
  量子位 報道 公眾號 QbitAI

  全球 AI 競賽再奪 3 項世界第一,實現 COCO 重頭戲“物體檢測”三連冠。

  新歷史、新紀錄,榮耀屬於中國公司,展示的統治力堪比乒乓球。

  這就是 AI 獨角獸曠視科技,剛剛從全球 AI 頂會 ICCV 2019 傳來的捷報。

  而且 IPO 上市當前,無疑是既有實力的繼續展示。

  全球 AI 競賽再奪 3 項第一

  ICCV,國際計算機視覺大會,英文全稱 International Conference on Computer Vision。

  被譽為計算機視覺領域三大頂級會議之一,與 CVPR 和 ECCV 並列。

  ICCV 兩年舉辦一次,今年 10 月 27 日在韓國首爾開幕。

  不過剛剛開幕,中國力量就捷報頻傳,繼續展現在全球 AI 研發領域的潛力和實力。

  特別是在本屆 ICCV 的 COCO 挑戰賽上,曠視再度問鼎,拿下 COCO 物體檢測(Detection)、人體關鍵點(Keypoint)和全景分割(Panoptic)3 項第一。

  繼 2017、2018 年後再度奪冠,更是在最重要的“物體檢測”完成三連冠偉業,自 2015 年 COCO 開賽以來,前無古人,創下新紀錄。

  此外,曠視還獲得今年新設立的 COCO+Mapillary 挑戰賽的最佳論文獎(Best Paper Award),原因是“最具創新性的算法”。

  COCO 是 ICCV 2019 的重頭戲,也是 AI 視覺領域最具影響力的通用物體檢測挑戰賽。

  今年的 COCO 挑戰賽與往年不同,加入了新的規則:

首先、參加者必須提交一份技術報告,該報告將替代先前要求的簡短描述。只有與報告一起提交的材料才會被考慮參賽,並被放入 COCO 排行榜中。

其次,今年的每個挑戰賽都將設立兩個不同的獎項:最佳結果獎和最具創新獎。最具創新獎根據根據參賽作品的創新而非最佳成績來評定,最終由 COCO 獎項委員會決定,獲獎團隊將受邀參加 Workshop。

最後,今年的大會針對所有挑戰提供最具創新性和成功解決方案的最佳論文獎。獲獎者將由研討會組委會確定。

  物體檢測任務是讓算法輸出邊界框輸出或實例分割,自動駕駛、醫療影像識別中都會用到。另外在 2019 年的挑戰賽中,只有具有目標分割輸出的檢測任務會被重點介紹。

  COCO 全景分割任務目的是生成豐富而完整的連貫場景分割,這是自動駕駛或增強現實等實際應用的中一項重要技術。

  人體關鍵點檢測是在不提供人位置的情況下,定位並返回人體各部位關鍵點坐標位置。關鍵點定位了頭、肩、肘、手、臀、膝、腳等部位,可以用於人的行為識別,對於安防技術有重大意義。

  三連冠偉業

  今年的 MS COCO 總共 7 項比賽,除了曠視的 3 項冠軍,香港中文大學-商湯科技聯合實驗室和南洋理工大學團隊也在 Object Detection 比賽中拿到了不含額外數據集的第一名。

  可以說中國軍團延續傳統,繼續在全球 AI 競技中展現實力。

  而且 COCO 中最被看重的“物體檢測”比賽,孫劍和其帶隊的中國軍團,更是實現了垄斷級的統治力。

  物體檢測項目,從 2015 年第一屆就存在,此後一直延續了下來。

  在第一屆比賽中,孫劍帶隊的 MSRA 團隊斬獲冠軍,成員包括何愷明(現 FAIR)、任少卿(現 Momenta)、代季峰(現商湯)和張祥雨(現曠視),所用的算法,是何愷明和 RBG 大神第一次合作的 Faster R-CNN。

  不過 2016 年,冠軍被谷歌研究院的G-RMI 隊拿下,只是所用的算法依然是 Faster R-CNN。

  2015 年第一屆 MS COCO 大賽中除了物體檢測,還有個生成圖片說明(Captioning Challenge)項目,當時奪冠的谷歌團隊,與人類 baseline 相比依然差了一大截,這個比賽項目也沒能繼續下去。

  在 2016 年,物體檢測之外的比賽項目變成了人體關鍵點檢測,當時奪冠的團隊來自 CMU。

  而從 2017 年開始,COCO 的各項比賽,就真正進入了中國時間——甚至可以更具體說“曠視時間”。

  這家中國 AI 獨角獸在孫劍加盟擔當研究院院長后,如虎添翼,在 COCO 競賽中展現出的實力,就像中國乒乓球、女排在奧運會展現的一樣。

  2017 年,MS COCO 的 6 個比賽項目中,曠視拿下了邊界檢測(Detection: Bounding Box)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和地點實例分割(Places Instance Segmentation)3 個項目的冠軍,以及檢測分割(Detection: Segmentation)的亞軍。

  而在 2018 年的 6 個項目中,曠視拿下了物體檢測(Detection)、全景分割(Panoptic)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和 Mapillary Panoptic4 個項目的冠軍。

  另外的兩個項目 DensePose 和 Mapillary 街景檢測則分別由北京郵電大學自動化學院模式識別與測控技術實驗室(BUTP-PRIV)和滴滴獲得——這一整屆比賽的冠軍都被中國團隊包了。

  所以算下來,曠視已經在三年 MS COCO 的比賽上拿到了累計 10 個冠軍。

  最重頭的“物體檢測”,更是完成三連冠偉業,前無古人。

  更加值得一提的是,之前我們也揭秘過,曠視在 COCO 上的統治力,去往年開始就啟用大牛老將帶實習生參賽的機制,於是諸多名不見經傳的本科實習生,早早就成為了 AI 世界冠軍。

  而且刷榜奪冠,不僅是鍛煉隊伍,而且對曠視自研的 Brain++,也是一次次最佳說明。

  在今年 ICCV 奪冠后,曠視研究院院長孫劍再次感謝曠視算法工具平台 Brain++,稱一連串成績的取得,離不開背後強大的 Brain++。

  曠視介紹,一方面 Brain++ 具備多機訓練方案,支持完備的底層算法,確保算法的高效實現與快速驗證。

  比如,在 COCO Detection 任務中,曠視重新設計了 RPN 匹配策略和 Proposal 採樣策略,使用兩階段檢測器即可直接獲得很好的高 IoU 檢測結果,甚至超過了使用更多階段的 Cascade R-CNN,最終大幅領先,取得 test-challenge 52.5 的冠軍成績。

  另一方面 Brain++ 針對計算機視覺定製優化,適合工業界的產品開發,為競賽技術的應用轉化鋪平道路。

  還集成了新一代 AutoML 技術,降低算法試錯成本,實現技術創新和產品落地齊頭並進。Brain++從算法設計、算法框架和算法平台三個方面為 AI 競賽保駕護航。

  在剛剛舉行的烏鎮世界互聯網大會上,Brain++還為曠視斬獲了“世界互聯網領先科技成果”。

  於是也有更多注意力開始關注起這個基礎算法研發平台,曠視聯合創始人及 CTO 唐文斌還比喻說,如果說曠視各種各樣的算法是“雞蛋”,那 Brain++ 就是出產“所有雞蛋”的“母雞”。

  總之,Brain++可以視為曠視面向 AI 時代的生產工具,而再配以優秀的人才,連續在全球 AI 競技中奪魁,自然也不是意料之外。

  One more thing

  最後,新冠軍、新紀錄和三連冠偉業之外,今年 COCO 的冠軍對曠視而言還有更多意義。

  一方面,這家 AI 獨角獸已經向港交所提交了招股書,IPO 上市只是時間問題,也將成為 AI 創業上市第一股。

  另一方面,就在不久前,曠視也突發遭遇偷襲,被美國列入了“實體名單”,成為“川普優選”的又一家公司。

  因為衝刺上市當前,還引發了更多關注。

  但 Brain++ 獲國家認證,COCO 比賽三連冠,毫無疑問就是最好回應。

  還是那句話,如果美國拉黑了你,不要悲傷,不要氣餒。

  猝不及防的日子,最好的回擊就是業績和人心。

  並且 ICCV 2019 這才剛剛開幕,聽說曠視的三連冠,還不是中國 AI 新榮譽的全部。

  讓我們保持關注,繼續期待~

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Gogoro 發表 Gogoro S2 ABS,光譜靛新色登場

Gogoro 推出了 Gogoro S2 系列的新車 Gogoro S2 ABS,首度在 Gogoro S2 車款上引進 ABS(Anti-Lock Brake System) 防鎖死煞車系統。

Gogoro S2 ABS 最大的特色在於前後輪都搭載重車等級 BOSCH ABS 10 雙迴路煞車系統,煞車時系統會以每秒 200 次的高頻率監測前後輪轉動狀況,在車輪即將鎖死的瞬間自動釋放煞車,避免車輪在緊急煞車時鎖死。 Bosch ABS 10 雙迴路煞車系統重量僅 580 克,在僅少量提升車重的狀況下提升穩定性和操控性能。

Gogoro 也與 MAXXIS 攜手研發 Gogoro S2 ABS 獨家的 ABS 性能胎,在雨天濕滑路面時更能有效發揮 ABS 系統的制動性,讓用戶騎乘更加安全。獨特的顏色也是一大亮點,Gogoro S2 ABS 車身運用多層次染色的超細緻顆粒珍珠漆,打造出新色光譜靛,車體顏色會隨著光線角度產生變化。此外,Gogoro S2 ABS 也調整了 USB 插孔的位置,移到左把手的下方。

Gogoro S2 ABS。

搭載重車等級 BOSCH ABS 10 雙迴路煞車系統是 Gogoro S2 ABS 的最大特色。

Gogoro S2 ABS 的 USB 插孔位於左邊把手的下方。

Gogoro S2 ABS 使用 iQ System 智慧鑰匙卡靠近 S 標誌解鎖。

Gogoro S2 ABS 安全極速達到時速 92 公里,最大功率為 7.6 kW,靜止加速到時速 50 公里僅需 3.8 秒。Gogoro S2 ABS 時速 40 公里之下單次換電續航里程為 110 公里,時速 30 公里時單次換電續航里程則為 150 公里。 空車重量為 105 公斤,加上電池則為 123 公斤,擁有 25L 的置物空間。

Gogoro S2 ABS 僅有光譜靛一款顏色,定價為 101,980 元台幣,補助最高的雲林縣汰換二行程機車換購電動機車補助最高 30,000 元,最低台幣 71,980 元起,即日起正式上市。購買 Gogoro S2 全車系任一車款,加贈市價約台幣 6,800 元的限量 ROAV 聯名墨鏡。

(合作媒體:。圖片來源:)

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科學家首次記錄下細菌「脫皮」的耐葯全過程

  本文作者:BioTalker

  面對抗生素的圍剿,細菌為了生存真是太拼了。

  近日,來自英國頂級學府紐卡斯爾大學的科學家 Katarzyna Mickiewicz 和 Jeff Errington 發現,人尿液中引起疾病的大腸桿菌,為了躲避抗生素的追殺,竟然能輕易地轉化成沒有細胞壁的L型細菌,讓青霉素等靶向細胞壁合成的抗生素,完全失去作用

  要知道,細菌體內的滲透壓可達到20-25 個大氣壓,在細胞壁遭到破壞的情況下,很快就會因過度吸水脹破死亡。青霉素等就是依靠這個原理殺死細菌的。


左:接連破裂的細菌右:正常生長的細菌

  不過,巧就巧在,尿液非常特殊,幾乎和細菌的細胞質是等滲的

  細菌:“為了活命,我連細胞壁都不要了,我看你咋搞我。”

  抗生素:“小賊,要不是因為尿液的高滲環境保護着你,你的小命早沒了。”

  讓研究人員沒有想到的是,L型細菌能輕鬆挺過抗生素治療周期(一般5-14 天),而且一旦抗生素撤離,L型細菌能在不到一天的時間內,分裂出有細胞壁的細菌,恢復往日活力,導致感染複發

  此外,在本研究中,科學家們還用視頻記錄下了細菌在L型和有壁型之間的轉換過程。證明了細菌變成L型是一種耐葯,導致疾病複發的方式。  實際上,L型細菌發現的並不晚。就在弗萊明發現青霉素的 7 年之後,德國生物學家 Emmy Klieneberger-Nobel 在英國 Lister 研究所研究念珠狀鏈桿菌時,第一次看到細胞壁缺陷型細菌(L型細菌的名字來自於 Lister 研究所的首字母)。在當時的認知條件下,Klieneberger-Nobel 的震驚程度可想而知。

  Klieneberger-Nobel:“沒有了細胞壁的保護,L型細菌怎麼還能存活而不炸裂?”

  現在我們已經知道,由於常用的細菌培養基是低滲的,因此不可能獲得L型細菌。不過,只要使用等滲培養基,就可以通過多種方法誘導出L型細菌,例如溶解細胞壁的溶菌酶,和青霉素等抑制細胞壁合成的抗生素。

  不過這種沒有細胞壁的L型細菌對細菌的生長繁殖有什麼作用,一直沒有定論。有科學家認為L型細菌廢了,沒啥致病能力;也有科學家認為,沒準兒這就是細菌的一個耐葯機制呢?但是都沒啥直接的有力證據。


在高滲條件下,抗生素處理,細菌失去細胞壁變圓,形成L型細菌

  其實,大家之所以對這個問題爭論不休,主要問題還是研究的比較少,沒有被重視起來,沒有認真地往耐藥方向想。

  長期以來,對於耐葯,有兩個主流認知:一個是產生耐葯基因了;另一個是產生了微生物持留菌。這個微生物持留菌引起的複發和因耐藥引起的複發還不一樣。

  微生物持留菌是細菌的一種特殊形態,可以說是,當外界的環境條件不適宜細菌生存時(例如抗生素治療),有一小部分細菌會改變細胞狀態,悄咪咪地蟄伏在一些細胞中長久地休眠,等抗生素打擊期過去之後,重新出來活躍,導致感染複發。

  有了這兩個認知,就很少有人把L型細菌當回事兒。


在低滲條件下,抗生素處理,細菌失去細胞壁,膨脹,炸了~

  微生物學家 Jeff Errington 把這個問題當做他的研究重點。去年,Errington 團隊在《細胞》雜誌上發文稱,在某些生理條件下,巨噬細胞等免疫細胞產生的溶菌酶,實際上對細菌起到了保護作用。因為,溶菌酶破壞了細菌的細胞壁,讓靶向細胞壁合成的抗生素沒了用武之地。

  為了進一步探索抗生素與L型細菌之間的關係,以及L型細菌與耐葯之間的關係,Errington 和 Mickiewicz 打算從尿路感染入手。

  尿路感染是一個非常常見的疾病,美國估計每年要在這個疾病上花費 16 億美元。

  其實不僅僅是美國患者受這個疾病的困擾。在全球範圍內,尿路感染每年影響着全球 1.5 億人,即使是接受抗生素治療,也仍有 30-50% 的患者在治療之後會複發


該圖片由 Gerd Altmann 在 Pixabay 上發布

  Mickiewicz 分析了 30 位複發性尿路感染患者的尿液樣本,她發現只有一個患者的尿液中沒有L型大腸桿菌,其他的患者都有。而且他們還用一些方法證實,他們看到的L型物體確實是細菌,而不是人的細胞產生的囊泡等物質。粗略估計的話,每毫升尿液中有 100 到 10000 個L型細菌

  體外實驗显示,在抑制細胞壁生成的抗生素存在的條件下,如果培養基對L型細菌沒有滲透保護作用,在 2.5 小時之內,細菌都膨脹、裂解死光光;如果在滲透保護的培養基中,大約經過 3 個小時,L型細菌就出現了

  如果想證明L型細菌是感染反覆發作的原因,就必須得證明L型細菌確實能轉化成有細胞壁的細菌。Mickiewicz 不僅證實了這一點,而且還用視頻記錄下了L型細菌,分裂增殖出正常細菌的全過程。在體外的條件下,整個過程大約需要 40 分鐘左右


撤除環境中的抗生素之後,L型細菌繁殖出有壁正常細菌

  最後研究人員還在斑馬魚體內觀察了L型細菌轉化成有壁細菌的過程。從研究人員將L型細菌注射到斑馬魚體內開始算起,20 個小時后取樣能檢測到有壁細菌的存在。而且他們還在斑馬魚體內觀察到了,在抗生素的處理下細菌變成L型細菌的過程。

  總的來說,這個研究表明,除了其他的耐葯機制之外,L型細菌也是一個耐葯途徑,而且無需基因變異,便可以通過丟棄細胞壁在抗生素治療期間頑強存活。更為重要的是,一旦撤出環境中的抗生素,這些L型細菌很快就會繁殖出一堆正常的有壁細菌出來

  研究人員認為,要想治好一些複雜的反覆感染,靶向細胞壁的抗生素要與其他類型的抗生素組合使用。

  *我看完這個論文一直在想一個問題,如果尿路感染的患者在接受靶向細胞壁的抗生素治療期間,每天都大量飲水,會不會有輔助治療的功效(我不知道,我瞎猜的哈
)。

  最後,我要說的是:你以為微生物就這麼點兒本事嗎?如果是這樣,那你就真的是“拿豆包不當乾糧”了。

  近二十年的研究表明,人體微生物的數量幾乎與人體細胞一樣多。這些看上去非常不起眼的小東西,與人類的多種疾病有關,從普通的感染和炎症,到精神疾病、心血管疾病,甚至是癌症,都有一股神秘的來自微生物的力量在背後操縱着

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