现在VP的什么云笔记比较好哪些比较好呢 PVE用的

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《艾尔之光》全职业经验和心得分享[论文设计]
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第一种电源的“虚标”方式,想必经常上网、对硬件DIY稍有了解的网友都已耳熟能详,就是很多品牌在电源型号中标注的数值往往大于电源实际的额定功率100瓦、甚至200瓦之多,JS推销时惯用的伎俩,峰值功率当做额定功率;第二种最近研究电源时才发现,同样额定350瓦的电源是否负载能力就大同小异呢?先普及下简单的电源知识,常见300瓦以上的双路电源,12V1主要为显卡、硬盘、光驱供电,12V2单独为CPU供电。可见2大耗电硬件大户都由12V提供,重要性不言而喻。&&评论评论安钛克VP350P的12V输出总功率可达到336瓦即28A电流(336瓦/12V),12V1最大18A电流,12V2最大18A电流,因此12V联合输出功率并不是电流简单相加计算。而左图某额定350瓦电源,12V1最大11A电流,12V2最大14A电流,12V最大却是简单相加25A电流输出(300瓦/12V),这就是典型的第二种“虚标”方式。安钛克VP350P电源12V1可以提供显卡最大18A即216瓦的功耗(硬盘和光驱耗电不多,当然此时12V输出CPU最多只能有10A即120瓦功率),而同样额定350瓦的电源只能提供显卡最大11A即132瓦的功率,差距很明显,结论就是同为350瓦的电源,安钛克VP350P可以正常负载TDP150瓦的GTX560显卡,而另一台350瓦电源就不能带动GTX560显卡。罗列X东网350瓦到400瓦大部分电源名单以及其电源铭牌参数:(已隐藏品牌和型号,有兴趣网友可以自己查询)1.额定350瓦电源(1台铜牌80+)评论评论评论评论评论评论评论评论评论评论2.额定400瓦或以上电源(2台铜牌80+,1台额定500瓦)评论评论评论评论评论评论&根据各电源12V1和12V联合输出能力简单排列图表:评论可以看出VP350P的12V1输出能力很强悍,在350瓦、400瓦电源中数一数二,已经达到400瓦规格水准。实际VP350P电源12V&336瓦,总额定功率只标注350瓦貌似保守了些,另外一贴已经提到。而上图中很多同级额定350瓦的电源,额定功率几乎等于12V大致250瓦输出功率,加上3.3v、5v联合输出功率大致100瓦所得。因此虽然额定功率同级别,实际负载能力安钛克VP350P要强很多。参考显卡功耗表(转载自玩家堂),希望网友根据自身情况选择合适的显卡和电源评论选电源还在看额定功率?那你就彻底落伍了。目前Intel对于电源的ATX12V&2.31规范几乎所有主要硬件都是由12V提供,因此个人建议选电源首先看12V输出能力。
安钛克VP350P电源12V输出能力看参数很猛,甚至超过了N多额定400瓦电源,那么实际能否带动诸如四核加中高端显卡的配置呢?下面简单测试下:&硬件配置CPU是X4&920电压1.3v超频3.5G,显卡是GTX560&1GB显存、850核心频率、4200显存频率。CPUZ显示这颗超频后的CPU为129瓦,官网TDP为125瓦,GTX560的TDP热设计功耗为150瓦,加上主板、硬盘、内存、风扇的电脑总功耗估计要330瓦或以上,安钛克VP350P压力很大。&软件方面使用OCCT最新的4.0Beta测试版,读取数据更精确,但可能测试版缘故没有图表。而老的3.0版读取电压和温度方面,新主板不准确偏差值较大。测试功耗使用Furmark显卡和CPU满载软件,如果超频的话可以持续450瓦以上功率,负荷相当强大。至于OCCT自带power&supply的功耗起伏比较大就不用了。&关机不切断电源的功耗仅为0.55瓦;系统中待机空闲负载(关闭节能)为133瓦,如用万方测试为110瓦左右。Furmark满载为358瓦,furmark软件看了下会占用一定CPU资源,所以再使CPU满载后功率不是增加100多瓦。不过一个furmark就破了VP350P的额定功率开始木有想到,电压降幅方面12v偏大,11.68降低0.35v幅度2.9%,当然也绝对在5%安全限内,就是和某网站测试12v几乎无波动的结果很不一样,是否个体差异不得而知。Furmark满载、CPU满载电脑整机功耗为405瓦。说过用万方测试误差50瓦大约350瓦上下,但前后测试很多次带四核和GTX560显卡很稳定。不知是否功率仪器误差大,有点费解,因为根据计算应该要不了400瓦。12v电压为11.63v,降低0.4v幅度3.3%。Furmark满载、CPU加压至1.38v的满载电脑整机功耗为443瓦,试了下安钛克VP350P满载450瓦运行2分钟也正常,此时就风扇噪音大,电压11.58v,超过额定功率100瓦运行的电压降幅3.7%表现倒是出于意料。按照此电源的表现很多国内厂商如果命名的话,此电源一定被虚标到了450瓦甚至是500瓦。&尝试了下极限功率,Furmark满载超频GPU加压至1050mv、CPU满载加压至1.38v,此时显卡过热(已经97度)自动降频,所以不会持续此473的功率,发现电压依旧在11.58v没有暴降等不稳定现象。也没见电源自我保护断电关机,VP350P电源体质还真是够强悍的。上面做了超过额定功率的极限测试,不建议普通玩家尝试。极限测试下安钛克VP350P表现很稳定,+3.3V和+5V本来就无耗电大户,电压全程几乎无波动。+12V电压对入门级的电源来说可以接受,比较惊奇的是在满额350瓦时降幅还大些,反而超额使用降低的则少。四核、GTX560的相对中端的配置,使用北电海盗版测试满载为400瓦功率。不少人以为安钛克VP350P不能带动,个人做了测试感觉毫无问题,得益于12v1能提供336瓦的超强输出功率。实际玩游戏的功率其实低得多:大型3D游戏《毁灭公爵》整机功耗301瓦《洞穴2》整机功耗更低,才251瓦。所以使用安钛克VP350P带四核加GTX560或同级功耗的硬件配置完全无问题,12V1能提供最大216瓦功耗,12V联合输出336瓦,无论理论计算还是实际测试,安钛克VP350P都能负载。如实在不放心那也可以选择VP550P电源。
20:50:52 修改
你抹黑了我也知道哪些是什么电源!嘿嘿
一直以为只要隐着身就没有美女认得出我是帅哥,但是我错了,像我这样拉风的帅哥,就好比那黑夜里的萤火虫、田地里的金龟子,是那样的鲜明,那样的出众,特别是我那忧郁的眼神,凌乱的发型,还有我兜里露出的半包旺旺雪饼,都深深的出卖了我……
Re:[quedebo,5楼]&以下是引用&quedebo&于&08:17:51&在5楼的发言:&你抹黑了我也知道哪些是什么电源!嘿嘿
人才。。我看不到是什么电源
Re:[goeitz,6楼]&以下是引用&goeitz&于&09:00:38&在6楼的发言:&Re:[quedebo,5楼]&以下是引用&quedebo&于&08:17:51&在5楼的发言:&你抹黑了我也知道哪些是什么电源!嘿嘿
人才。。我看不到是什么电源
国产电源!
一直以为只要隐着身就没有美女认得出我是帅哥,但是我错了,像我这样拉风的帅哥,就好比那黑夜里的萤火虫、田地里的金龟子,是那样的鲜明,那样的出众,特别是我那忧郁的眼神,凌乱的发型,还有我兜里露出的半包旺旺雪饼,都深深的出卖了我……
全汉,康舒,多彩!国产啊,都有,
Re:[sunjees,2楼]安钛克这350W电源确实不错,支持下!!
顶,是有点点小强!
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其他登录方式:PVE少林配装向 关于三段加速的收益与取舍
  作者科比九月,转载请标明作者出处。
  PVE少林配装向 关于三段加速的收益与取舍,首先是三段加速97级木桩DPS图:
  儒风,没无渊,面板不好看
  大概秦风版本吧,就开始一直是三段了。。。很是习惯三段的节奏。版本前期拿到了10普通本的加速武器,也上的三段。上周拿到破防棍子,想了下,还是毅然上了三段,因为之前用史诗师兄的计算器算的时候,加速收益也是很高。
  前面有人说,1W7装备也能有这数据,但是要考虑实战增益。会心越低,吃了破苍穹和小药后提升空间越大。同是木桩1W3,实战可不一样
  10分钟的DPS:
  会心是好属性,但是要和会效成比例。。如果会心高了会效也要跟上,不是那么简单的,目前版本不能破防洗会心了,没那么好堆啊
  不过话说回来,和尚现在的输出真的看脸,净果的触发太致命了。尤其打了大附魔后,脸红的话拿云不断,可以轻松上2W,脸黑死活不触发,韦陀后面又是韦陀,简直揪心。
  这是以我的属性为面板举的例子,二段加速实战增加=2412dps
  三段加速后,实战提升=2527dps。
  /cast [qidian&=2&nobuff:金刚怒目] 金刚怒目
  /cast [qidian&2] 拿云式
  /cast [qidian&2] 韦陀献杵
  /cast 守缺式
  /cast 横扫六合
  /cast 捕风式
  /cast 普渡四方
  这是你们要的一键宏,明眼人一看就知道,横扫距离判定没了,对,我实战中横扫打不着的时候都会关掉按键精灵打别的。比如莫雨上天,比如挑战曲艳阳火圈,这个东西习惯了就好。
  然后有人会说,你这个大附魔用不了呀,对的,因为现在不能用剑三助手1.1,只能用多键版本,于是我又写了个辅助宏:
  /cast [qidian&2&buff:平禅] 韦陀献杵
  /cast [qidian&2] 捉影式
  这里发个牢骚,虽然我一直说我懒,所以我一键宏,其实我用过多段宏,为什么不用,因为“过于智能”,什么都考虑进去了,回蓝爆发都帮你开。用了之后,整个人开一个按键精灵就好了。而且爆发我真心不推荐写进宏里面,一定要手动开。
  所以,用一键宏不是不行,但是要精神集中关注自己的循环。比如现在的BOSS大多都可以4.5尺内输出,我起手是站在4尺内,等开了擒龙再退到4.1尺,让捉影的这个豆给弱水BUFF吃,和尚这个职业,输出循环其实很固定,会玩的和尚,细节都处理得差不多了,打出的dps都大同小异,无非就是谁更有钱穿的装备好,谁的配装更合理
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-15日,由映魅咨询主办的TAB教育科技论坛在上海INNOSPACE+举行,本次论坛邀请了来自教育资本、儿童教育、K12教育以及科技领域中的多家优秀企业的代表,分别从各自的角度阐述教育科技领域中的现状以及对未来行业发展的展望。
在教育科技专场中,来自问吧科技(学霸君)的技术VP苗广艺从人工智能在现在校内外学习场景中的应用以及结合问吧科技在人工智能与教育中的尝试进行了深入分享。
以下是苗广艺的分享内容概要:
今天我分享的主题会和人工智能相关,虽然学霸君做的也是人工智能方面的事情,但我们的定位是一家教育公司。刚开始,我们想定位为一家做教育相关事情的技术公司,但在做的过程中也发现,如果对教育行业的了解深度不够的话,那么一些人工智能技术就始终没有办法落地,于是公司做了战略调整,转变为一家教育公司。
学霸君是问吧科技最早做的一款软件,这款App主要面向中小学生用户,通过这个APP学生可以搜索一些题目的答案和了解解题过程。在早期时候,学霸君App还比较简单,学生如果遇到不会做的题目,对着题目拿手机拍照片进行搜索,然后App就可以告诉学生题目的答案和解题过程。虽然有很多人在用,但这款App始终只是一个工具,离教育的业务还是比较远的,并不够完整。因此,我们在之后也尝试了各种业务,第一个业务就是实时答疑,这有点像现在的滴滴打车软件的特点。
我们发现,很多学生在获得题目的答案之后,还希望有老师能够讲解解题的过程或者如果有疑问可以寻求老师帮助解答,学生可以对着题目用App拍照,点击呼叫老师,然后题目会被发送给全国各地的老师。在这背后实际上是有一套算法的,首先需要识别出图片上面的文字,分析出图片上面的内容属于哪一个学科、哪一个年级、哪一个知识点。然后,根据题目的属性推送给合适的老师。老师可以抢单,抢单之后,学生和老师就建立了连接,并且通过语音的方式进行交流。
同时,我们还推出了一款智能笔,老师可以把纸上写的字实时传输到学生手机上面,这样可以实时地在学生的屏幕上进行展示,通过这个手段学生可以快速地了解这个题目的解题过程。但是,我们在做的过程中发现有两个因素没有考虑到:第一个因素是学生本身是没有钱的,学生的花费需要问家长要,因为在这个付费过程中增加了一个人的环节,导致付费意愿下降,因为有很多学生并不愿意问家长要钱。另外还有一个因素,在中国人的传统观念里,大家会觉得老师应该是给学生免费解答问题的,收费会让家长和学生觉得不舒服。
因此,也在这样的因素之下,我们推出了“君君辅导”业务,这是一个在线的1对1辅导,现在已经改名叫“学霸君1对1”。我们发现学生和家长家还是相对比较认可花钱听课的模式,我们也发现通过技术手段,线上1对1的辅导可以做到和线下辅导类似的效果。为什么选1对1的模式,我们认为线上的大班课在教学效果上不太好,因为线上班课对学生没有约束力。但是1对1的辅导场景下,老师是和学生面对面的交流,有实时互动,有实时的笔记和实时的PPT,可以做到线上效果和线下效果几乎类似的结果,同时也把一些成本降下来。
在面向B端的业务方面,我们推出了AI学这样的一款智能教学系统。这个教学系统是面向学校的,老师和学生用我们系统进行上课和考试。校外的学习场景只是学生在学习时间花费上相对较少的一段时间,学生学习的大部分数据而是通过校内产生的,并且教育行业关键的几个角色都是在校内市场,比如说老师、校长等等。我们认为,只有把服务校内的市场做好了,才能真正把教育做好,我个人觉得校内市场是以后更大的一块空间。
在校内市场,需要关注国家政策,今年国内人工智能很火热,国家也很关注,推出了一些文件支持人工智能的发展。尤其是今年7月份,国务院印发了新一代人工智能发展规划,明确提出要把教育和人工智能提升到一个国家战略的高度。
除了关注政策还要关注市场,校内市场比较大的一块就是教育信息化。教育信息化是几年前开始提出的,是把学校的传统课堂转变成利用信息化手段教学的方式。虽然国家投入了很多钱,但是大家并不清楚应该怎么做教育信息化,尤其学校里面老师、校长不懂技术,也不懂教育信息化,虽然很多产品被卖到学校,但是没有真正用起来。但是经过几年的发展,也带来了相应的变化,首先,现在大部分的学校里面都通了互联网,学校网络正在陆陆续续建设起来。另外,现在学校老师、家长、校长等都对教育信息化产品有了一些了解,有了初步的分辨产品好坏的能力,整个市场有了基本的环境。
站在现在这个时间点往前看,尽管我们已经做了一些教育信息化的事情,但还都是一些比较简单的事情,我们将这称之为辅助教学时代。比如说学校里面配个机房,但是使用率很低的。或者学校里布设了网络,但是老师也只是偶尔上网。现在学校正面临更大的变革,一个来自人工智能、互联网、大数据等一系列技术来推动的变革,这些可能对学校教育模式发生根本的改变。我们现在正好站在这个分水岭的时间,可以说教育信息化的时代已经来临了。
大家都知道题库是非常关键的,问吧科技从一开始就在做搜题和积累题库的事情。目前为止已经有了八千万量级的题库,但仅仅有题库量还是不够的,还要有题库的质量,我们需要智慧化的题库。对于大部分教育公司,一张卷子的题目在题库里面存储就是一个字符串,但我们人眼看到这样的卷子和题目,在脑中反射出来的不仅仅是一个字符串。比如我们可以知道一道选择题有几个选项,每个选项考点是什么等信息,在人类的大脑里可能是更加高维抽象的信息。因此,我们需要题库也有这样的能力。对于一张试卷,我们需要通过一系列的算法进行处理,可以通过版面分析知道卷子的结构,知道每个题的结构是怎样的,这道题又包含了哪些小题目,题目的选项是什么。从而进一步识别和知道每道题的内容是什么,还需要将题目中的公式识别出来。在经过这些处理之后,就可以实现普通的试卷输入题库之后输出的是结构化的题目。
结构化题目除了能解析出题目的结构外,另一个比较重要的特点是所有的公式都是LaTeX化的。一般来说,多数题目的公式都是很复杂的,很难处理,只能被截成图片保存在题库里面。但是我们的题库会把公式识别成一个真正的表达式。LaTeX是一种排版格式,它可以把公式内容描述出来,这样题库就可以读懂这道题目。当我们需要展示题目的时候,只需要把LaTeX的这一串代码渲染出来,通过渲染算法就可以变成最终的题目形式。这样的好处是题目的表达比较美观,而且在所有平台的展示都会比较好,更重要的一点是可以对题目进行识别,当机器读到LaTeX这个结构的时候,机器是可以读懂题目意思的。
目前,所有的题库都是我们自己生产的,我们需要将试卷和课本进行扫描并录入到系统,这是一项庞大的工作。我们可以通过算法进行自动识别公式、自动对格式进行切分,大大提高了生产效率。这个过程中人需要做的只是最终的确认,如果有问题需要局部修改也会更加方便。
另外一块我们要解决的问题是学生数据输入的问题。因为要把学生的数据收集起来是很麻烦的,特别是平常的日常学习的数据是很难收集的。我们现在的解决方案是点阵数码笔,这是一款带有蓝牙设备的笔,配有高速摄象头,学生在写字的时候摄像头会采集、识别学生的笔记,把学生的笔记实时地通过蓝牙传输到所连接的设备上。这样,学生每天写作业的数据就可以实时地收集到系统里面,并且每天都可以使用。这是学校学生在使用的场景,学生有一个这样的Pad,Pad上面告诉他这道题的题目,他在本子上面一步一步写,答案传输到这个Pad上面,然后到系统里面,收集到学生的学习数据。因为这个笔和正常笔没有什么区别,其实是可以日常每天用的,平时做作业、考试都是可以用的。在学校里面,很多学校日常每天都在用我们的笔了。
另外这中间还用到手写识别的技术。当拿到学生做的每道题答案之后,我们需要进行版面处理,最后形成系统里面有意义的文字。这样可以把学生做的作业内容转化成有价值的字符串数据。在识别的应用方面大体上有中文识别、英文识别、公式识别几种。特别是公式识别,需要采集大量的数据进行标注和学习,可以让识别支持所有学校学习场景下的所有数据的识别。我们在文字识别方面已经有了4年多的积累,我们开始做拍照搜题应用的时候就用到了文字识别技术。当时主要是印刷体文档的拍照识别,再后来开始做扫描的书本识别,后来开始做手写识别,这些技术之间是有一定的关联性的。
有了上述的这些技术,学生作业的数据就可以被收集到并且可以进行识别。今后,我们可以让机器自动批改作业,老师的参与程度会进一步降低。除了手写识别之外,我们还要知道每道题的步骤、关键点。这就涉及到了另外一个技术:自动解题。
在2017年6月高考当天,学霸君的高考机器人和学生一起参加了高考,在高中数学科目中得到了134分,我们的平均分和高考状元的平均分差不多,这是人工智能技术在教育行业的突破。高考机器人会识别出若干知识元,是描述一个知识点的最小单位。知识元是通过技术和教研老师来定义的,通过知识元知道这个题目考了哪些知识点。在题目的每一步解答过程中,用到哪一个知识元也会输出来,我们就知道了每个步骤是用了什么知识点解答出来的。高考机器人的页面背后是连了我们的服务器集群,也就是高考机器人的大脑。通过高考机器人可以分析出每道题考了什么知识点,并且这些知识点是有关联关系的,它们之间也是有互相依赖路径的。机器人分析出这些题的知识点,可以进一步分析学生的学习情况。我们可以把初中、高中所有学科的知识点记录在数据库里,形成一个网状结构。一个知识点可以关联到另外一个知识点,这些都是在数据库里有记录,也就形成了所谓的知识图谱。在有了知识图谱的体系之后,我们就可以做自适应学习的尝试。
当我们获得学生每天作业的情况和不同学生做每一道题正确与否的数据,通过模型进一步分析,可以分析出每道题对应的难度,知道题目的难度等级。因为对于每个学生来说,同样的题目,对于不同的学生的难度是不一样的。有了这样的属性,我们可以让学生有选择性的做题目,学生所做的练习题都是不一样的,可以根据目前掌握的知识点情况进行做题。我们既不会给学生分配一个特别难的题目,也不会分配一个特别简单的题,我们给学生分配的题目是学生有一半概率可以做对的题目,在这样的学习区间的范围内,可以保证学生学习效率是最高的。
由此,我们可以达到一个效果,即每个人的学习路径是不一样的。当学生做完一道题目之后,我们会根据学生的情况定制化地分配下一道题,每个人都在走不同的学习路径,这些都是个性化和定制化的。
目前,我们现在已经覆盖了校内学习的几乎所有场景,包括课前预习、课前导学、课堂互动、课后作业、考试、小测验、回家的自主练习等等。这些场景中,我们运用了大数据、人工智能相关的技术,这些技术最终落地服务了教育场景。在我们服务学校的过程中,我们发现了许多痛点并基于这些痛点寻找解决方案,然后用技术达到智慧教学的目的。
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