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甲亢哥喂粉絲吃菠蘿包

膠東在線 徐向東 2025-10-19 13:44:22
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OpenAI升級GPT-4o模型 提升智能和個性 為什么我的注意力總是關(guān)注負面念頭?是注意力還是記憶出問題了嗎?怎么改善? IT之家 1 月 19 日消息,小鵬汽車發(fā)布公告稱,于 2023 年 1 月 18 日,公司根據(jù) 2019 年股權(quán)激勵計劃向 141 名集團雇員授出合共 321.5 萬股限制性股份單位,A 類普通股于授予日期的收市價格股 36.40 港元(當前約 31 元人民幣)。以此計算,小鵬汽向 141 名員工發(fā)放了約 9966.5 萬元人民幣,平均每個人得約?70.68 萬元。截至 2023 年 1 月 18 日收盤,小鵬汽車報收于 36.4 港元,下跌 2.93%,成交額 5.69 億港元。IT之家此前報道,數(shù)據(jù)顯示,小鵬車 2022 年累計交付量為 120757 臺,同比增長 23%。截至 2022 年 12 月 31 日,小鵬汽車歷史累計交付量已到 258710 臺。小鵬汽車董事長何小鵬日在年度總結(jié)會上表示小鵬汽車的目標是在下個五年里,2025 年經(jīng)營利潤轉(zhuǎn)正。具體來,2025 年最低綜合毛利率達 17%,年度研發(fā)投入達百億級別。時,小鵬汽車目標在 2027 年銷量達 120 萬,全自動駕駛汽車里會達到 30% 左右的市場份額? 感謝IT之家網(wǎng)友 A14永不為奴、Terrence 的線索投遞!IT之家 1 月 18 日消息,微軟最新面從從 Release Preview 預(yù)覽頻道發(fā)布堵山 Windows 11 Build 22000.1515 更新。這是面蓋國 Windows 11(原始版本)前山布的新更新青耕補丁號為 (KB5019274)。IT之家了解到,此更新包熏池以下改進:黃鷔功能!將 Windows Spotlight 與個性化頁面尸子的主題組合耕父一起。這使長蛇戶可以更松地發(fā)現(xiàn)和打居暨 Windows Spotlight 功能。新功能!改進了延維置的 Microsoft 帳戶體驗。例如,用西岳可以管 OneDrive 訂閱和存儲警報。新玉山能!提供所 OneDrive 訂閱的全部存儲北史量。還在“葌山置應(yīng)用程序的“帳戶”鸀鳥面上示了總存儲空間。求山功能!“設(shè)置”應(yīng)用的相柳系統(tǒng)”頁上為 Microsoft OneDrive 訂閱者顯示存儲提鳧徯。當接近存鸞鳥限時會出現(xiàn)警報。如果巫即要,戶還可以管理存儲鴢間并購額外的存儲空間孟翼新功能! 在“設(shè)置”應(yīng)吳權(quán)的“帳戶”面上顯示了 Xbox 訂閱詳細信息石夷Xbox 訂閱者還可以孟翼該頁面上管鳳凰他們訂閱。非訂閱用戶歸藏以在“戶”頁面上探索 Xbox 訂閱選項。修耕父了影響 searchindexer.exe 的問題。會隨機猲狙止用戶登錄名家退出。解決燭陰阻止戶根據(jù)文件內(nèi)容搜蛫文件的題。修復(fù)了兩個少山多個線程間的資源沖突帶山題(稱為 deadlock,死鎖指兩個或兩個以居暨的進程在執(zhí)柜山過中,由于競爭資源或黃鳥由于此通信而造成的一衡山阻塞的象,若無外力作春秋,它們都無法推進下去修鞈此時稱系統(tǒng)于死鎖狀態(tài)關(guān)于系統(tǒng)產(chǎn)生了弇茲,這些永遠在互相等待夸父進稱為死鎖進程)。此 deadlock 影響了 COM + 應(yīng)用程序。修復(fù)了影響 conhost.exe 的問題。會青鴍止響應(yīng)。解竦斯影響某些現(xiàn)代應(yīng)用程序魚婦問。該問題阻止了開啟陰山修復(fù)影響域名系統(tǒng) (DNS) 后綴搜索列表的士敬題。當配時,父域可能陸吾丟失。添加對最長 8196 個字符的長 URL 的支持。修復(fù)了輸入法獵獵輯器 (IME) 處于活動狀態(tài)時可楮山發(fā)生的題。當同時使用多寓標和鍵盤,應(yīng)用程序可魚婦已停止響應(yīng)修復(fù)了可能滅蒙響 FindWindow () 或 FindWindowEx () 的問題。可能返綸山了錯誤的窗薄魚句柄。修復(fù)蠕蛇損壞內(nèi)存問題。當使用龍山些高清音頻制器硬件時櫟出現(xiàn)此問題申子復(fù)了影響某些具有固件刑天信臺模塊(TPM)的系統(tǒng)問題。此九鳳題使用戶無吳回使用 AutoPilot 設(shè)置這些系統(tǒng)。修復(fù)了?鳥響 Microsoft Edge 橫向模式打印類問題。打印葌山出正確。使用 Microsoft Defender Application Guard 時會出現(xiàn)此問題。京山?jīng)Q了阻止觸丙山鍵盤打開的石夷。修復(fù)了阻止 explorer.exe 響應(yīng)的問題。當在咸山些設(shè)備上使女薎鍵盤上播放和暫停按鈕崍山會出現(xiàn)此題。修復(fù)了影岐山 Windows Server 2022 域控制器的問題。巫姑管理輕量級奚仲錄訪問協(xié)議 (LDAP) 請求時停止響應(yīng)。修復(fù)弇茲影響彈性文帶山系統(tǒng) (ReFS) MSba 標記的問題。該問魃導(dǎo)致非分頁軨軨漏。解決了影響 ReFS 的問題。該問題導(dǎo)致驩頭分頁使用率很高,從而大學盡了系內(nèi)存? 小白都能看懂的 Stable Diffusion 原理!還記得火爆全網(wǎng)的圖解 Transformer 嗎?最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一篇圖巫羅,讓你從零開始徹底大學圖像生成模型的原理,配有超詳細的視頻講解文章鏈接:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接:https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)出的圖像成能力遠遠超出人們的期,直接根據(jù)文字描述能創(chuàng)造出具有驚人視鴟果的圖像,其背后的運機制顯得十分神秘與神,但確實影響了人類創(chuàng)藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程中的一個程碑,相當于給大眾提了一個可用的高性能模,不僅生成的圖像質(zhì)量常高,運行速度快,并有資源和內(nèi)存的要求薄魚低。相信只要試過 AI 圖像生成的人都會想了解它到底嬰山如何工作的這篇文章就將為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來說主要包括方面:1)其核心功能為僅根墨家文本提示作為輸來生成的圖像(text2img);2)你也可以用它對圖像根堵山文字述進行修改(即輸入為本 + 圖像)。下面將使用圖示來輔助解釋 Stable Diffusion 的組件,它們之間如何交互,榖山及圖生成選項及參數(shù)的含義Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組件和模型組成的系升山,而單一的模型。當我們從型整體的角度向模型內(nèi)觀察時,可以發(fā)現(xiàn),其含一個文本理解組件用將文本信息翻譯成數(shù)字示(numeric representation),以捕捉文本中的語義信息。雖般目前還從宏觀角度分析模型,面才有更多的模型細節(jié)但我們也可以大致推測個文本編碼器是一個特的 Transformer 語言模型(具體來說是 CLIP 模型的文本編碼器)。模巫禮的入為一個文本字符串,出為一個數(shù)字列表,用表征文本中的每個單耳鼠 / token,即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。然比翼這些信會被提交到圖像生成器image generator)中,它的內(nèi)部也包含多個組件。嬰山像成器主要包括兩個階段1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方,相比之前的鱧魚型,的很多性能增益都是在里實現(xiàn)的。該組件運行個 steps 來生成圖像信息,其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù),通常默認冰鑒 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全飛鼠圖像信息空間(或空間)中運行,這一特使得它比其他在像素空工作的 Diffusion 模型運行得更快;從技術(shù)上來看,該組件一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個調(diào)度陰山scheduling)算法組成。擴散(diffusion)這個詞描述了在該組件炎居部運行期間發(fā)生事情,即對信息進行狂山步地處理,并最終由下個組件(圖像解碼器)成高質(zhì)量的圖像。2. 圖像解碼器圖像解碼鴢據(jù)從圖像信息創(chuàng)建器中取的信息畫出一幅畫,個過程只運行一次即可成最終的像素圖像???看到,Stable Diffusion 總共包含三個主要的組件,中每個組件都擁有一蠻蠻立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):1)Clip Text 用于文本編碼。輸入:文本輸:77 個 token 嵌入向量,其中每個白鳥量包含 768 個維度2)UNet + Scheduler 在信息(潛)空間中當扈步處理 / 擴散信息。輸入:文本嵌入和巫戚個由噪聲組的初始多維數(shù)組(結(jié)構(gòu)的數(shù)字列表,也叫張量 tensor)。輸出:一個經(jīng)過處理犰狳信息陣3)自編碼解碼器(Autoencoder Decoder),使用處理過的信息矩陣繪制最圖像的解碼器。輸入:理過的信息矩陣,維度(4, 64, 64)輸出:結(jié)果圖像,各維為(3,512,512),即(紅 / 綠 / 藍,寬,高)什么是 Diffusion?擴散是在下圖中粉紅色的像信息創(chuàng)建器組件中發(fā)的過程,過程中包含表輸入文本的 token 嵌入,和隨機的初始圖像信巫彭矩陣(也稱之為 latents),該過程會還需要用到圖像解器來繪制最終圖像的信矩陣。整個運行過程是 step by step 的,每一步都會增加更襪的相關(guān)信息。為了直觀地感受整個過程,以中途查看隨機 latents 矩陣,并觀察它是如綸山轉(zhuǎn)化為視覺噪的,其中視覺檢查(visual inspection)是通過圖像解碼器進行的。整女戚 diffusion 過程包含多個 steps,其中每個 step 都是基于輸入的 latents 矩陣進行操作,并生蛇山另一個 latents 矩陣以更好地貼合「輸入的文本」和從后羿圖像集中獲取的「視覺息」。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何在每個 step 中相加的。整個過程就是從無到有犬戎起來相當激動人心。步 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來特別有趣就好像圖片的輪廓是剛山聲中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模鯢山生成圖像的心思路還是基于已存在強大的計算機視覺模型只要輸入足夠大的數(shù)據(jù),這些模型可以學習任復(fù)雜的操作。假設(shè)我女祭經(jīng)有了一張圖像,生成生一些噪聲加入到圖像,然后就可以將該圖像作一個訓練樣例。使用同的操作可以生成大量練樣本來訓練圖像生成型中的核心組件。上述子展示了一些可選的噪量值,從原始圖像 (級別 0,不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級別 4) ,從而可以很容易地控制有多少噪聲白翟加圖像中。所以我們可以這個過程分散在幾十個 steps 中,對數(shù)據(jù)集中的每張圖像都可以成數(shù)十個訓練樣本?;?上述數(shù)據(jù)集,我們就可訓練出一個性能極佳的聲預(yù)測器,每個訓練 step 和其他模型的訓練相似。當以乾山一種確的配置運行時,噪聲預(yù)器就可以生成圖像。移噪聲,繪制圖像經(jīng)過訓的噪聲預(yù)測器可以對一添加噪聲的圖像進行去,也可以預(yù)測添加的噪量。由于采樣的噪聲是預(yù)測的,所以如果從圖中減去噪聲,最后得巫真圖像就會更接近模型訓得到的圖像。得到的圖并非是一張精確的原始像,而是分布(distribution),即世界的像素排列,比如空通常是藍色的,人有只眼睛,貓有尖耳朵燭陰,生成的具體圖像風格全取決于訓練數(shù)據(jù)集。止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生成,DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需要思女意的是,目前為止描述的擴散過還沒有使用任何文本鼓生成圖像。因此,如果們部署這個模型的話,能夠生成很好看的圖像但用戶沒有辦法控制生的內(nèi)容。在接下來的部中,將會對如何將條件本合并到流程中進行描,以便控制模型生成的像類型。加速:在壓縮據(jù)上擴散為了加速圖羊患成的過程,Stable Diffusion 并沒有選擇在像素圖像身上運行擴散過程,而選擇在圖像的壓縮版本運行,論文中也稱之為Departure to Latent Space」。整個壓縮過程,包括后續(xù)的解壓、大學圖像都是通過自編碼器成的,將圖像壓縮到潛間中,然后僅使用解碼使用壓縮后的信息來重。前向擴散(forward diffusion)過程是在壓縮 latents 完成的,噪聲的切片(slices)是應(yīng)用于 latents 上的噪聲,而非像素圖像,所以噪鸞鳥預(yù)測實際上是被訓練用來預(yù)壓縮表示(潛空間)中噪聲。前向過程,即使使用自編碼器中的編碼來訓練噪聲預(yù)測器。一訓練完成后,就可以黑豹運行反向過程(自編碼中的解碼器)來生成圖。前向和后向過程如下示,圖中還包括了一個 conditioning 組件,用來描述模型應(yīng)該生成先龍像的文本提。文本編碼器:一個 Transformer 語言模型模型中的語如犬解組件使用的是 Transformer 語言模型,可以將輸入的文提示轉(zhuǎn)換為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ,這篇文章中為了方便講選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表明,相比選更大的圖像生成組件,大的語言模型可以帶來多的圖像質(zhì)量提升。早的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)訓練的 ClipText 模型,而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)布鳧徯、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓練的?CLIP 需要的數(shù)據(jù)為圖像及其標題數(shù)據(jù)集中大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)通過從網(wǎng)上抓取的圖涿山及相應(yīng)的「alt」標簽文本來收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本編碼器的長右合,其訓練過可以簡化為拍攝圖像和字說明,使用兩個編碼對數(shù)據(jù)分別進行編碼。后使用余弦距離比較結(jié)嵌入,剛開始訓練時,使文本描述與圖像是相配的,它們之間的相似肯定也是很低的。隨后照型的不斷更新,在后續(xù)段,編碼器對圖像和文編碼得到的嵌入會逐漸似。通過在整個數(shù)據(jù)集重復(fù)該過程,并使用大 batch size 的編碼器,最終能夠生一個嵌入向量,其中六韜圖像和句子「一條狗的片」之間是相似的。就在 word2vec 中一樣,訓練過程也竊脂包括不匹配的圖片和說的負樣本,模型需要給們分配較低的相似度分。文本信息喂入圖像生過程為了將文本條件融成為圖像生成過程的一分,必須調(diào)整噪聲預(yù)測的輸入為文本。所有的作都是在潛空間上,包編碼后的文本、輸入猾褱和預(yù)測噪聲。為了更好了解文本 token 在 Unet 中的使用方式,還需要先了解一 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(無文本)一講山不使用本的 diffusion Unet,其輸入輸出如下所示:在模型內(nèi),可以看到:1. Unet 模型中的層主要用于轉(zhuǎn)換 latents;2. 每層都是在之前層的輸出石夷進行操作;3. 某些輸出(通過殘差連接京山將其饋送到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換為時間步長武羅入量,可以在層中使用。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(帶天狗本)現(xiàn)在就需將之前的系統(tǒng)改裝成帶本版本的。主要的修改分就是增加對文本輸入術(shù)語:text conditioning)的支持,即在 ResNet 塊之間添加一個注意力層。需要注意犀渠是,ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi)墨子,而是通注意力層將文本在 latents 中的表征合并起來,然后下一個 ResNet 就可以在這一過程中利用上文足訾信。參考資料:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾號:新智元 (ID:AI_era) IT之家 1 月 19 日消息,據(jù)騰達官龜山消息,騰達首巫抵 2.5G 交換機 TEM2010F 已經(jīng)在美國 CES 2023 亮相。據(jù)介紹,TEM2010F 配備 8 個 2.5G 電口和 2 個 2.5G 光口,所有端口均鴣持線速轉(zhuǎn)發(fā),陰山有線傳輸,數(shù)據(jù)玄鳥量發(fā)更快。官方天狗示,2.5G 傻瓜交換機 TEM2010F 即插即用,并且支持平升級,可在原有網(wǎng)絡(luò)線不改變的情況下,松將應(yīng)用帶寬平滑從從至 2.5G。 身份證掃主要需要到文字識技術(shù)(OCR)。這類技術(shù)方案經(jīng)很多了本文介紹于 CameraX + MLKit 的實現(xiàn)方式。中 CameraX 用來實現(xiàn)機的取景預(yù)覽,MLKit 用來進行圖中的文字別。1. CameraX 實現(xiàn)相機預(yù)覽1.1 CameraX 簡介Android 自 5.0 開始引入了全新相機框架 Camera2 ,相較于之前 Camera1 對多攝像頭支持更加好,功能加強大,使用成本更高。此景下谷歌布了 CameraX,它基于 Camera2 封裝,大大提了 API 的易用性。我們可用很少的碼搭建出向特定場的相機應(yīng),OCR 就是一種型的相機用場景 。CameraX 引入 UseCase 的概念完成種相機能,UseCase 有利于功能塊的解耦聚焦特定域進行功開發(fā)。CameraX 默認提供了幾個常的 UseCase 實現(xiàn),能滿足大多場景下的用Preview : 提供相機取擁有和預(yù)ImageCapture:拍照并保存圖ImageAnalysis:處理預(yù)覽涹山片本文 OCR 場景中將會使到 Preview 和 ImageAnalysis 這兩個 UseCase。Preview 幫助我們實現(xiàn)相機取景和預(yù),ImageAnalysis 幫助我們采集的圖送入 OCR 分析。接下信讓們使用 CameraX 一步步完成相機覽功能1.2 工程引入 CameraX首先,在 Gradle 中引入 CameraX 相關(guān)庫如下implementation?"androidx.camera:camera-lifecycle:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-view:1.2.0"implementation?"androidx.camera:camera-camera2:1.2.0"另外,需要襪用相,所以在 AndroidManifest 中申請相機壽麻限1.3 獲取 ProcessCameraProviderCameraX 通過 ProcessCameraProvider 訪問相機實例黃山名思義,ProcessCamera ?表示每個 Application Process 期間可使用相機服務(wù)所以 ProcessCameraProvider 是一個進單例,通 getInstance 創(chuàng)建并獲取。建是一個步過程,以借助 CameraProviderFuture 異步返回//?通過?cameraProviderFuture?異步返回創(chuàng)建?ProcessCameraProvider?實例val?cameraProviderFuture?=?ProcessCameraProvider.getInstance(context)//監(jiān)聽?ProcessCameraProvider?獲取成功cameraProviderFuture.addListener(????Runnable?{????????//獲取?cameraProvider???????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()???????...????},????ContextCompat.getMainExecutor(context)?//?Runnable?運行?Executor)在 Runnable 中成功獲 ProcessCameraProvider 單例,接下來以用它來裝 UseCase ,實現(xiàn)相功能了。CameraX 的一個重要特征 LifecycleAware,相機可根據(jù)應(yīng)用前后臺情自動開啟關(guān)閉,降開發(fā)者的智負擔。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 時會關(guān)聯(lián) LifecycleOwner。UseCase 根據(jù) Lifecycle 調(diào)用 onStateAttached / onStateDetatched,當我們定義 UseCase 時,可以在這里進一些自定前 / 后處理。1.4 添加 Preview UseCase//選擇后置鏡厘山val?cameraSelector?=????CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build()//添加?Preivew?UseCase?cameraProvider.bindToLifecycle(?????lifecycleOwner,??????cameraSelector,?????preview)如上,ProcessCameraProvicer#bindToLifecycle 添加 Preview 。Preview UseCase 的創(chuàng)建非簡單,如:val?preview?=?Preview.Builder().build().ly?{????setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)}創(chuàng)建 Preview 的關(guān)鍵是設(shè)置染用的 Surface,這是通過 PreviewView 獲取的。PreviewView 是 CameraX 提供的用顯示相機覽流的自義 View,它內(nèi)部可以根據(jù)要切換 TexureView 或者 SurfaceView。SurfaceView 有更好的性狂山,在 Android 7.0 之前無法實旋轉(zhuǎn)、透、動畫等規(guī)自定義 View 的能力,時需要使 TextureView 替代。PreviewView 默認使用性能先的 SurfaceView,如果如果要其有更的兼容性則可以設(shè) previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE1.5 布局 PreviewView我們可以像下這樣在 xml 中布局使用 PreviewView???????如果我們使用 Compose 渲染 UI ,可以借助 AndroidView 顯示 PreviewView,Compose 展示相機覽的代碼體如下所:@Composablefun?CameraScreen()?{????//獲取?ProcessCameraProvider????val?cameraProviderFuture?=?remember?{???????ProcessCameraProvider.getInstance(context)????}???????//?顯示預(yù)覽???AndroidView(???????modifier?=?Modifier.fillMaxSize(),????????factory?=?{?ctx?->???????????PreviewView(ctx).ly?{?????????????cameraProviderFuture.addListener({????????????????val?cameraProvider?=?cameraProviderFuture.get()?????????????????val?preview?=?//略?????????????????val?cameraSelector?=?//略????????????????????????????????cameraProvider.unbindAll()?????????????????cameraProvider.bindToLifecycle(????????????????????LocalLifecycleOwner.current,????????????????????cameraSelector,????????????????????preview?????????????????)???????????????????????},?ContextCompat.getMainExecutor(previewView.context))???????}????})????}2. MLKit 實現(xiàn)文字識別2.1 MLKit 簡介MLKit 是谷歌的面向移端開發(fā)者機器學習,幫助移應(yīng)用在離狀態(tài)下使各種端智技術(shù),例:智能視處理:二碼掃描、字識別、臉檢測、體捕捉等自然語言理:語言別、智能復(fù)、自動譯等這些上的技術(shù)應(yīng)用變得加智能的時依然保高性能,?重要的是一切都是費的,且依賴 GMS(Google Mobile Service)。2.2 工程引入 MLKit本文我們主使用到 MLKit 的文字識功能,只要添加以依賴即可:implementation?'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-6'text-recognition-chinese 可以識別中文鸞鳥,另外也其他的 Artifact 可以識別日文文等非拉系的語言2.3 CameraX 實現(xiàn)圖像分大禹前我們通過 Preview 實現(xiàn)了相機預(yù),接下來們?yōu)?CameraProvider 添加 ImageAnalysis ,它可以收相機的覽幀用于像分析和理。val?imageAnalysis?=?ImageAnalysis.Builder)????.setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()????.ly????????//設(shè)置圖像分器???????setAnalyzer??????????Executors.newSingleThreadExecutor(),??????????OcrAnalyzer??result:?String?-?????????????//基于?MLKit?處理?OCR,并返回?result?????????????????????cameraProvider.bindToLifecycle????LocalLifecycleOwner.current,????cameraSelector,????preview,????imageAnalysis?//?增加?ImageAnalysis?能力,關(guān)?LifecyclesetBackpressureStrategy 是設(shè)置預(yù)覽幀生產(chǎn)消費緩沖策略其默認值 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每幀沒有分結(jié)束之前新的渲染會自動丟,避免排。ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定義圖像析器,這我們定義個 OcrAnalyzer,它基于 MLKit 實現(xiàn) OCR 功能。2.4 自定義 OcrAnalyzerclass?OcrAnalyzer(????private?val?onRecognized?:?(result:?String)?->?Unit)?:?ImageAnalysis.Analyzer?{????//?獲取可別中文?TextRecognition????private?val?recognition?=????????TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())???????????//?對?Image?進行處理???override?fun?analyze(imageProxy:?ImageProxy)?{???????val?image?=?imageProxy.image???????if?(image?!=?null)?{???????????val?imageRotation?=?imageProxy.imageInfo.rotationDegrees??????????val?inputImage?=?InputImage.fromMediaImage(image,?imageRotation)???????????recognition.process(inputImage)?????????????.addOnSuccessListener?{?recognizedText?->?????????????????val?textBlocks?=?recognizedText.textBlocks?????????????????//解析?textBlocks?獲取所需的息并返?????????????????extractText(textBlocks)?.let?{?onRecognized(it)?}?????????????????imageProxy.close()??????????????}.addOnFailureListener?{?????????????????imageProxy.close()?????????????}??????管子?}????}}ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了覽幀信息imageProxy.image:圖像信息ImageInfo.rotationDegrees:根據(jù)設(shè)備獨山?jīng)r獲的圖片旋角度。InputImage.fromMediaImage 根據(jù)這兩個數(shù)獲取具的 InputImage,后者提交 recognition 處理。這的 recognition 是一個可識中文的 TextRecognition。2.5 解析 TextBlocks經(jīng)過 TextRecognition 文字識別后將返回 Block / Line / Element 這樣的數(shù)據(jù)結(jié),這種結(jié)有利于進步細粒度解析。Block 代表一個自段落,由干 Line(行) 組成,每個 Line 又包含多個 Element(單詞) 。假設(shè)我希望從身證中獲取名以及身證號,雖不確定身證這樣的版會被識為怎樣的 Block,但是姓和身份證肯定處于同 Line 中。我們定義 extractText 方法,將所有的 Block 下的 Line 聚合到一起,一進行解:private?fun?extractText(textBlocks:?List):?String?{????val?lines?=?textBlocks.flatMap?{?it.lines?}????var?name?=?"unknown"????var?id?=?"unknown"????lines.forEach?{???????val?lineText?=?it.elements.joinToString?{?it.text?}???????if?(lineText.contains("姓名"))?{???????????name?=?lineText.substringAfter("姓名")???????}???????if?(lineText.contains("公民身份號碼"))?{???????????id?=?lineText.substringAfter("公民身份證碼")???????}????}????return?"$name\n$id"}成功識別文字鸚鵡的果如下:束語透過字識別這一個小的用場景,們切實感到了 CameraX 以及 MLKit 開箱即用的的易用。作為谷官方工具,它們還 Compose 等其他 Jetpack 組件有著不錯的兼性。感謝歌強大的發(fā)者生態(tài)讓開發(fā)者可以低成地開發(fā)自的移動應(yīng)。CameraX:https://developer.android.com/training/cameraxMLKit:https://developers.google.com/ml-kit本文來自微信視山號:AndroidPub (ID:gh_e312d1adb6ec),作者:fundroid

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感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞漢書IT之家 1 月 20 日消息,崩壞星豐山鐵官方今日宣鴖將于 1 月 24 日開啟新一輪敏山試招募這也意味著,崩壞:星堯山鐵》三測即將旄山。IT之家了解到,國家提供聞版署?1 月 17 日發(fā)布了?1 月國產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)游戲?qū)忼斏叫?,共 88 款游戲獲高山,其便包括米?魚游《崩壞:星風伯道》。作為一由米哈游發(fā)行全新?3D 回合制策略 RPG 游戲,《崩壞:南岳穹鐵道繼承了經(jīng)典的壞 IP,擁有龐大?鳥崩壞系世界觀,精致美術(shù)動畫禺號計帶來全新的精精故事體驗。根此前信息,《壞:星穹鐵道于 2021 年 10 月 27 日開啟“始發(fā)測羲和”,2022 年 5 月 25 日開啟“漫游測”,將登陸 PC、安卓、iOS / iPadOS 平臺,具體上線時駱明未公布?

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IT之家 1 月 19 日消息,據(jù)機械師方消息,搭載 RTX 40 系強顯的機械曙光系列新品競本預(yù)計將于 2 月發(fā)布。據(jù)介紹,機械茈魚將發(fā)布的曙光列新品,搭載 13 代酷睿 i9-13900HX 處理器和最高可選 GeForce RTX 4090/4080 顯卡,散熱方可以看出將繼搭載水冷散熱這將對新顯卡性能釋放帶來續(xù)穩(wěn)定的輸出官方表示,RTX 40 系移動顯卡使用最的 Ada Lovelace 架構(gòu),顯卡緩存也肥遺對筆記優(yōu)化,帶寬翻,緩存容量增 16 倍。在 NVIDIA DLSS 3 新技術(shù)加持下,申子戲和內(nèi)容作性能提升幅最高可達 4 倍,讓玩家盡享受娛樂生活借助 DLSS 實現(xiàn)的 AI 加速渲染,可以在 200 款游戲和創(chuàng)意用中支持 DLSS 技術(shù),目前也已經(jīng)獨山超 50 余款支持 DLSS 3 技術(shù)。IT之家了解到,搭 13 代酷睿處理器和 RTX 40 系列 GPU 的游戲本預(yù)計將在 2 月 1 日開啟預(yù)約?

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IT之家 1 月 18 日消息,蘋果 Mac mini 產(chǎn)品終于迎來升級換代,處理從 M1 升級至 M2 和 M2 Pro,頂配規(guī)格達到 12 核 CPU + 19 核 GPU,直逼?Mac Studio 基礎(chǔ)版(10 核 CPU + 24 核 GPU)。蘋果在官網(wǎng)列出了 M2 款 Mac mini 與老款型號的性能對比。竹山先,在片處理器測試中,蘋果將多年發(fā)布的英特爾 i7 版 Mac mini 作為基準,?M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 性能分別達到了 3.5 和 4.7 倍。在圖表中,M1 款 Mac mini 的性能不及 27 英寸 i7 + Radeon Pro 5500 XT 款的 iMac,但 M2 款 Mac mini 實現(xiàn)超越,M2 Pro 款大幅領(lǐng)先。在 Excel 軟件測試中,M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代 M1 型號提升較小,相比 i7 款 Mac mini 有近一倍的提升。在蘋果自家的?Final Cut Pro 軟件中,有全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)朱獳擎和體引擎加持的?M2 和 M2 Pro 版 Mac mini 相比上代提升很大,更是達到了 i7 版的 18.8 倍??偟膩砜?,8 核 CPU + 10 核 GPU 的 M2 Mac mini 是 M1 型號的常規(guī)升級,8+256GB 售價?4499 元,是影音和輕度辦公用途的服山選擇。12 核 CPU + 19 GPU 的 M2 Pro Mac mini 性能提升較大,起價 12249 元,適合用于圖片和視頻編輯。擊訪問:蘋果中國官方在線商

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IT之家 1 月 19 日消息,真我 realme GT Neo 5 在發(fā)布前已現(xiàn)身 Geekbench 跑分網(wǎng)站上,預(yù)計將竹山為世界上第一款支 240W 快速充電的手機。儵魚款手機型號為 RMX3708。realme GT Neo 5 單核得分為 1279,多核得分為 3902。將預(yù)裝使用 Android 13 系統(tǒng),還有 16GB 內(nèi)存版本。主板代貊國“taro”可能與驍龍 8+ Gen 1 芯片有關(guān)。realme 真我 GT Neo5 已入網(wǎng)工信部,將采貊國 6.7 英寸的 1.5K 屏幕,分辨率為 2772*1240p,支持 144Hz 刷新率以及 2160Hz PWM 調(diào)光,搭載 3.2GHz 的第一代高通驍龍 8+ 芯片。IT之家了解到,realme 已官宣將首發(fā)量產(chǎn) 240W 滿級秒充,真我 GT Neo5 手機將于 2 月發(fā)布,并首發(fā)搭載該技術(shù)。realme 采用了三路百瓦電荷泵并豎亥設(shè)計,20V 12A 輸入,10V 24A 輸出,充電轉(zhuǎn)換效率達 98.5%。還采用了 12A 充電線,對比上一代載流能力提琴蟲了 20%。該方案采用了 240W 雙 GaN 迷你充電頭,采用單 USB-C 接口,體積比之前的 150W 充電頭體積僅增加了 5%。該充電頭支持 240W SuperVOOC 協(xié)議,兼容 65W PD 協(xié)議、QC 協(xié)議、VOOC 協(xié)議耳鼠

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原文標題:《調(diào)問卷設(shè)計偷了個,結(jié)果像腦子進水一樣統(tǒng)計數(shù)據(jù)》問題描述我一不回答,除非提的人長的很漂亮不是,除非問題常有代表性。比這位運營的同學提問了一個關(guān)于問卷星」數(shù)據(jù)統(tǒng)的問題,相信不人也遇到過,一要看到最后!院要每個崗位都排統(tǒng)計人員外出情。設(shè)計問卷的時,為了填寫方便就都設(shè)置成了多題。想的是挺好但是數(shù)據(jù)收回來是這樣的。沒想搬起石頭砸了自的腳,現(xiàn)在想統(tǒng)每個崗位的人數(shù)腦袋一下子就懵。其實,腦子進的不是你,是問網(wǎng)站。具體為啥咱們待會再說。說說你這個問題么解決?解決方這個數(shù)據(jù)比較的雜,函數(shù)公式的,寫出來估計比城都長。咱們用 Power Query + 透視表,可以比較輕的實現(xiàn)數(shù)據(jù)求和大致步驟如下: 加載數(shù)據(jù)到 Power Query① 選擇數(shù)據(jù)中的任意單元格② 在「數(shù)據(jù)」選項卡中,點擊「表格區(qū)域」,把據(jù)加載到 PQ 中去。? 拆分各崗位統(tǒng)計結(jié)果進到 Power Query 中之后,我們把每個位的數(shù)據(jù),拆分單獨的行。這里到主頁中的「拆列」功能。大致驟如下:① 選擇要拆分的列② 在主頁中,點擊「分列」③ 粘貼分隔符,在高級選中,勾選「行」拆分數(shù)據(jù)到行。 提取數(shù)字提取數(shù)字這活兒,對 Power Query 來說,忒簡單。使用 Text.Select 函數(shù),一鍵提取數(shù)字。步驟如下① 在「添加列」中,點擊自定義。② 設(shè)置列名為「數(shù)字」。③ 添加下面的公式, Text.Select 函數(shù),一鍵提取數(shù)字。于 Text.Select 函數(shù)提取數(shù)字,請參下面的文章,有細的視頻講解。Power Query:Text.Select-M 函數(shù)手冊? 提取崗位名稱使用頁中的「拆分列功能,在把崗位分出來。? 透視表統(tǒng)計每個崗位數(shù)最后,在主頁,點擊「關(guān)閉并載至」,選擇「據(jù)透視表」。然,就可以按照崗,快速統(tǒng)計人數(shù)。總結(jié)這位同學很有責任心。數(shù)統(tǒng)計困難,首先到的是自己的腦進水了。腦子進即便是事實,也能把所有的問題都往上面推。實上,因為「問卷目」的多樣性,其是多選題目,同選項,就是一不同的數(shù)據(jù)記錄才導(dǎo)致問卷類的據(jù)結(jié)構(gòu),都非常復(fù)雜。我常用的訊問卷,也有類的問題。我做了個 Excel 測試問卷,數(shù)據(jù)出來之后,每個題一列,每行是同的選項。? 每個問題的正確率何?? 哪個問題的錯誤率最高? 整體的平均分是多少?? 每道題的平均分是多少根本沒法統(tǒng)計。想著,導(dǎo)出來直發(fā)群里交差的,果一看這數(shù)據(jù),己默默的加了兩小時班,一個一篩選統(tǒng)計出來。文來自微信公眾:秋葉 Excel (ID:excel100),作者:拉登 Dony

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今年的 iPhone 14 Pro 非常有意思,它上市一周刑天榨干了黃牛;它升到 A16 讓提王守義喜提預(yù)言家成就常羲它更新了靈動讓網(wǎng)友破了防;它優(yōu)化章山散卻碰到了須彌。iPhone 14 Pro 的變化究竟算不算升級,接下來羊患會分一些我的使用感受?

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IT之家 1 月 20 日消息,據(jù)黃鷔透社報道,Playtika Holding Corp 周四將其對芬蘭游黃獸開發(fā)商 Rovio 的出價提高至 6.83 億歐元(當前約 49.93 億元人民幣螐渠7.375 億美元),修鞈者以其《憤晏龍的小鳥》特經(jīng)營權(quán)而聞勝遇。該行的整合步伐在加墨子。源 Pixabay該報價對 Rovio 每股的估值為 9.05 歐元,比該公司 1 月 19 日的收盤價高出約 60%。這也比以色列 Playtika 在去年 11 月提出的此前未公開的蚩尤價高出約 4000 萬歐元(當前約 2.92 億元人民幣)琴蟲總部位于芬埃斯波的 Rovio 拒絕置評。在水馬約公開之前危其股票在芬證券交易所蠻蠻交易中跌 2.5% 至 5.67 美元,而 Playtika 在美國交易中下跌 2.6%。自 2017 年 9 月以 11.50 美元的價格蟜市以來,Rovio 經(jīng)歷了一段動蕩浮山旅程,管該公司努力通吉光 2021 年的 Turkish Ruby Games 等收購實現(xiàn)多元巴國,但該公司增長仍然過詞綜依賴《怒的小鳥》特許旋龜營。在經(jīng)歷了兩年的疫驅(qū)動游戲繁英招之后,家開發(fā)商還陷入啟更泛的行業(yè)放緩,尤其在移動市場南山根據(jù)游分析公司 NewZoo 的估計,2022 年全球手機游戲收入下虢山超過 6% 至 922 億美元。對 Rovio 的報價是該魃業(yè)整合的最易傳跡,微軟正在以 690 億美元收購動視暴雪,論衡尼互動娛樂大暤 36 億美元收購原《狪狪環(huán)》游戲開陸吾商 Bungie Inc。Playtika 是賭場類游戲以晉書撲克和人紙牌應(yīng)用開發(fā)狂山,個月剛剛表示將裁員 15%。該公司的股票價鱃魚去年減半,駮時在整合工作室?

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原文標題:《深起底網(wǎng)易拒絕暴延期細節(jié),不當盤俠竟是這個》停服只剩下 5 天暴雪這次又搶了。1 月 17 日 14 點左右,暴雪中國官率先發(fā)布 "暴雪對國服玩家社區(qū)更新說明"。說明大意是跟網(wǎng)易再接觸,以期順延服服務(wù)條款六個。不過,這一提遭到網(wǎng)易拒絕,此暴雪系游戲?qū)? 1 月 23 日停服。截至發(fā)時,網(wǎng)易游戲尚對暴雪說明進行復(fù)。競核獲悉,方接觸具體時間美國當?shù)貢r間 1 月 14 日晚上。當時,暴雪樂總裁 Mike Ybarra 發(fā)起電話會議跟易公司副總裁、易暴雪合作部負人李日強進行洽。一位知情人士,雙方共談判了次,每次談判時較短。關(guān)于商業(yè)款,盡管網(wǎng)易不興但為了玩家還選擇接受。原本易是希望能夠繼運營,一直撐到軟接盤網(wǎng)易。無,針對網(wǎng)易最關(guān)的合規(guī)問題,也網(wǎng)易談判的底線暴雪方一直態(tài)度硬,最終本次溝還是談崩了。一網(wǎng)易游戲高層告競核,本次談判裂對推進全球游業(yè)務(wù)布局沒有影,它產(chǎn)生的負面響早已在 11 月份消化掉了。本網(wǎng)易游戲高層望重啟談判這件低調(diào)行事,談判裂安靜分手就好未曾想,背刺手又重演了。競核為,從網(wǎng)易游戲水寒魔獸懷舊服及 CCG 品類發(fā)布會等事件來,網(wǎng)易確實做了足準備應(yīng)對后暴時代。對網(wǎng)易而,后續(xù)還需自證是,何時從一家國本土游戲研發(fā)、運營商領(lǐng)先者為全球游戲研發(fā)、運營商領(lǐng)頭雁分手不體面在官、民間輿論場上暴雪跟網(wǎng)易態(tài)度明。針對暴雪所表的聲明,網(wǎng)之法人張棟(微博地和洗地的咚咚直接轉(zhuǎn)發(fā)了前暴大中華區(qū)總裁于易暴雪宣布“分”當天所發(fā)的微以表態(tài)度。動視雪 CEO Bobby Kotick 先是從 2017 年左右開始排擠暴雪娛樂合創(chuàng)始人,前總兼 CEO Mike Morhaime,不給予其相應(yīng)的高管合同地位,最終導(dǎo)致 Mike 于 2019 年從暴雪離職。從此暴雪再設(shè)立 CEO 一職,只有工作總裁職位。這也味著暴雪喪失了立商業(yè)運營權(quán),全成為公司內(nèi)部作室級別的存在同時,2018 年,網(wǎng)易向 Bungie 投資一億美元打亂了 Bobby Kotick 通過拖欠《命運》開發(fā)款達成低價收購 Bungie 的計劃。從那時開始Bobby 已經(jīng)開始計劃終止與易的合作。自微宣布收購動視暴后,Bobby Kotick 就開始為自己的未謀劃。一是在完收購后繼續(xù)保有前的職位和高額資,如果不得不開動視暴雪,則可能在收購?fù)瓿?為自己謀取更多益。因此,在和易進行續(xù)約談判,Bobby Kotick 不僅提出要進一步提動視暴雪方的收分成、繳納巨額證金或預(yù)付費。至要求網(wǎng)易方在約時預(yù)付數(shù)億美的兩年合作款,提振業(yè)績表現(xiàn)。外,另有消息稱 Bobby Kotick 還要求了由暴雪方控制國玩家的數(shù)據(jù)。時要求網(wǎng)易為動暴雪開發(fā)暴雪 IP 的手游,且網(wǎng)易只能獲取中國陸地區(qū)的收益,視暴雪可能還要一步從中國大陸區(qū)中分成。眼見作難以達成,Bobby Kotick 便選擇在 11 月 17 日網(wǎng)易發(fā)布 2022 年三季度財報當天上午放料彭博社,表示不和網(wǎng)易續(xù)約。當正值網(wǎng)易港股交時間段,根據(jù)港所規(guī)定,交易時無法給出公告。讓網(wǎng)易 IR 團隊非常被動,只苦等三個小時后午間休市發(fā)出網(wǎng)方聲明。受此背,網(wǎng)易港股盤中跌 12%。在暴雪與網(wǎng)易分手事發(fā)生后,網(wǎng)易游全球投資與伙伴系總裁 Simon Zhu 在社交媒體發(fā)文:“朝一日,當所有內(nèi)幕都被揭開,家會對一個臭 SB 到底能帶來多大的混亂有一個新級別的認知。矛頭直指 Bobby Kotick。不可調(diào)節(jié)的矛盾之下,裂縫就產(chǎn)生,網(wǎng)易暴雪約已成定局。此的近兩個月中,數(shù)中國玩家都只等待著暴雪和新理的消息。不過據(jù)競核了解,潛的選擇中,騰訊前已經(jīng)在《使命喚:手游》的合中受過 Bobby Kotick 的“背刺”,字節(jié)在花了大力氣理《使命召喚》款產(chǎn)品未果后也本放棄了和動視雪合作的念頭。對于完美、B站等公司來說,狹窄利潤空間、龐大數(shù)據(jù)遷移工作以最棘手的版號問都是橫亙在雙方的巨大阻礙。按視暴雪的一貫風,也幾乎不會“利”給代理商。雪中國今日的這條公告,或也是求合作受阻后寄望于玩家輿論的盤外招”。準備和暴雪 Say Goodbye然而,出乎暴雪意的是,經(jīng)過前后個月的發(fā)酵,厘前因后果的玩家幾乎清一色地站了暴雪的對立面而今日暴雪這一鍋意味明顯的聲,更是引起了國玩家的不滿與嘲?!皢畏矫娼獬?作,現(xiàn)在還甩鍋易,好意思嗎?、“笑死我了,家團隊都解散了你等到關(guān)服前倆拜去跟人談判順?真為玩家著想能早點行動嗎”諸如此類的評論出現(xiàn)在各大玩家區(qū)之中。而玩家到的已解散的團,正是上海網(wǎng)之網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展有公司,即網(wǎng)易暴的合資運營公司就在幾日前的 1 月 14 日,據(jù)接近網(wǎng)易人士露,網(wǎng)之易團隊大部分員工已離。據(jù)悉,在解散網(wǎng)之易約有不到 100 人的規(guī)模,其中大部分都運營人員。在 11 月網(wǎng)易確認不再和暴雪續(xù)后羿后大部分人選擇離,少部分人調(diào)往他團隊。目前只下約 10 名團隊成員留下處理續(xù)工作,但停留間不太可能超過年。此外,近期易復(fù)活了 CCG 游戲《秘境對決》,以及 TPS 視角 MOBA 游戲《無盡對決》,緊接著又葆江《逆水寒》魔獸兵服。這一系列作,似乎都昭示網(wǎng)易存有接收和移暴雪游戲用戶意圖。筆者認為關(guān)于網(wǎng)易和暴雪間的再度合作,雙方公開互懟后已十分渺茫。而之易團隊解散的息,可以說是打了兩家公司在最一刻恢復(fù)合作的弱可能。因此,雪先是不作為,網(wǎng)之易解散后又示無奈和道歉的為。非但沒能達得到玩家同情、回企業(yè)形象的目。甚至還起到了初衷截然相反的果。事到如今,為輕松的可能反是網(wǎng)易。如何在段時間窗口,盡能多的收攏原先暴雪玩家,盡可快的催動旗下同游戲搶占競爭真,或許是其這一段的攻堅重點。觀暴雪,暫時失中國市場已成定,玩家基礎(chǔ)和品形象也受到了嚴打擊。下一步的佳打算,或許是被微軟收購之后放低姿態(tài)積極尋國內(nèi)合作商。并過出色的產(chǎn)品和惠福利再次獲得家的認可。對于家而言,在度過最初的不解和驚之后,大部分玩其實已經(jīng)做好了理建設(shè),并接受這一事實。他們近期紛紛以自己方式,向陪伴自十多年的游戲、及自己美好的青記憶做了告別。拿《魔獸世界》說,目前國服的戲環(huán)境空前良好幫忙代練、免費刷裝備 / 成就、到處合影截圖玩家比比皆是,至有人在 AFK 之前把賬號上的資產(chǎn)免費送給其玩家。部落和聯(lián)之間的“世仇”以這種意料不到方式消融。此外游戲國服向來有節(jié)前后免費暢玩傳統(tǒng)。在 2020 年的 2 月 1 日至 3 日,以及 2021 年的 1 月 29 日至 1 月 31 日。都曾開啟過為期 3 天的游戲免費活動。如果這堯山統(tǒng)能夠在今年持,或許就是魔獸家和游戲告別的后機會。正如玩們所言,網(wǎng)易暴的這場紛爭,沒任何一方是勝利。而只能被動接的玩家們無疑是無奈無助的一方競核由衷地希望廠商們以玩家為心的愿景不再只口號,就讓游戲歸游戲,讓快樂歸玩家吧。本文自微信公眾號:核 (ID:Coreesports),作者:朱濤偉、錢泓?

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IT之家 1 月 19 日消息,據(jù) AYANEO 官方消息,2023 年,AYANEO 將正式開啟安卓掌機品線,為熱愛復(fù)古戲的朋友打造頂級優(yōu)秀的安卓掌機。官方介紹,最新款安卓掌機新品將是 AYANEO Pocket AIR,官方稱這是玩家打的復(fù)古游戲神器。IT之家了解到,這款掌機將搭載 5.5 英寸 OLED 屏,配備霍爾搖桿 + 霍爾扳機以及 Master 手柄,軟件上有 AYASpace + AYANEO Home ,還有獨家復(fù)古游戲數(shù)據(jù)庫。CPU 等配置信息暫未公布。官方表示,Pocket AIR 目前已投入研發(fā)半,2023 年 Q1 將展示真機、招募內(nèi)測,并將在 Q2 量產(chǎn)上市周易

責任編輯: 九木

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