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奧拓電子：一季度歸母凈利潤1360.27萬元，同比增長2139.84%

新華網(wǎng)站艾里克·巴弗爾 2025-11-04 09:34:02

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為什么現(xiàn)在的喜劇總要走煽情路線？單純的喜劇難道不好嗎？第三屆“我的香港故事”英文短視頻大賽舉行頒獎典禮新的一年，愿大財源廣進，事事意。街機游戲是個永恒不斷的話，代表著我們這人對青春的回憶明明昨天還在玩戲，怎么突然就十歲了。在人生闖關(guān)路上，我們經(jīng)完成了一小半流程。如今有了庭的重負，游戲距離我們越來越遠，只有在閑暇余偶爾看看文章視頻追憶一下。過這也就足夠了今天是大年初一小編給大家拜個，愿大家永遠保年輕心態(tài)，家庭睦，父母康健，女成才。早年隨可見的街機游戲如今幾乎消失殆，也只有在稍微一點的城市仍然以看到一些殘存游戲，不過經(jīng)營式進行了革新，卡模式更加與時進。對于早年的家來說，不投幣難找回當年那種情。現(xiàn)在我們在玩城看到的街機戲，幾乎都是幾合一的盜版，玩們一般稱之為“光寶盒”。這種機主板已經(jīng)在國流行了很多年，且設(shè)計越來越人化，越來越方便讓這些廠家賺得滿缽滿，甚至遠國外。如今在那比較落后的國家隨處可見一塊藍的門簾，一群癮技術(shù)差的小屁孩正目不轉(zhuǎn)睛地盯游戲屏幕。人人是癡迷的表情，打聲、吵鬧聲、混混，和我們八十年代的氛圍一一樣。似乎都是們玩剩下的了。是在八九十年代我們玩到的何嘗是別人玩剩下的？中國街機游戲步比較晚，在 80 年代中期才有游戲從奧山國香港入沿海城市。當國內(nèi)的消費水平游戲機消費完全成正比，不僅僅戲機價格出奇的，游戲幣的價格是讓人咋舌：一錢一枚，八十年的一塊錢??！因當時能開游戲廳人至少都是“萬戶”，而能玩游的人，家里多多少都是有資產(chǎn)的最先使用的游戲幣，正是大家熟的：中西幣當時游戲機設(shè)備還不特別完善，很多件并不支持調(diào)整使用的代幣都是一的“中西幣”無論是尺寸大小量都是一模一樣，所有的游戲廳用?！爸形鲙拧?時是和游戲機一進入國內(nèi)的，生中西幣的是 80 年代香港一家代理工廠，所有的戲幣全都打上“西”字樣。為什刻“中西”，就為了給玩家一種端的錯覺，而且時的游戲幣全都用銅打造出來的很有分量。最初入國內(nèi)的游戲機還有一種比較非罕見的“右手搖左手按鍵”。后即使糾正過來了仍然有不少人保了這種習慣，雙交叉玩。九十年中期，大部分的市已經(jīng)開始定制屬的游戲幣，像大家熟悉的 888、天龍、華業(yè)、師龍、威利、超、威橋、新華、BBM......此時的游戲代幣造材料仍然是銅不過給人的感覺粗糙。畢竟那時的工藝有點不太，隨著玩家們使次數(shù)越來越多，漸磨得比較光滑如今還有很多人藏這些游戲幣。著時間推移，最始的鑄造材料“”，最終還是被金給取締了。后我們玩到的游戲，基本上都是這的：比較好奇的，后期的投幣器來越高端，是可隨意調(diào)整的。但戲幣外形和材料論怎么改變，尺和重量幾乎沒有么變化，很多游廳仍然是“通用”。估計這種尺是最完美的，最容易失誤的。畢我們曾經(jīng)也見過寸相對比較小的小中西幣”，投之后經(jīng)常吃幣，次投幣都要祈禱千萬別吃幣?。?時候有些玩家把里的“小錢”拿投幣，雖然可以進去，但是卻玩了，重量不夠。下地方的游戲廳基本上使用了一子的“中西幣”根本無法杜絕“邊買幣東邊玩”現(xiàn)象。于是附近幾家游戲廳也達了共識，游戲幣格必須一致。（是偏遠地方就沒法了，消費低價定得也低，一塊十枚。不少玩家這里“進貨”，后拿到一塊錢四的游戲廳消費。當然老板也不是子，要是看到一小屁孩一個勁兒在那玩，卻清晰記得他沒有買過，肯定會疑心地去問問。小屁孩不住拷問，有可就交代了，但老最多呵斥一下，他沒辦法。當時子最大的玩家，往會去很遠的游廳撬鎖，拿到游幣之后再去附近家游戲廳“消費，反正都是一模樣的“中西幣”先假裝買幾枚幣然后假裝去玩水機，假裝贏了幣退幣之后找老板錢。（有的地方了之后不退幣，接關(guān)機退錢，這就沒辦法了。）戲幣，是我們童的重要回憶，每枚幣上面都充滿玩家的汗水和激。不知道多年后你是否還珍藏了么幾枚僥幸的游幣呢？本文來自信公眾號：街機懷（ID：JJQH66），作者：我們的街機時一圈子關(guān)了。位家友對國家導人侮辱性昵違規(guī)，讓我們得不關(guān)閉圈子整個周末，無次打開之家 App，習慣性的想打開圈子，一看家友們的 “情感”生活然而，在之家 App，我刷了 N 多遍，怎么也找不到玉山的圈子了。周中午，有家友信上問我，圈還會恢復嗎？轉(zhuǎn)給正加班處關(guān)閉圈子收尾作的技術(shù)同事問，能不能不代碼，給家友留一道口子、一塊自留地？事已讀，但好之后，才有回：不關(guān)圈子，家怎么辦？周見到同事，相無言。二圈子是公司上下，家都喜愛的一產(chǎn)品。從圈子項到上線，刺和內(nèi)部團隊，結(jié)了很久，甚預判到圈子會關(guān)閉的命運，是沒想到，這天來的會這么手不及?；叵?圈子日日夜夜投入公司最好技術(shù)，還有勤的圈主團隊，心的志愿者，及無數(shù)熱愛生的家友們的生點滴、所思、想。在圈子中隔著屏幕，都滿滿感受到家們生活的真摯情、感情的熱炙熱、未來的限美好……屏外，普通人的滴，在這一刻竟是如此的令懷念。因為真，因為那是你是我。三早上一位同事發(fā)來張截圖，唏噓已。因為圈子關(guān)，有網(wǎng)友在用商店給之家 App打出了一星差評?；孛献?家從 2011 年出發(fā)，一路走來，已騩山近年。已不知，伴了多少人的春歲月。有家，陪伴之家度青春；也有家，之家正在陪他度過青春。實，不是之家陪伴大家成長是無數(shù)家友，為熱愛，所以了，因為在一，所以在之家大家是相互陪?？粗恍遣?，回想一些網(wǎng)的吐槽，一些讀者罵哭過的輯、一群在埋工作的編輯、術(shù)同事，曾多想過：出了這多力氣，做這事情，好像還些出力不討好值得嗎？人間值得，但因為友們，值得。因為值得，目，圈子正在努爭取恢復，也請大家在評論先不要提及圈，也懇請請大不要再打政策擦邊球，也懇大家發(fā)現(xiàn)違規(guī)容馬上舉報。各位家友請“惜羽毛”，并是躲在ID后面就可以肆意妄，網(wǎng)絡并非法之地，不存在秘的角落，別為一時嘴癮，送自己，給自未來道路沾染點。最后，請家文明發(fā)言，謂言之不預。《中華人民共國刑法》第二四十六條侮辱規(guī)定，以暴力者其他方法公侮辱他人或者造事實誹謗他，情節(jié)嚴重的處三年以下有徒刑、拘役、制或者剝奪政權(quán)利。前款罪告訴的才處理但是嚴重危害會秩序和國家益的除外。通信息網(wǎng)絡實施一款規(guī)定的行，被害人向人法院告訴，但供證據(jù)確有困的，人民法院以要求公安機提供協(xié)助。《聯(lián)網(wǎng)用戶賬號稱管理規(guī)定》六條規(guī)定任何構(gòu)或個人注冊使用的互聯(lián)網(wǎng)戶賬號名稱，得有下列情形（一）違反憲或法律法規(guī)規(guī)的；（二）危國家安全，泄國家秘密，顛國家政權(quán)，破國家統(tǒng)一的；三）損害國家譽和利益的，害公共利益的（四）煽動民仇恨、民族歧，破壞民族團的；（五）破國家宗教政策宣揚邪教和封迷信的；（六散布謠言，擾社會秩序，破社會穩(wěn)定的；七）散布淫穢色情、賭博、力、兇殺、恐或者教唆犯罪；（八）侮辱者誹謗他人，害他人合法權(quán)的；（九）含法律、行政法禁止的其他內(nèi)的?！痘ヂ?lián)網(wǎng)戶賬號名稱管規(guī)定》第七條定互聯(lián)網(wǎng)信息務使用者以虛信息騙取賬號稱注冊，或其號頭像、簡介注冊信息存在法和不良信息，互聯(lián)網(wǎng)信息務提供者應當取通知限期改、暫停使用、銷登記等措施《中華人民共國刑法》第六七條犯罪嫌疑人雖不世本有規(guī)的自首情節(jié)，是如實供述自罪行的，可以輕處罰；因其實供述自己罪，避免特別嚴后果發(fā)生的，以減輕處罰。關(guān)閱讀：《IT之家陽臺：在鴉的世界里，天鵝也有罪。 IT之家 1 月 20 日消息，據(jù) 91mobiles 報道，摩托羅拉正準備在全球市場推新款 moto G 系列智能手機 moto G53 和 moto G73，但尚未公布新機的正式發(fā)布日期。爆料顯示，moto G53 5G 將配備 4GB 內(nèi)存與 128GB 機身存儲，歐洲市場售價 209 歐元（當前約 1532 元人民幣）。▲ 圖源：91mobiles91mobiles 表示，moto G53 機身尺寸為 162.7×74.66×8.19 毫米，重 180 克，采用?6.53 英寸 HD+ IPS 顯示屏，支持?120Hz 刷新率，前置?8MP 攝像頭，后置 50MP+2MP 鏡頭組合。配置方面，moto G53 將搭載高通驍龍 480+ 5G SoC 與 Android 13 操作系統(tǒng)，內(nèi)置 5000mAh 電池，支持 18W 充電，配備 USB Type-C 接口和 3.5mm 耳機孔。感謝IT之家網(wǎng)友 Jenny太美的線索投遞！IT之家 1 月 20 日消息，CINNO Research 最新報告顯示，2022 年中國市場折疊手機銷將增至約 280 萬部，同比增長 142%，各季度國內(nèi)折疊手機梁渠均高于去年同期。報告出，2022 年中國市場 OLED 智能手機銷量占比或?qū)⒃鐾料N 57%，同比增長 5 個百分點，其中柔性 OLED 智能機銷量占比 43%，同比增長 8 個百分點，持續(xù)搶占其他示技術(shù)份額；2022 年中國市場 OLED 智能手機總銷量同比下 11%。IT之家了解到，CINNO 表示，高刷新率屏幕智能機成主流。2022 年中國市場 a-Si LCD 智能機依舊以搭載 60Hz 屏幕刷新率為主流；LTPS LCD 智能機?90Hz + 屏幕刷新率占比為 56%，下半年 90Hz + 屏幕刷新率占比增至 60%，其中 120Hz + 屏幕刷新率銷量占比增青鳥 28%。此外，剛性 OLED 智能機?90Hz + 屏幕刷新率銷量占比 80%，其中 120Hz + 刷新率占四成；柔性 OLED 智能機?120Hz + 屏幕刷新率銷量占比 69%，其中 120Hz 自適應刷新率占比 24%，今年各季度占比均顯著高去年同期。售價方面，2022 年中國折疊手機市場 15000 元以上產(chǎn)品銷量占比 21%，同比大幅下降 41 個百分點；10000-14999 元銷量占比由去年同期的 20% 下降至 10%；5000-9999 元價格區(qū)間銷量占比同比大幅增 51 個百分點，達 69%。小白都能看的 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全網(wǎng)圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一圖解，讓你零開始徹底懂圖像生成型的原理，配有超詳細視頻講解！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)的圖像生成力遠遠超出們的預期，接根據(jù)文字述就能創(chuàng)造具有驚人視效果的圖像其背后的運機制顯得十神秘與神奇但確實影響人類創(chuàng)造藝的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一個程碑，相當給大眾提供一個可用的性能模型，僅生成的圖質(zhì)量非常高運行速度快并且有資源內(nèi)存的要求較低。相信要試過 AI 圖像生成的人都會想了它到底是如工作的，這文章就將為揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗Stable Diffusion 從功能上來說要包括兩方：1）其核心功能為僅根文本提示作輸入來生成圖像（text2img）；2）你也可以用它對圖根據(jù)文字描進行修改（輸入為文本 + 圖像）。下面將使用示來輔助解 Stable Diffusion 的組件，它之間如何交，以及圖像成選項及參的含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組和模型組成系統(tǒng)，而非一的模型。我們從模型體的角度向型內(nèi)部觀察，可以發(fā)現(xiàn)其包含一個本理解組件于將文本信翻譯成數(shù)字示（numeric representation），以捕捉本中的語義息。雖然目還是從宏觀度分析模型后面才有更的模型細節(jié)但我們也可大致推測這文本編碼器一個特殊的 Transformer 語言模型（體來說是 CLIP 模型的文本編碼）。模型的入為一個文字符串，輸為一個數(shù)字表，用來表文本中的每單詞 / token，即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量然后這些信會被提交到像生成器（image generator）中，它的內(nèi)部也包多個組件。像生成器主包括兩個階：1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方，相之前的模型它的很多性增益都是在里實現(xiàn)的。組件運行多 steps 來生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù)，常默認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全圖像信息空（或潛空間中運行，這特性使得它其他在像素間工作的 Diffusion 模型運行得更快；技術(shù)上來看該組件由一 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡和個調(diào)度（scheduling）算法組成。擴散（diffusion）這個詞描述了在該件內(nèi)部運行間發(fā)生的事，即對信息行一步步地理，并最終下一個組件圖像解碼器生成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼器像解碼器根從圖像信息建器中獲取信息畫出一畫，整個過只運行一次可生成最終像素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個主要組件，其中個組件都擁一個獨立的經(jīng)網(wǎng)絡：1）Clip Text 用于文本編碼。入：文本輸：77 個 token 嵌入向量，中每個向量含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）空中逐步處理 / 擴散信息。輸入：文嵌入和一個噪聲組成的始多維數(shù)組結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表，也叫量 tensor）。輸出：一個經(jīng)過理的信息陣3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理過信息矩陣繪最終圖像的碼器。輸入處理過的信矩陣，維度（4, 64, 64）輸出：結(jié)果圖，各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍，寬，高）什么 Diffusion？擴散是在下圖粉紅色的圖信息創(chuàng)建器件中發(fā)生的程，過程中含表征輸入本的 token 嵌入，和隨機的初圖像信息矩（也稱之為 latents），該過程會還需要用圖像解碼器繪制最終圖的信息矩陣整個運行過是 step by step 的，每一步都會增更多的相關(guān)息。為了更觀地感受整過程，可以途查看隨機 latents 矩陣，并觀察它是如轉(zhuǎn)化為視覺聲的，其中覺檢查（visual inspection）是通過圖像解碼進行的。整 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，并生另一個 latents 矩陣以更好貼合「輸入文本」和從型圖像集中取的「視覺息」。將這 latents 可視化可以看到這信息是如何每個 step 中相加的。整個過程是從無到有看起來相當動人心。步 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來別有趣，就像圖片的輪是從噪聲中現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模生成圖像的心思路還是于已存在的大的計算機覺模型，只輸入足夠大數(shù)據(jù)集，這模型可以學任意復雜的作。假設(shè)我已經(jīng)有了一圖像，生成生一些噪聲入到圖像中然后就可以該圖像視作個訓練樣例使用相同的作可以生成量訓練樣本訓練圖像生模型中的核組件。上述子展示了一可選的噪聲值，從原始像 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級別 4) ，從而可以很易地控制有少噪聲添加圖像中。所我們可以將個過程分散幾十個 steps 中，對數(shù)據(jù)集中每張圖像都以生成數(shù)十訓練樣本。于上述數(shù)據(jù)，我們就可訓練出一個能極佳的噪預測器，每訓練 step 和其他模型的訓練相。當以某一確定的配置行時，噪聲測器就可以成圖像。移噪聲，繪制像經(jīng)過訓練噪聲預測器以對一幅添噪聲的圖像行去噪，也以預測添加噪聲量。由采樣的噪聲可預測的，以如果從圖中減去噪聲最后得到的像就會更接模型訓練得的圖像。得的圖像并非一張精確的始圖像，而分布（distribution），即世界的像素列，比如天通常是藍色，人有兩只睛，貓有尖朵等等，生的具體圖像格完全取決訓練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。要注意的是到目前為止述的擴散過還沒有使用何文本數(shù)據(jù)成圖像。因，如果我們署這個模型話，它能夠成很好看的像，但用戶有辦法控制成的內(nèi)容。接下來的部中，將會對何將條件文合并到流程進行描述，便控制模型成的圖像類。加速：在縮數(shù)據(jù)上擴為了加速圖生成的過程Stable Diffusion 并沒有選擇在素圖像本身運行擴散過，而是選擇圖像的壓縮本上運行，文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個壓縮過程，括后續(xù)的解、繪制圖像是通過自編器完成的，圖像壓縮到空間中，然僅使用解碼使用壓縮后信息來重構(gòu)前向擴散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的切片slices）是應用于 latents 上的噪聲，而非像素像，所以噪預測器實際是被訓練用預測壓縮表（潛空間）的噪聲。前過程，即使使用自編碼中的編碼器訓練噪聲預器。一旦訓完成后，就以通過運行向過程（自碼器中的解器）來生成像。前向和向過程如下示，圖中還括了一個 conditioning 組件，用來述模型應該成圖像的文提示。文本碼器：一個 Transformer 語言模型模中的語言理組件使用的 Transformer 語言模型，可以將輸入文本提示轉(zhuǎn)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解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表明相比選擇更的圖像生成件，更大的言模型可以來更多的圖質(zhì)量提升。期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預訓的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)布、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓練的CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標題數(shù)據(jù)集中大包含 4 億張圖像及描。數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓取圖片以及相的「alt」標簽文本來集的。CLIP 是圖像編碼器和文本碼器的組合其訓練過程以簡化為拍圖像和文字明，使用兩編碼器對數(shù)分別進行編。然后使用弦距離比較果嵌入，剛始訓練時，使文本描述圖像是相匹的，它們之的相似性肯也是很低的隨著模型的斷更新，在續(xù)階段，編器對圖像和本編碼得到嵌入會逐漸似。通過在個數(shù)據(jù)集中復該過程，使用大 batch size 的編碼器，最終能生成一個嵌向量，其中的圖像和句「一條狗的片」之間是似的。就像 word2vec 中一樣，訓練過也需要包括匹配的圖片說明的負樣，模型需要它們分配較的相似度分。文本信息入圖像生成程為了將文條件融入成圖像生成過的一部分，須調(diào)整噪聲測器的輸入文本。所有操作都是在空間上，包編碼后的文、輸入圖像預測噪聲。了更好地了文本 token 在 Unet 中的使用方式，需要先了解下 Unet 模型。Unet 噪聲預測器中的層無文本）一不使用文本 diffusion Unet，其輸入輸出如下示：在模型部，可以看：1. Unet 模型中的層主要用轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之前層的出上進行操；3. 某些輸出（通過差連接）將饋送到網(wǎng)絡面的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換為時間長嵌入向量可以在層中用。Unet 噪聲預測器中的層（帶本）現(xiàn)在就要將之前的統(tǒng)改裝成帶本版本的。要的修改部就是增加對本輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，在 ResNet 塊之間添加一個注力層。需要意的是，ResNet 塊沒有直接看文本內(nèi)容，是通過注意層將文本在 latents 中的表征合并起來，后下一個 ResNet 就可以在這過程中利用文本信息。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：新智元（ID：AI_era）