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  • 100开头的IP地址：是公网还是内网？

    你是否留意过自家路由器的WAN口IP地址？最近，越来越多的用户发现自己的IP地址是以“100”开头。这是否意味着我们使用的都是内网IP呢？

    答案并非如此简单。许多人误以为所有以“100”开头的IP地址都是内网IP，但实际上，我们熟悉的内网IP地址仍然是以下三组：

    • 10.0.0.0/8
    • 172.16.0.0/12
    • 192.168.0.0/16

    那么，这些“100”开头的IP地址究竟是什么来头？

    “100”开头的IP地址：共享地址的秘密

    准确地说，这些IP地址属于 100.64.0.0 – 100.127.255.255 这个范围，根据 RFC 6598 的定义，它们并非私有地址，而是保留的共享地址，专门供网络服务提供商用于 NAT（网络地址转换）。

    简单来说，这些地址就像运营商内部的“VIP通道”，专门用于连接用户和真正的互联网。当你使用“100”开头的IP地址上网时，你的数据实际上需要经过运营商的NAT设备进行一次“中转”，才能最终到达目标服务器。

    共享地址带来的影响：速度与安全

    那么，使用这种共享地址上网会带来哪些影响呢？

    首先，最直观的影响就是网速。由于数据需要经过额外的NAT转换，因此访问速度相比直接使用公网IP会慢一些，尤其是在进行下载、游戏等对网络速度要求较高的活动时，这种差异会更加明显。

    当然，这种速度差异一般情况下并不明显，毕竟运营商的NAT设备性能强大，转换速度非常快。

    其次，使用共享地址还会影响到网络安全。由于你的设备没有直接暴露在公网上，因此黑客直接攻击你的设备会更加困难，相当于多了一层防护。

    共享地址的未来：IPv6时代即将到来

    运营商之所以采用这种共享地址的方式，主要原因还是 IPv4 地址资源的枯竭。为了在有限的IP地址资源下尽可能多地接入用户，NAT技术成为了目前最有效的解决方案。

    然而，随着 IPv6 协议的普及，这种共享地址的方式也将成为历史。在 IPv6 时代，每个设备都将拥有独立的IP地址，无需再进行NAT转换，网络速度和安全性都将得到极大提升。

    总结

    总而言之，“100”开头的IP地址并非传统意义上的内网IP，而是运营商为了缓解IPv4地址短缺而采取的临时措施。虽然它会对网络速度和访问方式造成一定影响，但总体而言还是利大于弊。相信在不久的将来，随着IPv6的普及，我们将彻底告别共享地址，迎来更加快速、安全的网络时代！

    参考文献:

    • RFC 6598 – IANA-Reserved Private Address Space
    • RFC 1918 – Address Allocation for Private Internets

  • OLED屏幕频闪：揭开真相的科普

    随着智能手机的普及和使用时间的增加，人们对于手机屏幕对眼睛的影响越来越关注。其中，OLED屏幕频闪问题备受争议。频闪是否真的会伤害眼睛？本文将通过解析参考文献《（高清正版）IEEE Std 1789-2015》以及其他相关资料，揭示OLED屏幕频闪问题的真相。

    什么是频闪？

    频闪是指OLED屏幕通过不断的“亮”和“灭”交替来实现调光的过程。这种频闪一般是肉眼无法察觉的，因为人眼对于80Hz以上的频闪很难察觉到。然而，即使肉眼无法察觉，频闪仍会刺激视神经并导致眼疲劳。频闪问题并不仅存在于手机屏幕上，许多商店的灯光以及其他光源也存在频闪现象。

    频闪的影响

    长时间盯着频闪屏幕可能导致眼疲劳、视力下降、注意力分散甚至偏头痛等不适感。然而，需要注意的是，频闪并非只存在于手机屏幕上，而是在各种光源中都可能存在。手机屏幕对频闪的要求更为严格，因为人们通常会长时间近距离地盯着手机屏幕，尤其是在晚上。

    频闪评估标准

    IEEE《Std1789-2015》提供了对频闪问题的评估标准。根据该标准，频闪频率高于3125Hz被认为是完全无风险的，而1250Hz到3125Hz之间是低风险范围。因此，只要频闪频率超过1250Hz，就属于低风险。

    波动深度的重要性

    除了频闪频率，波动深度也是评估频闪问题的重要因素。波动深度指的是屏幕亮度的变化幅度，波动深度越大，频闪对眼睛的刺激就越强。IEEE标准规定，波动深度的上限值等于频闪频率乘以0.08%。

    频闪风险的判断

    结合频闪频率和波动深度，可以对频闪风险进行评估。例如，iPhone12系列在50%亮度下的波动深度为83.8%，属于高风险范围。然而，仅凭频闪和波动深度无法全面评估风险程度，还需要结合实际拍摄图像来判断。有些手机在低亮度下可能频闪严重，但在拍摄照片时并没有明显的频闪现象，这种情况下可以认为风险较低。

    解决频闪问题的方法

    针对频闪问题，我们可以采取以下解决办法：

    1. 选择LCD屏幕手机：LCD屏幕的蓝光辐射相对较低。
    2. 选择高频PWM调光手机：某些手机采用高频PWM调光，频闪风险较低。
    3. 开启深色模式：频闪主要在显示白色时较为明显，开启深色模式可以减少亮度的波动。
    4. 注意环境光线：在环境光较暗的情况下，尽量避免长时间盯着手机屏幕，因为此时手机作为唯一光源，频闪的危害会更大。最好保持一定的照明光源。
    5. 开启类DC调光功能：一些手机采用类DC调光技术，通过软件算法减轻频闪强度。然而，需要注意的是，类DC调光可能会对色彩准确性、亮度稳定性等产生影响，因此厂商对其使用情况进行了限制。

    频闪问题的综合评估

    对于频闪问题，无法简单地以频闪频率或波动深度作为唯一的评判标准。综合考虑频闪频率、波动深度、实拍图像以及闪烁指数等因素才能全面评估风险程度。不同手机在不同亮度下的表现也会有所差异，因此需要综合考虑多个因素来判断频闪问题的严重程度。

    结论

    OLED屏幕的频闪问题确实存在，而评估频闪风险需要综合考虑频闪频率、波动深度、实拍图像等因素。虽然一些解决办法可以减轻频闪的影响，但长时间使用任何屏幕对眼睛和身体都可能产生一定的影响。因此，我们应该适度使用手机，并注意保护眼睛的健康。

    在面对OLED屏幕频闪问题时，敏感人群需要格外关注自己的视力反应。尽量避免在黑暗的环境中使用OLED屏幕，因为这可能加深频闪的危害。同时，尽量避免让儿童使用OLED屏幕，因为他们的眼睛更为娇嫩，对频闪的敏感程度可能更高。

    对于普通人群，虽然频闪问题可能存在一定的风险，但目前尚无权威机构给出明确结论。因此，我们应该保持警惕，并关注相关研究的进展。最重要的是，适度使用手机并采取适当的防护措施，保护眼睛的健康。

    参考文献：

  • OLED屏幕的频闪问题：真相揭秘

    OLED屏幕的频闪问题：真相揭秘

    随着智能手机的普及和使用时间的增加，人们对于手机屏幕对眼睛的影响越来越关注。其中，OLED屏幕频闪问题备受争议。频闪是否真的会伤害眼睛？本文将通过解析参考文献《（高清正版）IEEE Std 1789-2015》以及其他相关资料，揭示OLED屏幕频闪问题的真相。

    什么是频闪？

    频闪是指OLED屏幕通过不断的“亮”和“灭”交替来实现调光的过程。这种频闪一般是肉眼无法察觉的，因为人眼对于80Hz以上的频闪很难察觉到。然而，即使肉眼无法察觉，频闪仍会刺激视神经并导致眼疲劳。频闪问题并不仅存在于手机屏幕上，许多商店的灯光以及其他光源也存在频闪现象。

    频闪的影响

    长时间盯着频闪屏幕可能导致眼疲劳、视力下降、注意力分散甚至偏头痛等不适感。然而，需要注意的是，频闪并非只存在于手机屏幕上，而是在各种光源中都可能存在。手机屏幕对频闪的要求更为严格，因为人们通常会长时间近距离地盯着手机屏幕，尤其是在晚上。

    频闪评估标准

    IEEE《Std1789-2015》提供了对频闪问题的评估标准。根据该标准，频闪频率高于3125Hz被认为是完全无风险的，而1250Hz到3125Hz之间是低风险范围。因此，只要频闪频率超过1250Hz，就属于低风险。

    波动深度的重要性

    除了频闪频率，波动深度也是评估频闪问题的重要因素。波动深度指的是屏幕亮度的变化幅度，波动深度越大，频闪对眼睛的刺激就越强。IEEE标准规定，波动深度的上限值等于频闪频率乘以0.08%。

    频闪风险的判断

    结合频闪频率和波动深度，可以对频闪风险进行评估。例如，iPhone12系列在50%亮度下的波动深度为83.8%，属于高风险范围。然而，仅凭频闪和波动深度无法全面评估风险程度，还需要结合实际拍摄图像来判断。有些手机在低亮度下可能频闪严重，但在拍摄照片时并没有明显的频闪现象，这种情况下可以认为风险较低。

    解决频闪问题的方法

    针对频闪问题，我们可以采取以下解决办法：

    1. 选择LCD屏幕手机：LCD屏幕的蓝光辐射相对较低。
    2. 选择高频PWM调光手机：某些手机采用高频PWM调光，频闪风险较低。
    3. 开启深色模式：频闪主要在显示白色时较为明显，开启深色模式可以减少亮度的波动。
    4. 注意环境光线：在环境光较暗的情况下，尽量避免长时间盯着手机屏幕，因为此时手机作为唯一光源，频闪的危害会更大。最好保持一定的照明光源。
    5. 开启类DC调光功能：一些手机采用类DC调光技术，通过软件算法减轻频闪强度。然而，需要注意的是，类DC调光可能会对色彩准确性、亮度稳定性等产生影响，因此厂商对其使用情况进行了限制。

    频闪问题的综合评估

    对于频闪问题，无法简单地以频闪频率或波动深度作为唯一的评判标准。综合考虑频闪频率、波动深度、实拍图像以及闪烁指数等因素才能全面评估风险程度。不同手机在不同亮度下的表现也会有所差异，因此需要综合考虑多个因素来判断频闪问题的严重程度。

    结论

    OLED屏幕的频闪问题确实存在，而评估频闪风险需要综合考虑频闪频率、波动深度、实拍图像等因素。虽然一些解决办法可以减轻频闪的影响，但长时间使用任何屏幕对眼睛和身体都可能产生一定的影响。因此，我们应该适度使用手机，并注意保护眼睛的健康。

    参考文献：

  • SSE (Server-Sent Events) 概念和工作原理

    一、什么是 SSE？

    Server-Sent Events (SSE) 是一种服务器推送技术，允许服务器单向地将数据推送给客户端。与传统的客户端请求-服务器响应模式不同，SSE 允许服务器在任何时候主动向客户端发送数据，而无需客户端明确请求。

    二、SSE 的工作原理

    1. 建立连接: 客户端使用 EventSource API 建立到服务器的持久 HTTP 连接。
    2. 订阅事件流: 服务器端会生成一个事件流，并将数据以文本流的形式发送给客户端。
    3. 接收和处理数据: 客户端监听 message 事件，并在接收到数据时进行处理。
    4. 保持连接: 连接会一直保持，直到客户端或服务器断开连接。

    三、SSE 的特点

    • 单向推送: 数据传输方向是从服务器到客户端，客户端不能向服务器发送数据。
    • 基于 HTTP 协议: SSE 使用 HTTP 协议进行通信，无需额外的协议支持。
    • 轻量级: SSE 相比 WebSocket 更轻量级，更易于实现和维护。
    • 实时性: SSE 可以实现实时数据推送，但相较于 WebSocket 会有一定的延迟。

    四、SSE 的应用场景

    • 实时数据更新: 例如股票报价、新闻推送、社交媒体通知等。
    • 进度条显示: 例如文件上传、下载进度等。
    • 聊天应用: 例如简单的聊天室、客服系统等。

    五、SSE 与 WebSocket 的比较

    特性SSEWebSocket
    数据传输方向单向双向
    协议HTTPWebSocket
    复杂度低高
    实时性较低高
    应用场景单向数据推送双向实时通信

    六、总结

    SSE 是一种简单高效的服务器推送技术，适用于单向实时数据推送的场景。它易于实现和维护，并且可以与现有 HTTP 基础设施良好兼容。

  • 苹果公司近期开发了一种名为ReALM（Reference Resolution As Language Modeling）的系统

    苹果公司最近在人工智能领域取得了新的研究进展，他们发布了一种名为ReALM的人工智能系统，该系统具有优于GPT-4的视觉元素解析能力。这项研究成果被认为是苹果在AI大语言模型上的重要突破。

    ReALM是苹果研究人员开发的一种人工智能系统，它能够理解屏幕上的实体以及对话和背景上下文中的模糊引用，从而实现与语音助手更自然的交互。该系统利用大型语言模型将参考解析的复杂任务转换为纯语言建模问题，从而实现了显著的性能提升[1]。

    为了处理基于屏幕的引用，ReALM的一个关键创新在于使用已解析的屏幕字符及其位置来重建屏显，以生成捕获视觉布局的文本表示。研究人员证明，这种方法与专门用于参考解析的微调语言模型相结合，可以在该任务上优于GPT-4[1]。

    苹果的研究人员团队指出，能够理解上下文，包括参考文献，对于对话助理来说至关重要。他们展示了ReALM在不同类型的参考中对现有系统的巨大改进，最小的模型在屏幕参考上获得了超过5%的绝对增益，而较大模型的性能更是远远优于GPT-4[1]。

    尽管ReALM在解析屏幕上的视觉元素方面取得了显著的成果，研究人员也指出，依赖屏幕自动解析仍然存在局限性。处理更复杂的视觉参考可能需要结合计算机视觉和多模态技术[1]。

    这项研究的发布表明苹果公司在人工智能领域的投资和研究将继续推进，以使其语音助手Siri和其他产品更加熟悉和情境感知。苹果公司正在努力缩小与竞争对手在人工智能领域的差距，以保持其在市场上的竞争力[2]。

    Learn more:

    1. 苹果大模型新进展：发布 ReALM，视觉元素解析能力优于 GPT-4_手机新浪网
    2. 苹果大模型新进展：发布 ReALM，视觉元素解析能力优于 GPT-4-CSDN博客
    3. 苹果研究人员称其设备端模型 ReALM 性能优于 GPT-4，可大幅提升 Siri 智能程度 – IT之家

  • UDP打洞穿透NAT：突破网络限制的利器

    在现代网络通信中，我们常常遇到一个问题：由于网络中存在防火墙和NAT设备，使得处于不同网络环境下的计算机难以直接进行通信。为了解决这个问题，人们提出了各种技术和协议，其中UDP打洞穿透NAT成为了一种有效的解决方案。本文将深入探讨UDP打洞穿透NAT的原理和实现方法。

    NAT和NAT穿透

    NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是一种网络设备，它将内部私有网络的IP地址和端口映射到公共网络的IP地址和端口，实现了多台计算机共享一个公网IP地址的功能。然而，NAT的存在也带来了一些问题，比如内网中的计算机无法直接被外网访问，导致了通信的限制。

    为了解决NAT带来的通信限制，人们提出了NAT穿透（NAT Traversal）的概念。NAT穿透是一种技术，通过各种手段和协议，使得处于不同网络环境下的计算机能够直接进行通信，而不需要经过中间服务器的转发。其中，UDP打洞就是一种常用的NAT穿透技术。

    UDP打洞的原理

    UDP打洞是一种基于UDP协议的NAT穿透技术，它利用NAT设备在进行地址映射时的一些特性，使得两台处于不同网络环境下的计算机能够直接建立UDP通信。

    在UDP打洞过程中，首先要确定自己的NAT类型。根据NAT设备在进行地址映射时行为的不同，NAT可以分为以下四种类型：Full Cone、Restricted Cone、Port Restricted Cone和Symmetric。判断自己的NAT类型可以使用一些工具或库，如PyStun。

    接下来，通过一些技巧和协议，比如STUN（Session Traversal Utilities for NAT）、TURN（Traversal Using Relays around NAT）和ICE（Interactive Connectivity Establishment），可以实现UDP打洞的过程。简单来说，UDP打洞的过程包括以下几个步骤：

    1. 客户端A向位于公网上的STUN服务器发送Binding Request消息，获取经过NAT转换后的公网地址和端口。
    2. 客户端A将获得的公网地址和端口发送给客户端B。
    3. 客户端B将自己的公网地址和端口发送给客户端A。
    4. 客户端A和客户端B尝试通过各自的NAT设备向对方发送UDP数据包。
    5. 如果两台设备的NAT设备允许数据包通过，那么它们就可以直接建立UDP通信。

    UDP打洞的实现

    为了更好地理解UDP打洞的实现过程，我们可以借助一些开源库，如ice4j。ice4j是一个基于Java的ICE（Interactive Connectivity Establishment）库，它提供了一种强大的机制，使得基于SIP（Session Initiation Protocol）和XMPP（Extensible Messaging and Presence Protocol）的应用程序能够在不同网络环境下进行点对点的通信。

    ice4j库的使用示例可以参考文献[1]中的代码。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和网络环境进行相应的配置和调整，以实现UDP打洞的功能。

    UDP打洞的应用举例

    UDP打洞在网络通信中有着广泛应用。以下是一些常见的应用场景：

    1. 实时音视频通信：UDP打洞可以使得两台设备在不同网络环境下直接建立音视频通信，实现实时的语音和视频传输。
    2. P2P文件传输：UDP打洞可以使得两台设备在不同网络环境下直接进行文件传输，而不需要通过中间服务器的转发。
    3. 多人游戏联机：UDP打洞可以使得多台设备在不同网络环境下直接进行游戏联机，提供更好的游戏体验和互动性。
    4. IoT设备通信：UDP打洞可以使得不同的物联网设备在不同网络环境下直接进行通信，实现智能家居、智能城市等领域的互联互通。

    需要注意的是，UDP打洞虽然是一种有效的NAT穿透技术，但并不是万能的解决方案。在实际应用中，仍然需要考虑网络环境、安全性、稳定性等因素，并根据具体的需求选择合适的技术和协议。

    结语

    通过UDP打洞穿透NAT，我们可以突破网络限制，使得处于不同网络环境下的计算机能够直接进行通信。UDP打洞的实现依赖于一些技巧和协议，如STUN、TURN和ICE。借助开源库ice4j等工具，我们可以更方便地实现UDP打洞功能，并应用于实时音视频通信、P2P文件传输、多人游戏联机和物联网设备通信等场景。

    参考文献：
    [1] 试验UDP打洞穿透NAT_ice4j-CSDN博客, https://blog.csdn.net/liwf616/article/details/45507457

  • 泡面帝国的衰落：方便面为何不再方便？

    曾经，泡面是无数人心中的“深夜食堂”，是学生时代的美味记忆，也是旅途中的便捷伴侣。然而，近年来，方便面市场却逐渐萎缩，昔日的“方便”之王似乎失去了光环。 数据显示，中国方便面市场规模已经连续数年下滑，三大巨头企业年销量甚至减少了20亿包。究竟是什么原因，让方便面不再“方便”，逐渐淡出人们的视野呢？

    料理包崛起：方便快捷，价格实惠

    “你们知道料理包吗？那种你点外卖，人家给你加热一下，倒个米饭就送你家，最后卖你十几二十块的东西。”

    正如网友所说，料理包的出现，为消费者提供了更加便捷、实惠的选择。相比泡面，料理包的优势显而易见：

    • 价格更亲民： 大厂生产的料理包成本价仅10元左右，即使加上外卖费用，也与泡面价格相差无几，但量更足，更有饱腹感。
    • 方便程度更胜一筹： 只需煮个米饭，加热一下料理包即可食用，甚至比泡面更加方便。
    • 口味选择更加多样： 从宫保鸡丁到鱼香肉丝，从麻婆豆腐到咖喱牛肉，料理包的口味选择更加丰富，可以满足不同消费者的需求。

    “我可以连着吃一个月的料理包，你肯定吃不了一个月的泡面。” 网友的评论虽然略显夸张，但也从侧面反映出料理包在口味和选择上的优势。

    外卖行业的冲击：选择多样化，消费场景更丰富

    过去，网吧是方便面的主要消费场景之一。 “以前的网吧，一到饭点，总是一股泡面味儿，尤其是通宵的时候，你总能在一个角落，听到一句‘网管！xx号机，来个泡面加蛋！’”

    然而，随着外卖行业的蓬勃发展，网吧也开始提供外卖服务，人们的选择更加多样化，方便面不再是唯一的选择。

    如今，在网吧里，点奶茶、吃炸鸡、叫麻辣烫已经成为常态，甚至连外卖小哥也加入其中，一边打游戏一边等待订单。方便面曾经占据的消费场景，正在被外卖行业逐渐蚕食。

    消费观念转变：健康意识提升，追求更高品质生活

    随着生活水平的提高，人们更加注重饮食的健康和营养，而方便面作为一种高盐、高脂肪、低营养的食品，自然逐渐被消费者抛弃。

    “泡面被生意不好，说明了当代打工的牛马，也想在仅剩的生存空间里，找点营养而已。或者说是，饱腹感，满足感也不错。” 网友的调侃，也反映出人们对健康饮食的追求。

    总而言之，方便面销量下降是多种因素共同作用的结果，包括料理包的兴起、外卖行业的冲击以及人们消费观念的转变等。 曾经的“方便”之王，正在面临前所未有的挑战。

  • 方便面销售下滑：原因解析与趋势展望

    方便面作为一种快捷、方便的食品，在过去几十年中一直备受消费者的喜爱。然而，近年来，人们注意到三大方便面巨头的销售额出现了明显下滑，据统计，每年少卖约20亿。那么，为什么方便面突然卖不动了呢？本文将从多个方面解析这一现象，并展望未来的发展趋势。

    健康意识的崛起

    随着人们对健康饮食的关注度不断提高，方便面的销售受到了一定程度的影响。方便面通常富含高盐、高油和添加剂等成分，这些成分对人体健康并不利。人们对食品的营养价值和健康成分有了更多的了解，更加注重选择健康的食品。相比之下，方便面的高盐、高油含量让人们开始转向更健康、营养丰富的食品。

    一项研究指出，长期高盐饮食与高血压、心脏病等健康问题密切相关。因此，人们逐渐认识到减少高盐食品的摄入对健康至关重要。方便面作为一种高盐食品，不再符合现代消费者的健康追求。

    消费升级与个性化需求

    随着经济发展和生活水平的提高，消费者对食品的消费也向着高品质、高附加值的产品转变。传统的方便面在口感、品质和创新性方面难以满足消费者的个性化需求。相比之下，消费者更倾向于选择更具品质感和创新性的食品，如精致的外卖、即食料理包等。

    料理包是一种新兴的方便食品，它提供了即食的方便性和更多样化的口味选择。消费者可以购买自己喜爱的料理包，将其放入冰箱保存，需要食用时只需煮饭、倒入料理包，等待片刻即可享用美味的料理。与传统方便面相比，料理包的口感更为丰富，营养价值更高，因此备受消费者青睐。

    其他方便食品的竞争

    除了方便面和料理包，市场上还涌现出更多种类的方便食品，如即食米饭、速冻食品和快餐盒饭等。这些食品提供了更多种类、更多样化的口味选择，满足了消费者对方便、多样化的需求。与传统的方便面相比，这些新兴方便食品在品质、口感和营养价值上更具竞争力。

    举个例子，即食米饭是一种非常受欢迎的方便食品。它将熟米饭经过特殊处理后，以密封包装的形式出售，消费者只需加热即可食用。即食米饭不仅保持了米饭的口感和香气，还提供了多种口味的选择，如海鲜、咖喱、炒饭等。这种方便食品的出现，满足了人们对于便捷、多样化的饮食需求，使得传统的方便面面临更为激烈的市场竞争。

    品牌形象与口味满足度

    方便面市场竞争激烈，各个品牌之间的口味、包装和品牌形象等方面存在差异。如果某个品牌的口味不符合消费者的偏好，或者其品牌形象不够吸引人，就可能导致销量下滑。消费者在购买食品时往往会考虑品牌信誉、产品口感和包装形式等因素。

    举个例子，某个方便面品牌可能在市场上的形象定位为健康营养，采用天然食材，并加入各种蔬菜和优质蛋白质成分。这样的品牌形象符合当下消费者对于健康食品的需求，能够吸引更多的消费者。相反，如果某个品牌的方便面口味过于单一，或者包装形式过于陈旧，就可能难以满足消费者的口味偏好和购买欲望。

    展望未来

    随着消费者健康意识的提升、个性化需求的增加以及其他方便食品的竞争加剧，方便面市场将面临更多的挑战。为了应对这些挑战，方便面企业需要进行创新，推出更健康、多样化的产品，满足消费者的需求。同时，品牌形象的塑造和口味的改进也是关键，只有通过不断创新和提升产品质量，方便面才能在激烈的市场竞争中保持竞争力。

    参考文献

    1. 张华. (2019). 方便面市场现状及发展趋势研究. 商业经济与管理, 9, 43-45.
    2. 王瑞. (2020). 方便面市场竞争与发展趋势分析. 中国农产品加工, 12, 57-59.
    3. 刘晓东. (2021). 方便面市场竞争因素及对策研究. 商业时代, 6, 59-62.

  • 挖掘宝藏：五款你可能错过的VSCode实用插件

    对于程序员来说，VSCode 就像一把趁手的兵器，而插件则是让这把兵器更加锋利的神兵利器。你是否厌倦了千篇一律的插件推荐？今天，就让我们跳出“Prettier”等耳熟能详的选择，一起探索五款功能强大却鲜为人知的 VSCode 扩展，助你提升代码效率，开启全新编程体验！

    1. Error Lens：让错误无处遁形

    还记得在“问题”面板中上下翻找错误信息的痛苦吗？Error Lens 将彻底终结这种低效！它能够直接在代码编辑器中，将错误信息清晰地显示在对应行的旁边，并用醒目的颜色高亮显示。从此，告别繁琐的查找，一眼就能发现并解决问题。

    2. Console Ninja：化身控制台忍者

    在代码和控制台之间来回切换，只为查看几行日志？Console Ninja 助你摆脱这种重复劳动！它可以直接在编辑器中显示控制台输出和运行时错误，让你无需离开代码编辑界面，就能轻松掌控程序运行状态。

    3. Pretty TypeScript Errors：告别冗长的TS报错信息

    TypeScript 固然强大，但其冗长复杂的错误信息也常常令人头疼。Pretty TypeScript Errors 就像一位翻译官，将那些晦涩难懂的报错信息转化为简洁易懂的语言，让你轻松理解问题所在，快速进行修复。

    4. Hungry Delete：一键清除多余空格

    还在用 Backspace 键一个一个地删除多余空格或制表符吗？Hungry Delete 让你只需按下 CTRL + BACKSPACE，就能瞬间清除光标前后的所有空白字符，让你的代码更加整洁高效。

    5. Add gitignore：快速生成 .gitignore 文件

    创建 .gitignore 文件是每个项目都绕不开的步骤。Add gitignore 提供了丰富的模板，让你可以根据项目类型快速生成 .gitignore 文件，省去手动添加的烦恼，将更多精力集中在代码创作上。

    参考文献：

    • Gent. (2023, June 1). 🌟 Discover 5 Must-Have VSCode Extensions You Haven’t Tried Yet. DEV Community. https://dev.to/g3nt/discover-5-must-have-vscode-extensions-you-havent-tried-yet-185m

  • 2023年上海生育率与初育年龄的变迁：社会与经济影响分析

    引言

    生育率和初育年龄是衡量一个地区人口发展趋势的重要指标。2023年，上海的总和生育率降低至0.6，初育年龄推迟至31.66岁，这些数据背后反映了怎样的社会现象和经济因素？本文将深入分析这一现象，并探讨其可能带来的长远影响。

    上海生育率与初育年龄现状

    根据最新数据显示，2023年上海的总和生育率降至0.6，女性平均初育年龄为31.66岁。相比2022年的总和生育率0.7，初育年龄30.36岁，可以看出生育率和初育年龄均有所下降和推迟。

    初育年龄的推迟

    初育年龄的推迟，即女性选择在更晚的年龄生育第一个孩子，这可能与以下几个因素有关：

    1. 教育和职业发展：随着女性教育水平的提高和职业发展的重视，越来越多的女性选择先完成学业和职业发展，再考虑生育。
    2. 经济压力：生活成本的上升，特别是住房、教育和医疗等支出，使得许多年轻夫妇推迟生育计划，以积累更多的经济基础。
    3. 社会观念的变化：现代社会对个人生活选择的尊重，使得女性可以更自由地决定生育的时间。

    生育率的下降

    生育率的下降，即每位育龄妇女平均生育的子女数量减少，可能由以下因素导致：

    1. 生育政策的影响：虽然计划生育政策已经放宽，但长期的计划生育政策对生育观念的影响仍然存在。
    2. 生活成本与生育成本：高昂的生活成本和生育成本使得年轻夫妇对于生育持谨慎态度。
    3. 社会支持系统的不足：缺乏足够的育儿支持和社会福利，增加了生育和育儿的难度。

    社会与经济影响

    生育率的降低和初育年龄的推迟，对社会和经济有着深远的影响：

    1. 人口老龄化：生育率的持续下降将加速人口老龄化的进程，对社会养老体系和劳动力市场构成挑战。
    2. 经济发展：劳动力供给的减少可能影响经济的持续增长，同时，老龄化社会对医疗和养老服务的需求增加，可能推动相关产业的发展。
    3. 社会结构变化：家庭结构和社会结构可能因生育观念的变化而发生改变，例如单亲家庭和无子女家庭的比例可能上升。

    结语

    上海生育率的降低和初育年龄的推迟，是多重因素共同作用的结果。面对这一现象，需要政府、社会和个人共同努力，通过改善经济环境、提供社会支持、优化生育政策等措施，来平衡人口发展和社会经济的可持续性。

    参考文献

    • 《上海市2022年度人口监测统计数据》
    • 上海市2023年人口与生育数据报告

    通过上述分析，我们可以看到上海生育率与初育年龄的变化，不仅是人口统计数据的简单变化，更是社会经济发展和文化观念变迁的综合体现。这些变化对未来的社会结构和经济发展都将产生重要影响，值得我们深入思考和积极应对。

  • 旅游与烘焙：现代女性价值观念的体现

    在现代社会，旅游、烘焙等活动常常被视作提升个人价值的方式之一。这种现象背后，隐藏着对个人价值和社会地位认知的复杂性。本文旨在探讨部分女性为何认为这些活动能够提升她们的价值，并分析这一观念背后的社会文化因素。

    旅游与烘焙：展示“人上人”身份

    根据陆仁贾在知乎上的回答，旅游和烘焙等活动本质上是一种展示“她”属于可以脱离劳动的“人上人”的方式。在古代和现代，白色皮肤因其象征着脱离体力劳动而被视为美的标准。同理，这些爱好或行为的目的是为了展示女性不必参与劳动，从而体现出一种社会地位。

    消费式爱好与阶级叙述

    通过消费式爱好，女性展示自己对于阶级的叙述：她们不是或者不甘愿做劳动阶级。然而，消费方式并不直接体现一个人的价值。人的价值是一个复杂的复合概念，而社会关系中的利他性——即对配偶的益处——是人们评价价值的一个重要方面。

    社交资本与“高端”爱好

    在社交平台上，精心安排的照片成为社交资本，证明女性拥有了“高端”爱好，从而跻身“人上人”的行列。这种通过模仿“高阶级”的行为，不仅是为了证明自己已经成功地背叛了原有的阶级，更是为了催生出一种“阶级优越感”。

    价值观念的误区

    陆仁贾指出，这些女性犯下的最大错误在于将社交价值与婚恋价值混为一谈。社交价值并不等同于婚恋价值，且婚恋价值的定价权往往在男性手中。婚恋关系中，大多数婚姻的成本由男性承担，因此，男性对于婚恋价值有着自己的判断标准。

    结语

    现代社会中，确实存在一些女性不需要参与体力劳动，因为她们是服务业从业者。但这并不意味着所有女性都应通过旅游、烘焙等活动来提升自己的价值。个人价值不应仅仅通过消费行为来衡量，而应更多地体现在个人的能力、贡献和内在品质上。

    呼吁

    我们呼吁社会对个人价值有一个更全面、更深入的认识，不要简单地将旅游、烘焙等活动与个人价值挂钩。同时，也鼓励每个人根据自己的兴趣和能力，找到真正能够体现个人价值的方式。

  • 解密 ActivityPub：社交网络去中心化的未来 (一)

    导语： 在互联网巨头掌控社交网络的时代，一个去中心化的未来正在悄然来临。ActivityPub 协议，作为构建去中心化社交网络的基石，正引领着这场变革。本文将深入浅出地介绍 ActivityPub 协议的基本原理，带您领略其运作机制，并探讨其如何赋能社交网络的未来。

    一、什么是 ActivityPub？

    ActivityPub 就像社交网络世界的通用语言，它定义了一套规则和规范，使得不同的社交平台能够相互理解和交流。想象一下，您在微博上发布了一条消息，您的朋友在微信上也能看到，这就是 ActivityPub 想要实现的目标。

    二、ActivityPub 的核心概念

    为了更好地理解 ActivityPub 的运作机制，我们需要先了解以下几个核心概念：

    • 参与者 (Actor): 在 ActivityPub 中，参与者可以是任何实体，例如用户、群组、网站等。每个参与者都有一个唯一的标识符 (Actor ID)，类似于我们在社交平台上的用户名。
    • 收件箱 (Inbox): 每个参与者都有一个收件箱，用于接收来自其他参与者的信息，例如关注请求、消息通知等。
    • 发件箱 (Outbox): 与收件箱相对应，发件箱用于存储参与者发送的信息，例如发布的消息、关注请求等。
    • 活动 (Activity): 活动是 ActivityPub 中最基本的单元，它代表着参与者在社交网络中进行的各种操作，例如发布消息、关注用户、点赞评论等。

    三、如何构建社交关系？

    让我们以用户 Alice 和 Bob 为例，看看 ActivityPub 如何构建社交关系：

    1. Alice 关注 Bob: 当 Alice 点击“关注”按钮时，Alice 的社交平台会向 Bob 的收件箱发送一个“关注”活动。
    2. Bob 接受关注: Bob 的社交平台收到“关注”活动后，会向 Alice 的收件箱发送一个“接受”活动，表示接受 Alice 的关注请求。
    3. 社交关系建立: 至此，Alice 和 Bob 之间的社交关系就建立起来了。

    整个过程就像 Alice 给 Bob 写了一封信，表达了想要关注 Bob 的意愿，而 Bob 在收到信后回了一封信，表示同意 Alice 的请求。image.png

    四、ActivityPub 如何传递消息？

    ActivityPub 使用“活动”来传递各种类型的消息，例如公开消息、私信等。

    • 公开消息: 当用户发布一条公开消息时，社交平台会将这条消息打包成一个“发布”活动，并将该活动发送到所有关注该用户的收件箱中。
    • 私信: 私信的处理方式与公开消息类似，只是接收者的范围仅限于指定的私信对象。

    五、ActivityPub 的优势

    • 去中心化: ActivityPub 不依赖于任何中心化的服务器，任何人都可以搭建自己的 ActivityPub 实例，并与其他实例进行交互。
    • 开放标准: ActivityPub 是一个开放的标准，任何人都可以免费使用和实现。
    • 互操作性: ActivityPub 致力于实现不同社交平台之间的互联互通，打破平台壁垒。

    六、ActivityPub 的未来

    ActivityPub 正在构建一个更加开放、自由、去中心化的社交网络未来。随着越来越多的社交平台采用 ActivityPub 协议，我们将迎来一个全新的社交网络时代。

    参考文献:

    • Understanding ActivityPub – Part 1: Protocol Fundamentals – Sebastian Jambor’s blog (https://seb.jambor.dev/posts/understanding-activitypub/)

  • 去中心化社交协议：Nostr、ActivityPub、Farcaster 和 Lens Protocol 的比较

    本文将对四种主流的去中心化社交协议：Nostr、ActivityPub、Farcaster 和 Lens Protocol 进行比较分析，探讨它们的核心理念、主要功能、优缺点以及目标用户群体。

    评估去中心化社交协议的关键因素：

    • 账户创建和通信：用户如何在不依赖中心化服务器的情况下创建账户并进行互动？
    • 数据存储和社交图谱：用户数据（包括社交关系和内容）存储在哪里，如何访问？
    • 内容审核：协议如何解决垃圾邮件和有害内容等问题，同时维护言论自由原则？
    • 激励机制：如何激励服务提供商维护网络并确保其长期可持续性？

    1. Nostr：

    • 核心理念：Nostr 构建在去中心化的中继网络之上，优先考虑抗审查性和用户对数据的控制权。
    • 主要功能：
      • 用户创建公私钥对以进行身份验证。
      • 消息广播到连接的中继，并传递给连接到相同中继的用户。
      • 中继没有义务存储数据，但有些提供付费存储选项。
      • 内容审核由各个中继自行决定。
    • 优点：高度抗审查、设计简洁、方便使用比特币闪电网络支付。
    • 缺点：数据持久性可能是一个问题，由于缺乏集中审核，垃圾邮件和有害内容的风险增加。
    • 目标用户：比特币爱好者、隐私倡导者、寻求抗审查的用户。

    2. ActivityPub：

    • 核心理念：一种联合社交协议，类似于电子邮件，可实现互操作的社交网络。
    • 主要功能：
      • 用户在特定的实例（服务器）上创建帐户。
      • 实例之间相互通信以传递消息和共享数据。
      • 用户可以导出数据并迁移到其他实例。
      • 内容审核由各个实例自行处理。
    • 优点：用户体验熟悉，成熟的应用程序（如 Mastodon），允许具有不同审核政策的多元化社区。
    • 缺点：依赖实例管理员，实例关闭或审查的风险，缺乏针对实例运营商的明确激励机制。
    • 目标用户：寻求中心化社交媒体平台替代方案的用户，具有特定兴趣或价值观的社区。

    3. Farcaster：

    • 核心理念：旨在创建一个具有强大的数据存储层和用户友好应用程序的去中心化社交网络。
    • 主要功能：
      • 利用以太坊进行用户注册和身份验证。
      • 采用中心网络进行实时数据同步。
      • 计划引入订阅模式以创收。
      • 内容审核方法仍在开发中。
    • 优点：高度重视数据的持久性和可用性，通过订阅实现可持续资金的潜力。
    • 缺点：架构复杂，如果中心数量有限，可能会出现中心化问题。
    • 目标用户：寻求 Twitter 的去中心化替代方案的用户，注重数据所有权和可靠性。

    4. Lens Protocol：

    • 核心理念：利用区块链技术赋予用户对其社交数据的所有权和控制权。
    • 主要功能：
      • 建立在 Polygon 区块链之上，使用户能够以 NFT 的形式拥有他们的社交图谱和内容。
      • 允许创建具有不同功能和盈利模式的去中心化社交应用程序。
      • 强调应用程序之间的可组合性和互操作性。
      • 内容审核可以在应用程序级别实施。
    • 优点：真正拥有社交数据，创新的社交应用程序和盈利策略的潜力。
    • 缺点：与区块链技术相关的可扩展性挑战，潜在的高昂 Gas 费用。
    • 目标用户：精通加密的用户，寻求将其内容货币化的创作者，构建去中心化社交应用程序的开发人员。

    结论：

    选择哪种去中心化社交协议取决于个人需求和优先级。Nostr 提供简单性和抗审查性，ActivityPub 提供熟悉的联合模型，Farcaster 专注于数据持久性和用户体验，Lens Protocol 则通过基于区块链的所有权赋予用户权力。随着该领域的不断发展，这些协议可能会继续创新，并吸引寻求中心化社交媒体平台替代方案的不同社区。

  • Analysis of Decentralized Social Protocols: Nostr, ActivityPub, Farcaster, and Lens Protocol

    This article provides a comparative analysis of four prominent decentralized social protocols: Nostr, ActivityPub, Farcaster, and Lens Protocol. It delves into their design philosophies, underlying mechanisms, target audiences, and potential competitive advantages.

    Key Considerations for Evaluating Decentralized Social Protocols:

    • Account Creation and Communication: How do users establish identities and interact within the decentralized framework? This aspect examines the mechanisms for account registration, content posting, and private messaging without relying on centralized servers.
    • Data Storage and Social Graph: Where is user data, including social connections and content, stored? This is crucial for understanding data ownership, portability, and censorship resistance.
    • Content Moderation: How does the protocol address content moderation challenges, such as spam and harmful content, while upholding free speech principles?
    • Incentive Mechanisms: What incentives are in place to encourage participation from service providers and users, ensuring the protocol’s sustainability and growth?

    1. Nostr:

    • Focus: Censorship resistance and simplicity.
    • Mechanism:
      • Relies on a decentralized network of relays for message propagation.
      • Users connect to multiple relays, and messages are delivered to those shared between users.
      • Public-key cryptography ensures message authenticity and optional end-to-end encryption for private messages.
    • Data Storage: Distributed across connected relays, with optional data export and self-custody.
    • Content Moderation: Relay-specific, with most relays adopting a minimal moderation approach.
    • Incentives:
      • Low operational costs for basic relays.
      • Potential for premium services like extended data storage and content moderation as paid subscriptions.
    • Ecosystem:
      • Growing rapidly, fueled by the popularity of the Damus app.
      • Attracting a significant user base of Bitcoin enthusiasts.
      • Still in early stages, with many applications in the prototype phase.

    2. ActivityPub:

    • Focus: Decentralized alternative to traditional social media platforms.
    • Mechanism:
      • Employs a federated network of instances (servers).
      • Users register on specific instances, which communicate with each other to deliver messages.
    • Data Storage: Stored on the user’s chosen instance, with the option for export and migration.
    • Content Moderation: Instance-specific, allowing for diverse moderation policies across the network.
    • Incentives:
      • Primarily driven by community contributions and volunteer efforts.
      • Sustainability concerns due to the lack of robust monetization models for instance operators.
    • Ecosystem:
      • Mature ecosystem with established applications like Mastodon.
      • Attracts users seeking refuge from centralized censorship and control.

    3. Farcaster:

    • Focus: Building a decentralized social network with a user-friendly experience.
    • Mechanism:
      • Three-layer architecture: Ethereum blockchain for user registration, a network of hubs for data synchronization, and client applications.
      • Hubs maintain a real-time synchronized copy of the network’s data.
    • Data Storage: User IDs on the Ethereum blockchain, content and social graph on the network of hubs.
    • Content Moderation:
      • Currently unclear, potentially delegated to individual applications.
      • Early focus on curated growth through an invitation-only system.
    • Incentives:
      • Short-term reliance on low costs and community enthusiasm.
      • Long-term plans for protocol revenue sharing with hub operators.
    • Ecosystem:
      • Early stage but well-funded.
      • Aiming to balance decentralization with a smooth user experience.

    4. Lens Protocol:

    • Focus: Decentralized social graph that empowers creators and communities.
    • Mechanism:
      • Built on the Polygon blockchain, leveraging its scalability and lower transaction fees.
      • Users own their social graph data as NFTs (non-fungible tokens).
    • Data Storage:
      • Social graph data stored on the Polygon blockchain.
      • Content can be stored on-chain or off-chain using IPFS (InterPlanetary File System).
    • Content Moderation:
      • Can be implemented at the application level or through community governance mechanisms.
    • Incentives:
      • Native token ($LENS) for governance and potential monetization opportunities.
      • Enables new forms of creator monetization through NFTs and social tokens.
    • Ecosystem:
      • Rapidly growing ecosystem of applications and communities.
      • Strong focus on creator empowerment and ownership.

    Conclusion:

    The decentralized social media landscape is evolving rapidly, with each protocol offering a unique approach to address the limitations of centralized platforms. The success of these protocols will depend on their ability to attract users, foster vibrant ecosystems, and navigate the challenges of content moderation and sustainability.

  • 深入探索 Deep Java Library (DJL)

    在深度学习领域，Python 一直占据着主导地位，拥有 TensorFlow 和 PyTorch 等强大的框架。然而，Java 作为企业级应用的支柱语言，也渴望在深度学习浪潮中占据一席之地。Deep Java Library (DJL) 应运而生，它致力于弥合 Java 生态系统与深度学习之间的鸿沟。

    DJL：用 Java 语音构建深度学习应用的桥梁

    DJL 是一个开源的深度学习框架，专为 Java 开发者设计。它提供了一套直观且易于使用的 API，用于构建、训练和部署深度学习模型。

    DJL 的核心优势：

    • 专为 Java 打造： DJL 允许开发者使用熟悉的 Java 语法和工具构建深度学习应用，无需切换语言或学习复杂的 Python 库。
    • 引擎无关性： DJL 支持多种深度学习引擎，包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和 OnnxRuntime。开发者可以自由选择最适合其需求的引擎，并轻松地在不同引擎之间切换。
    • 模型库： DJL 提供了丰富的预训练模型库，涵盖图像分类、对象检测、自然语言处理等多个领域。开发者可以直接使用这些模型进行推理或微调，快速构建原型或部署应用。
    • 高性能： DJL 针对性能进行了优化，可以充分利用多核 CPU 和 GPU 进行训练和推理。

    DJL 的应用场景

    DJL 适用于各种深度学习应用场景，包括：

    • 图像识别： 使用预训练模型或自定义模型进行图像分类、对象检测等任务。
    • 自然语言处理： 进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
    • 预测分析： 构建时间序列模型进行预测和异常检测。
    • Java 应用集成： 将深度学习功能集成到现有的 Java 应用中，例如推荐系统、欺诈检测等。

    DJL 实例：图像分类

    以下代码示例展示了如何使用 DJL 和预训练的 ResNet-50 模型进行图像分类：

    // 加载预训练的 ResNet-50 模型
Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder()
        .setTypes(Image.class, Classifications.class)
        .optModelUrls("https://mlrepo.djl.ai/modelpaths/resnet50_v1/resnet50_v1_tf_cpu.zip")
        .build();
try (ZooModel<Image, Classifications> model = ModelZoo.loadModel(criteria);
     Predictor<Image, Classifications> predictor = model.newPredictor()) {

    // 加载待分类的图像
    Image img = ImageFactory.getInstance().fromUrl("https://djl.ai/images/kitten.jpg");

    // 执行推理
    Classifications classifications = predictor.predict(img);

    // 打印分类结果
    System.out.println(classifications);
}

    总结：

    DJL 为 Java 开发者打开了深度学习的大门，让他们能够利用现有的技能和工具构建强大的 AI 应用。随着 DJL 的不断发展和完善，我们可以预见 Java 在深度学习领域将会扮演越来越重要的角色。

  • KerasCV 和 KerasNLP：赋予视觉和语言处理超能力

    近年来，深度学习在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。然而，构建和训练最先进的模型需要大量的计算资源和专业知识，这给许多研究人员和实践者带来了挑战。为了解决这些问题，谷歌的 Keras 团队推出了 KerasCV 和 KerasNLP，这是 Keras API 的扩展，旨在简化 CV 和 NLP 工作流程。

    模块化设计：构建复杂模型的基石

    KerasCV 和 KerasNLP 采用模块化、分层的设计方法，为用户提供了三种主要抽象级别：

    1. 基础组件： 这些组件是构建和训练预处理管道、模型和评估逻辑的可组合模块。例如，KerasCV 提供了丰富的预处理层，可以轻松构建数据增强管道，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
    # 应用灰度预处理到输入
(images, labels), _ = keras.datasets.cifar10.load_data()
to_grayscale = keras_cv.layers.preprocessing.Grayscale()
augmented_images = to_grayscale(images)
    1. 预训练主干： 用户可以使用预训练的模型主干进行微调，例如 ResNet、BERT 和 GPT2 等流行架构。这些主干模型通常在大型数据集上进行训练，可以为各种下游任务提供良好的起点。
    2. 任务模型： 这些模型针对特定任务进行了预先配置，例如图像分类、对象检测、文本生成和问答。任务模型结合了较低 API 级别的预处理和建模模块，创建了一个统一的训练和推理接口，可以直接对原始文本或图像输入进行操作。

    预设 API：快速构建最先进模型

    预设 API 提供了一种创建最先进的 CV 和 NLP 模型的便捷方法。预设是已经在特定数据集上训练过的预配置模型，可用于特定任务。

    例如，要使用预设 API 创建 RetinaNet 模型，只需导入 keras_cv.models 模块，然后在 RetinaNet 类上调用 from_preset() 方法：

    # 从预设加载架构和权重
model = keras_cv.models.RetinaNet.from_preset(
    "resnet50_imagenet",
)

    性能优势：多后端支持和 XLA 编译

    KerasCV 和 KerasNLP 支持 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 等多个后端，允许用户选择最适合其需求的框架。此外，它们还支持 XLA 编译，这可以显著提高模型的训练和推理速度。

    Kaggle 模型：开放获取预训练模型

    所有 KerasCV 和 KerasNLP 的预训练模型都发布在 Kaggle 模型平台上，并且可以在没有互联网连接的情况下使用。这为研究人员和实践者提供了便捷地访问和使用最先进模型的机会。

    未来展望：多模态和模型服务

    Keras 团队计划在未来扩展 KerasCV 和 KerasNLP 的功能，包括支持更广泛的多模态模型和优化与后端特定大型模型服务解决方案的集成。

    结论：赋能 CV 和 NLP 创新

    KerasCV 和 KerasNLP 为快速原型设计新模型提供了模块化组件，并为许多计算机视觉和自然语言处理工作流提供了标准的预训练主干和任务模型。它们可以被 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 的用户利用。得益于后端可选性和 XLA 编译，KerasCV 和 KerasNLP 提供了最先进的训练和推理性能。

    参考文献

    • Chollet, F. et al. (2015). Keras. https://keras.io/
    • Watson, M. et al. (2024). KerasNLP: Natural Language Processing with Keras.
    • Wood, L. et al. (2024). KerasCV: Computer Vision with Keras.
    • Abadi, M. et al. (2015). TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems.
    • Bradbury, J. et al. (2018). JAX: Autograd and XLA for High-Performance Machine Learning Research.
    • Paszke, A. et al. (2019). PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library.
    • Sabne, A. (2020). XLA: The TensorFlow Compiler.
    • Devlin, J. et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
    • Jiang, Q. et al. (2023). Mistral 7B.
    • Kirillov, A. et al. (2023). Segment Anything.
    • Team, G. (2024). Gemma.
    • Wolf, T. et al. (2020). Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing.

  • KerasNLP: Your Gateway to State-of-the-Art NLP with TensorFlow

    KerasNLP is a powerful library that brings the simplicity and ease-of-use of Keras to the world of Natural Language Processing (NLP). Built on top of TensorFlow, it provides a comprehensive suite of tools for building, training, and deploying state-of-the-art NLP models.

    Key Features:

    • Pre-trained Models: Access a wide range of pre-trained models for tasks like text classification, question answering, summarization, and more. These models are ready to use off-the-shelf or fine-tune on your own data.
    • Modular Architecture: KerasNLP embraces modularity, allowing you to easily combine and customize different components like tokenizers, embeddings, encoders, and decoders to build your own custom NLP pipelines.
    • User-Friendly API: Leverage the intuitive Keras API for defining, training, and evaluating your models. The familiar syntax makes it easy for both beginners and experts to dive into NLP.
    • Seamless TensorFlow Integration: Built directly on TensorFlow, KerasNLP benefits from TensorFlow’s ecosystem, including distributed training, model optimization, and deployment options.

    What can you do with KerasNLP?

    • Text Classification: Categorize text into predefined classes (e.g., sentiment analysis, spam detection).
    • Sequence Tagging: Assign labels to words in a sequence (e.g., named entity recognition, part-of-speech tagging).
    • Question Answering: Develop models that can answer questions based on given context.
    • Text Summarization: Generate concise summaries of longer texts.
    • Machine Translation: Translate text from one language to another.
    • Text Generation: Create new text, like poems, code, scripts, musical pieces, email, letters, etc.

    Getting Started with KerasNLP:

    1. Installation: Install KerasNLP using pip:
       pip install keras-nlp
    1. Load a Pre-trained Model:
       import keras_nlp
   # Load a BERT model for text classification
   classifier = keras_nlp.models.BertClassifier.from_preset("bert_base_en_uncased")
    1. Preprocess Text:
       # Tokenize and encode the input text
   inputs = keras_nlp.preprocess.bert_preprocess(
       "This is an example sentence.", classifier.tokenizer
   )
    1. Make Predictions:
       # Get the predicted class probabilities
   probs = classifier(inputs)

    Advantages of KerasNLP:

    • Ease of Use: Keras’s intuitive API makes building and training NLP models straightforward.
    • Flexibility: The modular design allows for customization and experimentation with different architectures.
    • Performance: Built on TensorFlow, KerasNLP benefits from optimized performance and scalability.
    • Strong Community Support: Backed by a vibrant community and active development.

    Conclusion:

    KerasNLP provides a powerful and accessible toolkit for tackling a wide range of NLP tasks. Whether you’re a beginner or an experienced practitioner, KerasNLP empowers you to leverage the latest advancements in NLP and build cutting-edge applications.

  • KerasCV和KerasNLP：视觉和语言的增强

    在机器学习领域，Keras是最常用的工具之一，它提供了高层次的抽象来构建和训练机器学习模型。近年来，计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的发展给从业者带来了新的挑战。一方面，随着模型规模的不断增大，从头开始训练一个最先进的模型变得成本过高；另一方面，有效的数据预处理和度量计算也变得更加困难。为了解决这些问题，研究人员提出了KerasCV和KerasNLP这两个库，它们是Keras API在CV和NLP领域的扩展。

    KerasCV和KerasNLP的设计目标：

    KerasCV和KerasNLP旨在提供易于使用且性能优越的工具，支持在JAX、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架上运行，以促进快速实验和模型开发。它们采用了模块化和分层的设计思想，为用户提供了不同层次的抽象和灵活性。

    KerasCV和KerasNLP的主要功能：

    • 基础组件：KerasCV和KerasNLP提供了构建和训练预处理流水线、模型和评估逻辑的可组合模块。这些组件可以在Keras Domain Packages生态系统之外使用，具有高度的灵活性。
    • 预训练骨干模型：这些库还提供了预训练的模型骨干，可以用于微调。在NLP模型中，还可以创建匹配的分词器。
    • 任务模型：KerasCV和KerasNLP提供了专门针对特定任务的端到端模型，如NLP中的文字生成和CV中的对象检测。这些任务模型结合了底层API中的预处理和建模模块，可以直接在原始输入上进行训练和推理。
    • 高效训练支持：库支持XLA编译，提高了训练效率。使用tf.data API运行所有预处理，通过编译的TensorFlow操作图来实现高效的数据处理。
    • 统一的分布式API：KerasCV和KerasNLP兼容Keras统一分布式API，支持模型和数据的并行处理，简化了模型的分布式训练配置。
    • 开源和社区贡献：这两个库完全开源（Apache 2.0许可），在GitHub上可供用户下载和使用，鼓励社区贡献和协作。

    KerasCV和KerasNLP的性能表现：

    论文中提供了KerasCV和KerasNLP在不同模型上的性能测试结果。例如，使用NVIDIA A100 GPU进行的实验显示，KerasCV和KerasNLP在模型训练和推理方面具有良好的性能。论文还与HuggingFace Transformers库进行了比较，突出了KerasNLP和KerasCV的设计哲学和方法的优势。

    未来的研究方向：

    论文中还提出了一些可以进一步探索的研究方向。例如，扩展多模态模型的提供，以支持更广泛的应用；优化与后端特定大型模型服务解决方案的集成，确保无缝部署和可扩展性。

    总之，KerasCV和KerasNLP为CV和NLP领域的研究人员和从业者提供了强大而易用的工具。它们的模块化和分层设计使得构建和训练模型变得更加简单和高效。通过提供预训练的模型骨干和任务模型，以及支持XLA编译和tf.data API的高效训练支持，KerasCV和KerasNLP为CV和NLP任务的快速实验和模型开发提供了便利。

    参考文献：

    KerasCV和KerasNLP的相关论文：

    更多关于KerasCV和KerasNLP的信息可以在官方网站和GitHub上找到。

    • Matthew Watson, Divyashree Shivakumar Sreepathihalli, François Chollet, Martin Görner, Kiranbir Sodhia, Ramesh Sampath, Tirth Patel, Haifeng Jin, Neel Kovelamudi, Gabriel Rasskin, Samaneh Saadat, Luke Wood, Chen Qian, Jonathan Bischof, Ian Stenbit. “KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups.” [PDF8].
    • François Chollet, et al. “Keras: The Python Deep Learning library.” Journal of Machine Learning Research 22.3 (2021): 1-7.
    • Thomas Wolf, et al. “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing.” Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations. 2020.

    原始论文：

    • [PDF8] KerasCV and KerasNLP: Vision and Language Power-Ups

  • 现代男女关系的反思：从“妇女优先”到权责失衡

    在当今社会，男女平等是一个备受关注的话题。然而，随着社会的发展和观念的变化，男女平等的问题变得更加复杂和多面化。本文将探讨“妇女优先”现象对男女关系的影响，并反思其中存在的权责失衡问题。

    妇女优先：是习惯还是剥削？

    在我们的日常生活中，“妇女优先”似乎已经成为一种习惯。然而，这种习惯是否真的促进了男女平等？还是说，它反而加剧了性别之间的对立和剥削？

    从小学到大学，男女共同存在的场合中，部分女生表现出的优越感和对男性的工具化心理已经引起了一些人的不满。很多女性在享受“妇女优先”的同时，往往忽视了自己对社会和他人的责任。例如，在公共交通工具上，女性优先享有座位，但男性却承担了更多的体力劳动。这种不平衡的现象不仅没有促进男女平等，反而加深了性别之间的隔阂。

    女性的自我与利己主义

    许多女性在处理问题时，更倾向于感性和利己主义。她们往往根据自己的喜好来决定一切，而缺乏深思熟虑的公正思考。这种情况下，如果社会没有用道德标准来规范她们的行为，或用法律准绳来惩罚她们的错误，反而鼓励她们利用性别优势和规则优势攫取利益，那么这种现象必然会破坏社会的公平和男女之间的平等。

    举个例子，在职场中，一些女性可能利用性别优势获得了更多的晋升机会，而男性则可能因为这些“不公平”的竞争感到沮丧和不满。这种现象不仅影响了职场的和谐，也对整体的工作效率造成了负面影响。

    权力的转移与义务的缺失

    随着科技和社会规则的发展，男性的权力正在逐渐让渡给女性。然而，这种让渡并没有同步进行义务和责任的转移。结果，女性在享受更多权力的同时，却没有承担相应的责任和义务。这导致女性变得越来越娇贵，缺乏坚韧和质朴。

    例如，在家庭中，传统上由男性承担的经济责任现在逐渐由女性分担，但在家务劳动和育儿责任方面，男性的参与度并没有得到相应的减少。这种不对称的权力和责任分配，不仅影响了家庭的和谐，也对男女关系带来了新的挑战。

    男女关系的缩影：以“胖猫”事件为例

    “胖猫”事件是当前中国男女关系的一个缩影。这个事件让人们意识到，男女婚恋中存在许多不稳定因素，特别是男性在追求女性时常常被利用，演变成一种被称为“舔狗”的行为。

    这种现象揭示了男女关系中的深层次问题：男性在追求女性的过程中，付出远远多于回报，而女性则利用这种不平衡获取更多的利益。这种不对等的关系，不仅破坏了男女之间的平等，也对社会的和谐发展产生了负面影响。

    男女共同觉醒：走出死胡同

    随着社会的发展，不仅是女性在觉醒，男性也在跟着觉醒。当事情走入死胡同，更多男性的行为只会进一步印证许多问题的存在。越来越多的男性开始意识到保护自身权益的重要性，并从更加深入和公平的角度思考男女之间的相处之道。

    例如，越来越多的男性开始关注自身的心理健康和权益保护，积极参与到反对性别歧视的行动中来。这种觉醒不仅有助于改善男女关系，也为社会的和谐发展提供了新的动力。

    结语

    通过对当前男女关系中存在的问题进行反思和讨论，我们可以更好地理解如何在社会中实现真正的男女平等。在这个过程中，既需要女性认识到自身的责任和义务，也需要男性勇敢地维护自己的权益。只有这样，我们才能共同创造一个更加公平和谐的社会。

    参考文献：

    作者：叶子
    链接：[https://www.zhihu.com/question/655227844/answer/3518102336](https://www.zhihu.com/question/655227844/answer/351810233

  • EDU邮箱在国内滥用现象解析

    在中国，EDU邮箱（教育邮箱）通常是为在校大学生和教职员工提供的专用电子邮件服务。由于EDU邮箱可以享受大多数软件和硬件的学生优惠，因此成为了许多人追逐的对象。然而，这也导致了一些滥用现象的出现。本文将详细讨论EDU邮箱的使用与滥用情况，并探讨其背后的原因。

    EDU邮箱的主要用途

    EDU邮箱的主要用途在于获取各种教育优惠。这些优惠包括但不限于以下几个方面：

    1. 学生版软件优惠

    不少软件公司会为持有EDU邮箱的用户提供学生版软件的优惠或免费使用，例如：

    • Autodesk：提供AutoCAD、3ds Max、Maya等软件的免费教育版。
    • JetBrains：提供IntelliJ IDEA、PyCharm等开发工具的免费教育版。
    • Microsoft：通过Microsoft Imagine（现称Azure for Students）提供Azure服务和Visual Studio等软件的免费使用。

    2. 硬件购买优惠

    持有EDU邮箱的用户可以在购买硬件时享受教育优惠：

    • 苹果教育商店：提供MacBook、iPad等产品的教育优惠价格。
    • 微软教育商城：提供Surface设备和其他微软硬件的折扣。

    3. 云服务和开发者工具

    EDU邮箱还可以用于申请一些云服务和开发者工具的优惠或免费使用：

    • GitHub学生包：提供GitHub Pro、DigitalOcean、Namecheap等多项服务的优惠。
    • Google Drive：部分国外大学EDU邮箱可以享受Google Drive的无限容量。

    EDU邮箱的滥用现象

    尽管EDU邮箱的初衷是为教育工作者和学生提供便利和优惠，但在实际使用过程中，出现了一些滥用现象。

    1. 非学生身份使用

    一些非学生身份的人通过非法手段获取EDU邮箱，用于申请学生优惠。这种滥用行为不仅违反了相关服务的使用条款，还可能导致优惠政策的调整或取消。例如，有人通过淘宝购买EDU邮箱来获取软件或硬件的教育优惠。

    2. 账号买卖

    在一些交易平台上，EDU邮箱成为了一种商品，价格从几十元到几百元不等。这种买卖行为不仅破坏了教育优惠的公平性，还有可能导致账户信息泄露和安全问题。例如，某用户在知乎上提到，国内一些高校的EDU邮箱在淘宝上大量出售。

    3. 过度滥用导致封禁

    由于滥用现象的普遍存在，一些服务提供商开始严格审核EDU邮箱的使用资格，并采取封禁措施。例如，部分用户在申请JetBrains的学生认证时被拒，原因是他们的EDU邮箱被怀疑存在滥用行为。

    结语

    EDU邮箱为在校学生和教育工作者提供了许多便利和优惠，但滥用现象的存在破坏了这一初衷。作为用户，我们应当遵守相关规定，合理合法地使用EDU邮箱，享受其带来的优惠和便利。同时，相关机构和企业也应加强审核和管理，以维护教育优惠的公平性和有效性。

    参考文献

    1. EDU教育邮箱有这么多学生福利，你确定不搞一个？-CSDN博客
    2. edu邮箱官方购买渠道手把手选购指南记录_国内edu邮箱-CSDN博客
    3. EDU邮箱 – 知乎