Python中的与、或和非逻辑运算符在数字电子学中的应用
逻辑运算符与或非
“!”(逻辑非)、“&&”(逻辑与)、“||”(逻辑或)是三种逻辑运算符。
逻辑运算一般用于连接多个关系,并得到最终的值是真是假。
与关系,所有的都是真结果才是真
或关系,至少一个为真结果也为真
非关系,真为假,假为真
与关系的执行顺序,从头开,始一直到有一个不成立就停止。
或关系会从头到尾去执行。
逻辑运算符把各个运算的变量(或常量)连接起来组成一个逻辑表达式。
逻辑运算符有4个,它们分别是: !(逻辑非)、 ||(逻辑或)、&&(逻辑与) ^(异或)。在位运算里面还有 &(位 与)、|(位或)的运算。
什么是逻辑运算?
逻辑运算用来判断一件事情是“对”的还是“错”的,或者说是“成立”还是“不成立”,判断的结果是二值的,即没有“可能 是”或者“可能不是”,这个“可能”的用法是一个模糊概念,在计算机里面进行的是二进制运算,逻辑判断的结果只有二个值, 称这二个值为“逻辑值”,用数的符号表示就是“1”和“0”。其中“1”表示该逻辑运算的结果是“成立”的,如果一个逻辑运 算式的结果为“0”,那么这个逻辑运算式表达的内容“不成立“。
例如:用1101和0100这两个来讲解
逻辑与即1101 & 0100,就是按位相与,与的概念可以同俗的理解为,一个电路有两个串联的开关,只有同时关闭两个开关电路才通,打开任意一个开关电路都不通,所以那两个数逻辑与的结果是0100。
逻辑或即1101 | 0100,就是按位相或,也可以理解为,一个电路有两个并联的开关,只要有一个开关是关闭的,那就电路就可以连通,只有两个开关同时打开电路才不通。结果为1101。
逻辑非 即 !1101,这个简单,就按位取反,为0010
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一种结构设计模式,允许在对象中动态添加新行为。它通过创建一个封装器来实现这一目的,即把对象放入一个装饰器类中,然后把这个装饰器类放入另一个装饰器类中,以此类推,形成一个封装器链。这样,我们就可以在不改变原始对象的情况下动态添加新行为或修改原始行为。 在 Java 中,实现装饰器设计模式的步骤如下: 定义一个接口或抽象类作为被装饰对象的基类。 公共接口 Component { void operation; } } 在本例中,我们定义了一个名为 Component 的接口,该接口包含一个名为 operation 的抽象方法,该方法定义了被装饰对象的基本行为。 定义一个实现基类方法的具体装饰对象。 公共类 ConcreteComponent 实现 Component { public class ConcreteComponent implements Component { @Override public void operation { System.out.println("ConcreteComponent is doing something...") ; } } 定义一个抽象装饰器类,该类继承于基类,并将装饰对象作为一个属性。 公共抽象类装饰器实现组件 { protected Component 组件 public Decorator(Component component) { this.component = component; } } @Override public void operation { component.operation; } } } 在这个示例中,我们定义了一个名为 Decorator 的抽象类,它继承了 Component 接口,并将被装饰对象作为一个属性。在操作方法中,我们调用了被装饰对象上的同名方法。 定义一个具体的装饰器类,继承自抽象装饰器类并实现增强逻辑。 公共类 ConcreteDecoratorA extends Decorator { public ConcreteDecoratorA(Component 组件) { super(component); } } public void operation { super.operation System.out.println("ConcreteDecoratorA 正在添加新行为......") ; } } 在本例中,我们定义了一个名为 ConcreteDecoratorA 的具体装饰器类,它继承自装饰器抽象类,并实现了操作方法的增强逻辑。在操作方法中,我们首先调用被装饰对象上的同名方法,然后添加新行为。 使用装饰器增强被装饰对象。 公共类 Main { public static void main(String args) { Component 组件 = new ConcreteComponent; component = new ConcreteDecoratorA(component); 组件操作 } } 在这个示例中,我们首先创建了一个被装饰对象 ConcreteComponent,然后通过 ConcreteDecoratorA 类创建了一个装饰器,并将被装饰对象作为参数传递。最后,调用装饰器的操作方法,实现对被装饰对象的增强。 使用场景 在 Java 中,装饰器模式被广泛使用,尤其是在 I/O 中。Java 中的 I/O 库使用装饰器模式实现了不同数据流之间的转换和增强。 让我们打开文件 a.txt,从中读取数据。InputStream 是一个抽象类,FileInputStream 是专门用于读取文件流的子类。BufferedInputStream 是一个支持缓存的数据读取类,可以提高数据读取的效率,具体代码如下: @Test public void testIO throws Exception { InputStream inputStream = new FileInputStream("C:/bbb/a.txt"); // 实现包装 inputStream = new BufferedInputStream(inputStream); byte bytes = new byte[1024]; int len; while((len = inputStream.read(bytes)) != -1){ System.out.println(new String(bytes, 0, len)); } } } } 其中 BufferedInputStream 对读取数据进行了增强。 这样看来,装饰器设计模式和代理模式似乎有点相似,接下来让我们讨论一下它们之间的区别。 第三,与代理模式的区别: 代理模式的目的是控制对对象的访问,它在对象外部提供一个代理对象来控制对原对象的访问。代理对象和原始对象通常实现相同的接口或继承相同的类,以确保两者可以相互替换。 装饰器模式的目的是动态增强对象的功能,而这是通过对象内部的包装器来实现的。在装饰器模式中,装饰器类和被装饰对象通常实现相同的接口或继承自相同的类,以确保两者可以相互替代。装饰器模式也被称为封装器模式。 在代理模式中,代理类附加了与原类无关的功能。
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openEuler郑州用户组成立!openEuler与hyperfusion携手共建河南地区用户生态 - 开幕致辞 超融合操作系统业务总经理、openEuler委员会成员蒋振华先生为本次活动致辞。 在本次活动的致辞中,他提到,作为openEuler社区早期的成员,超融合见证了openEuler从成立到在各行业商业落地,再到跨越生态拐点的过程,感谢openEuler提供了一个全产业链共同创新的平台,共同推动创新技术的商业落地。 同时,本次活动得到了郑州市郑东新区大数据管理局、郑州中原科技城投资服务局的大力支持。 郑东新区大数据管理局曹光远 在活动致辞中表示,openEuler的应用和*应用设施的深度优化,为郑东新区数字化转型提供了安全、可靠、高性能的技术基础;郑州中原科技城招商服务局王林表示,郑东新区欢迎所有openEuler生态相关企业扎根当地,围绕openEuler社区共同发展,形成合力。 openEuler社区及运维功能介绍 openEuler技术委员会委员胡峰 openEuler技术委员会委员胡峰先生在本次活动中介绍了openEuler社区目前发展的整体情况,并重点从技术层面介绍了openEuler的运维功能。 openEuler 晚会 胡峰先生介绍智能运维工具 A-Ops 和 openEuler gala、 阿波罗 Apollo、智能漏洞管理解决方案等新功能,以及涵盖各种运维场景的精品运维组件。在*交流环节,许多用户就目前使用的 openEuler 在*交流环节,许多用户就自己在使用openEuler过程中遇到的一些问题与胡峰先生进行了进一步的交流。 软硬结合,构建多样化算力操作系统 Hyperfusion 基于 openEuler 的基础上,结合自身软硬件技术积累,推出了富讯服务器操作系统 FusionOS FusionOS. FusionOS 首席架构师张海亮 分享了 FusionOS FusionOS首席架构师张海亮分享了FusionOS的软硬件协同优势、卓越的性能和可靠性,以及FusionOS在金融、运营商、*、互联网等行业的实践案例,引起了众多用户的兴趣,分享结束后,不少参会者就FusionOS的特点向讲师提问并进行了交流。
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什么是可用性测试?有效性(Effectiveness)-- 用户完成特定任务和实现特定目标的正确性和完整性程度;效率(Efficiency)-- 用户完成任务的正确性和完整性程度与所用资源(如时间)之比;满意度(Satisfaction)-- 用户在使用产品时的主观满意度和接受程度。 2.如何获得可用性? 可以参考以下原则:Gould、Boies 和 Lewis(1991 年)为以用户为中心的设计定义了 4 个重要原则: 早期以用户为中心:设计者应在设计过程的早期就努力了解用户的需求。 综合设计:设计的所有方面都应同步发展,而不是按顺序进行。使产品的内部设计始终与用户界面的需求保持一致。 早期和持续测试:当今唯一可行的软件测试方法是经验主义方法,即如果实际用户认为设计可行,该设计就是可行的。通过在整个开发过程中引入可用性测试,用户就有机会在产品推出之前对设计提出反馈意见。 迭代设计:大问题往往掩盖了小问题的存在。设计人员和开发人员应在整个测试过程中对设计进行迭代。 3...什么是可用性测试? 可用性测试是根据可用性标准对图形用户界面进行的系统评估。 可用性测试是衡量用户与系统(网站、软件应用程序、移动技术或任何用户操作设备)交互时的体验质量。4.如何进行可用性测试? l 实验室实验
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iCloud 切换区域,中国区保留 appStore(更新)--自 2018 年 2 月 28 日起,中国区 iCloud 由云上贵州管理 苹果公司发布的公告 https://support.apple.com/zh-cn/HT208352 关键词 关键部分 受影响的 iCloud 账户:国家或地区设置为 "中国 "的 Apple ID。 iCloud 包含的服务照片、邮件、通讯录、日历、提醒事项、备忘、书签、钱包、钥匙串、云备份、云驱动器、应用程序数据 新条款和条件: 同意仅出于本协议允许的目的并在中国法律允许的范围内使用服务。 云桂洲在提供服务时应使用合理的技能并尽职尽责,但在适用法律允许的最大范围内,我们不保证或担保您通过本服务存储或访问的任何内容不会意外损坏、崩溃、丢失或根据本协议的条款被删除,如果发生此类损坏、崩溃、丢失或删除,我们不承担任何责任。您应自行负责维护您的信息和数据的适当备份。 Apple 和云上贵州有权访问您存储在服务中的所有数据,包括有权根据适用法律相互之间共享、交换和披露所有用户数据(包括内容)。 本协议的解释、效力和履行应适用*法律。对于因本协议引起的或与本协议有关的任何争议,云桂洲和您同意提交中国国际经济贸易仲裁委员会(CIETAC)根据提交仲裁时有效的法律在北京进行具有约束力的仲裁。 由云桂洲管理,用户选择: 停用; ID 到地区; 受 iCloud(由云桂洲运营)条款和条件约束 首先,我想说说我对数据安全的看法。 当我在朋友圈发布通知时,有些朋友回复说国外的操作并没有多安全,或者国外的安全只是相对于国外而言的等等。首先,我非常感谢这些朋友,这让我反思什么是数据安全。以下观点均属个人观点: 国外的月亮一定比国内圆? 这是一个根深蒂固的问题,只要有人说国外的东西比国内好,就会有人嘲笑崇洋媚外。我觉得我们在某些方面应该向国外学习,比如搜索引擎和版权问题。打开百度搜索 "数据安全",第一行肯定是广告。打开谷歌搜索 "数据安全",第一条就是 "数据安全_百度百科" .....各种版权问题大家都明白,支持正版,但不仅客户一心想找免费破解,就连作者也往往没有保护自己劳动成果或产品的想法。但从另一个层面来说,国内的发展和安全,甩国外几条街。没有说哪里好,哪里不好,辩证地去学习更好。 国外也有别有用心的数据泄露,谈何安全? 从加密解密的角度看,自古以来就没有绝对安全的加密,只有相对安全的做法。苹果的棱镜门、微软的 cpu 漏洞,各种参差不齐的被破解案例 ....是的,这的确是一个很好的论据,但凡事都不能只看一面,当年苹果面对FBI破解手机的要求,几经论证,苹果还是拒绝破解。这点拿到国内,只要上面的文件传达下去,还有企业敢说不吗?还敢说不吗? 关于这次iCloud数据迁移个人看法? 把数据迁移到贵州的云端,相当于把手机的所有数据都存储在贵州的云端服务器上。也许访问数据的速度会快很多,但我会把我的iCloud区放到美国,因为我不想数据存在云上贵州后经常接到莫名其妙的电话或短信,更不想因为乱用国外服务器而被请去喝茶。iCloud一个ID,即从中国账号转到美国区,主要用于数据存在美国服务器上。appStore一个ID,除了注册一个中国ID外,专门用来下载应用用,因为国外ID不支持酷狗和网易云等应用。麻烦的是,用了新的 appStore ID 后,当前的应用还得重新下载安装,因为旧的应用 ID 与新的应用 ID 不兼容,安装不了。最后,iCloud迁移后,国内用户使用美国服务器,估计要 "扶墙 "了。 专业步骤: 首先,进行appleID设置,这是前提条件,否则无法选择转移区域! 取消 appleID 的双重认证 取消家庭共享选项 二、窗口下载并安装 icloud 3.0 版
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
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对话NGC蔡岩:从机制创新到价值沉淀,解析DeFi产品开发逻辑 |链捕手 - 真正的DeFi产品首先要有足够的安全性和稳定性,如果能在此基础上有一些功能创新,那就非常好了。像 Uniswap 这样逐渐成为 DeFi 基础架构的产品,可遇而不可求。 链式捕手:固定利率协议之前关注度比较高,但观察下来发现,大部分协议还是类似于传统金融CDO(抵押债务凭证)的玩法,风险系数很高,您如何理解这块业务的价值和风险? 蔡岩:确实有些定息协议类似CDO玩法,背后绑定一个债券,但并不是所有的定息协议都是这样的玩法,像这种CDO玩法的主要代表项目是88mph,背后绑定的是Aave、Compoud这样的借贷协议,在此基础上做定息和浮息债券;像APWine,背后同样是Aave,它会发行期货收益代币来锁定你的收益;Notional本身是做借贷市场的,在此基础上做定息协议。 非 CDO 的玩法,比如 Horizon,更像是一个利率撮合器,背后需要用户通过拍卖产生更合适的目标收益率;像 Saffron、BarnBridge 等是通过风险分级来定义不同的收益率。总的来说,创新还是挺多的。 价值层面是创新和想象力,因为在传统金融领域,比如银行做固定收益证券,或者评级机构给风险分级,这些业务都非常大,利润也很丰厚。而 DeFi 的对口业务给了类似业务很大的想象空间。尤其是固定利率协议的成熟产品不多,尝试各种微创新是很有意义的。 风险程度还是要具体到不同的玩法,比如,在 Aave、Compoud 等借贷协议的固定利率协议背后,如果这些借贷协议受到攻击,与之绑定的固定利率协议也会受损。 同样,如果自己做借贷市场,可能更需要更强的开发能力。再有,如果该程序的机制或参数设计不当,同样会导致协议运行不稳定,并可能造成大量用户清盘。 总的来说,风险在于固定利率协议的设计,这是一个非常复杂的过程,需要不断地尝试和出错。 链式捕捉器:刚刚提到背后是Aave/Compound的固定费率协议风险较大,您认为Aave最大的不确定性和创新点分在哪里? 蔡岩:其实爱钱进一直被认为是走在行业前列的项目,他们的迭代速度非常快,比如率先尝试闪贷、推出新的经济激励模式、推出目前业内首个安全模块、尝试L2解决方案等等。 而在主要的借贷业务上,他们又十分谨慎,比如在抵押率、清算系数等风险参数的设计上相对于其他借贷协议较为保守,并不会存在为了吸引更多借贷资金而降低风险的要求。 与许多 DeFi 项目一样,即使 Aave 进行了多次审计,也无法保证不存在漏洞。前段时间,Aave 刚进入 V2 阶段时,白帽黑客就指出了某个漏洞。 之前的创新点可能是闪电借贷,这是当时业内独一无二的新产品功能,也为 Aave 带来了不少收益。当然,也有人批评闪电贷只能方便黑客实现资金效益的最大化,但工具本身并没有错,未来闪电贷肯定会有更多的应用场景。 其次是安全模块的设计,这有点像项目本身的储备金库,保障项目的安全性,这也是爱维开创的先河。说实话,目前大多数项目都没有做到代币模式的良性或正向运营,也做不到像Aave一样的安全模块,这是一个不小的门槛。 Chaincatcher从某种程度上来说,挖矿模式是DeFi财富效应的根本支撑,但Aave的CEO却说挖矿机制带来的动力是不可持续的,您怎么看这个观点? 蔡岩:"挖矿机制 "不可能失效,因为它是一种激励机制,或者说是项目冷启动的一种方式。但流动性开采亚博体育手机客户端不会一直高涨。比如去年11月的流行性挖矿高APY持续了一两个月就崩盘了,导致DeFi市场大幅回调。 Aave、Uniswap、Synthetix等项目真正爆发进入市值前15名也是在今年2月,我更倾向于这是头部DeFi长期价值的体现。虽然大家都喜欢抢高APY的矿机,但我个人很少参与挖矿,所以我并不觉得流动性挖矿是DeFi的基本面支撑。
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实时音频和视频技术的发展与应用-1.1 双重音频和视频 从架构上看,双人音视频系统相对简单明了。红点代表房间信令服务,房间信令服务的主要功能是管理房间信息,实现容量协商和上下行链路的质量调节,例如当下行信道发生拥塞时,上行线路的码率和分辨率会降低。 在传输信道层面,我们的策略是优先直连,在跨区域、跨运营商的情况下,我们会选择单中转或双中转信道,在策略上尽量保持直连和中转信道同时存在,当其中一个信道的质量不好时,系统会自动切断到另一个信道的流量。 1.2 多人音视频 多人视频通话的产品形态是整个房间不超过 50 人,大盘平均房间规模约为 4.x 人,房间内部最多满足一个大视频和三个小视频(四屏)。根据这一条件,我们在架构中采用了典型的 SFU 小房间设计。 上图中的红点代表房间信令服务,主要用于房间管理和状态信息同步。房间管理主要包括用户列表的管理,例如哪些用户打开了视频/音频,我看了谁,谁看了我,这些都是基于房间管理的信息,然后房间信令服务会将这些信息同步到媒体传输服务进行数据分发。 房间服务的另一个作用是房间级容量协商和质量控制,例如,房间里的每个人一开始都支持 H.265 编码,当某个时刻进来一个只支持 H.264 编码的用户时,房间里所有的上游主播就必须把 H.265 切成 H.264。还有一种情况是,房间里有一定比例的人下行链路信道质量较差,这会导致上行链路房间质量下降。 在传输层面,我们采用的是单层分布式媒体传输网络,大家都选择中转方式,不区分双人和多人,采用 Full-Mesh 传输机制将所有数据推送过去,比如一个节点上的人并不都看另外两个人的视频,但还是会将视频推送给他们。
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Android 开发中 nodpi、xhdpi、hdpi、mdpi、ldpi 的概念 - 术语和概念 屏幕尺寸 屏幕的物理尺寸,基于屏幕的对角线长度(如 2.8 英寸、3.5 英寸)。 简而言之,安卓系统将所有屏幕尺寸简化为三大类:大、普通和小。 程序可以为这三种屏幕尺寸提供三种不同的布局选项,然后系统会以合适的方式将布局选项呈现到相应的屏幕上,这个过程不需要程序员用代码进行干预。 屏幕纵横比 屏幕的物理长度与物理宽度之比。程序只需使用系统提供的资源分类器 long(长)和 notlong(不长),就能为具有特定长宽比的屏幕提供配制材料。 分辨率 屏幕的像素总数。请注意,分辨率并不意味着长宽比,尽管在大多数情况下,分辨率表示为 "宽度 x 长度"。在安卓系统中,程序一般不直接处理分辨率。 密度 根据屏幕分辨率,沿屏幕宽度和长度排列的像素数量。 密度较低的屏幕在长度和宽度方向上的像素都相对较少,而密度较高的屏幕通常会在同一区域内排列很多甚至非常非常多的像素。屏幕的密度非常重要;例如,一个界面元素(如按钮)的长度和宽度以像素为单位,在低密度屏幕上会显得很大,但在高密度屏幕上就会显得很小。 独立于密度的像素(DIP)是指程序用来定义界面元素的抽象意义上的像素。它作为一个与实际密度无关的单位,帮助程序员构建布局方案(界面元素的宽度、高度和位置)。 与密度无关的像素在逻辑上与像素密度为 160 DPI 的屏幕上的像素大小相同,而 160 DPI 是安卓平台默认的显示设备。在运行时,平台会以目标屏幕的密度为基准,"透明 "地处理所有所需的 DIP 缩放操作。要将与密度无关的像素转换为屏幕像素,可以使用一个简单的公式:像素 = DIP * (密度 / 160)。例如,在 240 DPI 的屏幕上,1 个 DIP 等于 1.5 个物理像素。强烈建议使用 DIP 来定义程序界面的布局,因为这样可以确保用户界面在所有分辨率的屏幕上都能正常显示。 为了简化程序员在面对各种分辨率时的麻烦,也为了让各种分辨率的平台都能直接运行这些程序,Android 平台将所有屏幕以密度和分辨率作为分类方式,分别分为三类:- 三大尺寸:大、普通、小;- 三种不同密度:高(hdpi)、中(mdpi)和低(ldpi)。DPI 表示 "每英寸点数",即每英寸的像素数。如果需要,程序可以为不同的屏幕尺寸提供不同的资源(主要是布局),为不同的屏幕密度提供不同的资源(主要是位图)。除此之外,程序无需对屏幕尺寸或密度进行任何额外处理。执行时,平台会根据屏幕本身的尺寸和密度特性自动加载相应的资源,并将其从逻辑像素(DIP,用于定义界面布局)转换为屏幕上的物理像素。