理解7种债券模式的基本原理
第一种模式:mod=0 ,即:(balance-rr)Round-robin policy(平衡抡循环策略)
特点:传输数据包顺序是依次传输(即:第1个包走eth0,下一个包就走eth1….一直循环下去,直到最后一个传输完毕),此模式提供负载平衡和容错能力;但是我们知道如果一个连接或者会话的数据包从不同的接口发出的话,中途再经过不同的链路,在客户端很有可能会出现数据包无序到达的问题,而无序到达的数据包需要重新要求被发送,这样网络的吞吐量就会下降
第二种模式:mod=1,即: (active-backup)Active-backup policy(主-备份策略)
特点:只有一个设备处于活动状态,当一个宕掉另一个马上由备份转换为主设备。mac地址是外部可见得,从外面看来,bond的MAC地址是唯一的,以避免switch(交换机)发生混乱。此模式只提供了容错能力;由此可见此算法的优点是可以提供高网络连接的可用性,但是它的资源利用率较低,只有一个接口处于工作状态,在有 N 个网络接口的情况下,资源利用率为1/N
第三种模式:mod=2,即:(balance-xor)XOR policy(平衡策略)
特点:基于指定的传输HASH策略传输数据包。缺省的策略是:(源MAC地址 XOR 目标MAC地址)% slave数量。其他的传输策略可以通过xmit_hash_policy选项指定,此模式提供负载平衡和容错能力
第四种模式:mod=3,即:broadcast(广播策略)
特点:在每个slave接口上传输每个数据包,此模式提供了容错能力
第五种模式:mod=4,即:(802.3ad)IEEE 802.3ad Dynamic link aggregation(IEEE802.3ad 动态链接聚合)
特点:创建一个聚合组,它们共享同样的速率和双工设定。根据802.3ad规范将多个slave工作在同一个激活的聚合体下。外出流量的slave选举是基于传输hash策略,该策略可以通过xmit_hash_policy选项从缺省的XOR策略改变到其他策略。需要注意的 是,并不是所有的传输策略都是802.3ad适应的,尤其考虑到在802.3ad标准43.2.4章节提及的包乱序问题。不同的实现可能会有不同的适应 性。
必要条件:
条件1:ethtool支持获取每个slave的速率和双工设定
条件2:switch(交换机)支持IEEE802.3ad Dynamic link aggregation
条件3:大多数switch(交换机)需要经过特定配置才能支持802.3ad模式
第六种模式:mod=5,即:(balance-tlb)Adaptive transmit load balancing(适配器传输负载均衡)
特点:不需要任何特别的switch(交换机)支持的通道bonding。在每个slave上根据当前的负载(根据速度计算)分配外出流量。如果正在接受数据的slave出故障了,另一个slave接管失败的slave的MAC地址。
该模式的必要条件:ethtool支持获取每个slave的速率
第七种模式:mod=6,即:(balance-alb)Adaptive load balancing(适配器适应性负载均衡)
特点:该模式包含了balance-tlb模式,同时加上针对IPV4流量的接收负载均衡(receiveload balance, rlb),而且不需要任何switch(交换机)的支持。接收负载均衡是通过ARP协商实现的。bonding驱动截获本机发送的ARP应答,并把源硬件地址改写为bond中某个slave的唯一硬件地址,从而使得不同的对端使用不同的硬件地址进行通信。
来自服务器端的接收流量也会被均衡。当本机发送ARP请求时,bonding驱动把对端的IP信息从ARP包中复制并保存下来。当ARP应答从对端到达时,bonding驱动把它的硬件地址提取出来,并发起一个ARP应答给bond中的某个slave。使用ARP协商进行负载均衡的一个问题是:每次广播 ARP请求时都会使用bond的硬件地址,因此对端学习到这个硬件地址后,接收流量将会全部流向当前的slave。这个问题可以通过给所有的对端发送更新(ARP应答)来解决,应答中包含他们独一无二的硬件地址,从而导致流量重新分布。当新的slave加入到bond中时,或者某个未激活的slave重新 激活时,接收流量也要重新分布。接收的负载被顺序地分布(roundrobin)在bond中最高速的slave上当某个链路被重新接上,或者一个新的slave加入到bond中,接收流量在所有当前激活的slave中全部重新分配,通过使用指定的MAC地址给每个 client发起ARP应答。下面介绍的updelay参数必须被设置为某个大于等于switch(交换机)转发延时的值,从而保证发往对端的ARP应答 不会被switch(交换机)阻截。
必要条件:
条件1:ethtool支持获取每个slave的速率;
条件2:底层驱动支持设置某个设备的硬件地址,从而使得总是有个slave(curr_active_slave)使用bond的硬件地址,同时保证每个 bond 中的slave都有一个唯一的硬件地址。如果curr_active_slave出故障,它的硬件地址将会被新选出来的 curr_active_slave接管其实mod=6与mod=0的区别:mod=6,先把eth0流量占满,再占eth1,….ethX;而mod=0的话,会发现2个口的流量都很稳定,基本一样的带宽。而mod=6,会发现第一个口流量很高,第2个口只占了小部分流量
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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NeurIPS 2022 | 最强斗地主AI!网易互娱AI Lab提出基于完美信息蒸馏的方法-完美信息蒸馏(PTIE) 在斗地主游戏中,非完美信息的引入主要是由于三位玩家均不能看到别人的手牌,对于任意一位玩家而言,仅可知道其余两位玩家当前手牌的并集,而难于精准判断每位玩家当前手牌。完美信息蒸馏的思路是针对这种非完美问题,构建一个第三方角色,该角色可以看到三位玩家的手牌,该角色在不告知每位玩家完美信息的情况下通过信息蒸馏的方式引导玩家打出当前情况下合理的出牌。 以强化学习常用的 Actor-Critic 算法为例,PTIE 在 Actor-Critic 算法的应用中可以利用 Critic 的 Value 输出作为蒸馏手段来提升 Actor 的表现。具体而言即在训练中 Critic 的输入为完美信息(包含所有玩家的手牌信息),Actor 的输入为非完美信息(仅包含自己手牌信息),此种情况下 Critic 给予的 Value 值包含了完美信息,可以更好地帮助 Actor 学习到更好的策略。 从更新公式上来看,正常的 Actor-Critic 算法 Actor 更新的方式如下: 在 PTIE 模式下,对于每个非完美信息状态 h,我们可以在 Critic 中构建对应的完美信息状态 D(h),并用 Critic 的输出来更新 Actor 的策略梯度,从而达到完美信息蒸馏的效果。 PTIE 框架的整体结构如下图所示: 无论是训练还是执行过程中智能体都不会直接使用完美信息,在训练中通过蒸馏将完美信息用于提升策略,从而帮助智能体达到一个更高的强度。 PTIE 的另一种蒸馏方式是将完美信息奖励引入到奖励值函数的训练中,PerfectDou 提出了基于阵营设计的完美信息奖励 node reward,以引导智能体学习到斗地主游戏中的合作策略,其定义如下: 如上所示,完美信息部分 代表 t 时刻地主手牌最少几步可以出完,在斗地主游戏中可以近似理解为是距游戏获胜的距离, 代表 t 时刻地主阵营和农民阵营距游戏获胜的距离之差, 为调节系数。通过此种奖励设计,在训练时既可以一定程度地引入各玩家的手牌信息(出完的步数需要知道具体手牌才能计算),同时也鼓励农民以阵营的角度做出决策,提升农民的合作性。 特征构建: PerfectDou 针对牌类游戏的特点主要构建了两部分特征:牌局状态特征和动作特征。其中牌局状态特征主要包括当前玩家手牌牌型特征、当前玩家打出的卡牌牌型特征、玩家角色、玩家手牌数目等常用特征,动作特征主要用于刻画当前状态下玩家的所有可能出牌,包括了每种出牌动作的牌型特征、动作的卡牌数目、是否为最大动作等特征。 牌型特征为 12 * 15 的矩阵,如下图所示: 该矩阵前 4 行代表对应每种卡牌的张数,5-12 行代表该种卡牌的种类和对应位置。 网络结构和动作空间设计 针对斗地主游戏出牌组合数较多的问题,PerfectDou 基于 RLCard 的工作上对动作空间进行了简化,对占比最大的两个出牌牌型:飞机带翅膀和四带二进行了动作压缩,将整体动作空间由 27472 种缩减到 621 种。 PerfectDou 策略网络结构如下图所示: 策略网络结构同样分为两部分:状态特征部分和动作特征部分。 在状态特征部分,LSTM 网络用于提取玩家的历史行为特征,当前牌局状态特征和提取后的行为特征会再通过多层的 MLP 网络输出当前的状态信息 embedding。 在动作特征部分,每个可行动作同样会经过多层 MLP 网络进行编码,编码后的动作特征会与其对应的状态信息 embedding 经过一层 MLP 网络计算两者间的相似度,并经由 softmax 函数输出对应的动作概率。 实验结果
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像首席技术官一样思考:如何高效管理 30 人的研发团队?-管理越多越轻松。好的研发团队,应该是上拨下用,即下级对上级的向上管理;而不是反过来,总是向下管理,甚至是 CTO 做经理的事,经理做工程师的事,工程师最终会被当成实习生。如果是这样,就会越管越累,不仅团队无法成长,而且团队整天很忙还效率低下,问题一大堆。 有这样一个小故事:一位高级经理下班后帮忙倒垃圾,结果被老板训斥了一顿。这就好比首席技术官做了实习生自己该做的事。事情本身没有对错之分,只是从不同的角度有不同的理解。 古人云:"用人不疑,疑人不用"。在面对自己的研发团队时,应该相信他们能做好,授权一线开发人员充分发挥专业特长,不要限制他们的工作。但在相信他们的同时,也要进行二次确认,始终秉持 "我相信,但我要确认 "的原则和严谨的精神。因为每个人都会犯错和疏忽,通过发挥团队的智慧,团队犯错的机会就会大大减少。比如回归测试、代码审查、开发演示、变更审批等等。 如前所述,每个人都难免会犯错。但作为管理者,你所设计和商定的流程不能出错。管理者的每一个决定和沟通都应该经过深思熟虑。就像红绿灯的交通设计,某辆车不小心闯红灯可能会扣分,但红绿灯的设计一定要正确、人性化、统一。再比如,开发人员可能会因为疏忽大意写出 bug,但研发流程的设计和上线流程的发布不能有任何差错。因此,流程体系的设计,一方面要结合当前团队规模、业务特点和需要重点解决的问题来设计,另一方面也要在人员防错、效率提升、发挥团队集体智慧等维度进行综合考量。应该站在更高更抽象的角度去思考,不断思考一个倍受欢迎的园区应该如何设计,思考一个灵动、经典、永恒的建筑应该遵循怎样的模式,思考一个成功、优秀、卓越的研发团队应该需要怎样的流程和制度。 最后,反馈很重要。向上汇报很重要,向下反馈也很重要。能够保持顺畅的双向反馈和闭环管理,对研发团队的协作和沟通有着非常明显的积极作用。在向上汇报方面,要培养团队在正式汇报、会议汇报、私下沟通、书面总结、非正式场合等方面的沟通能力,提醒下属报喜也要报忧。凡事先记录,再跟进,最后反馈。反馈很重要,主动汇报更难得。 另一方面,同时也不要忽视向下反馈。好的爱,是双向的。团队也是如此,没有严格的上下级之分,只是分工和角色不同而已。作为管理者,不必总保持一种 "神秘感",让人 "捉摸不透 "才是牛。当团队做得好或有人做得好时,要记得在公开或私下场合给予肯定和赞许。业务有增长、业绩有提升时,别忘了给团队一些鼓励,或者安排一次下午茶或聚餐。在例会或正式会议上,也可以同步向大家传达一些重要信息和高层指示。"欲速则不达,欲远则同行"。 当向上汇报、向下反馈的沟通闭环形成后,同时结合前面研发过程的管理闭环,双管齐下,就能形成良性循环。如此反复,持之以恒,优秀卓越的研发团队,必将呈现。 能力、产出和效率 接下来,继续重复关于能力、产出和效率的话题。 站在不同的角色,以及一个企业经营、生存和发展所需要的基础上,我把研发生产力分为三个层次,分别是:一线员工关心的研发能力、管理层关心的软件产出和操作人员关心的企业生产效率。简单概括就是:既要把工作做好,又要能出成果,还要能帮企业赚钱。
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aps是什么意思_不同的富士APS-C画幅微单区别在哪里,档次是怎么划分的?-X-A系列原本指的是富士的入门级微单,最大的特点是没有使用富士X-Trans™CMOS 传感器,目前在售的有两款,分别是XA5和XA7。 富士(FUJIFILM)X-A5/XA5 15-45套机 富士(FUJIFILM)X-A7/XA7 15-45套机 目前这两款相机都处于历史最低价附近,XA5套机2699元,XA7套机3999元。XA5就是一个标准的入门级相机,定位就是时尚小巧自拍,在2699这个价位不要对它的性能有太多的奢求。 XA7价格来到了3999元,这就很有意思了,富士把入门型的相机价格推到了4000元,并且提供了自拍翻转屏和4K30P视频录制,这样一款相机就很有性价比了。 XE3是老款的中端相机,价格和入门级的XA7是一样的,都是3999元,这两款相机如何做选择呢?XE3有着更多的按键意味着更好的操控,但屏幕不是自拍翻转屏所以这点不如XA7好用。 要注意的是XE3用的是富士独有的X-Trans™CMOS III传感器,XA7是普通的2400万像素传感器,你可以理解为X-Trans才是富士的精髓。 富士(FUJIFILM)X-E3 15-45套机 当然,买新不买旧,XA7的新功能和自拍翻转屏可能会更适合你。 XT200是富士专门针对vlog市场推出的相机,其实之前的XA7也可以拍摄vlog,但XT200是富士官方宣传中的第一款vlog相机。数码防抖+3.5mm 麦克风口+自拍翻转屏+无裁切4K30P,这些都是XT200的优势,但这款相机也是普通的2400万像素传感器,没有用富士独有的X-Trans,可能是从价格角度考虑做了阉割吧。 富士(FUJIFILM)X-T200/XT200 微单相机 Vlog相机 富士XT30是我认为富士性价比最高的微单照相机,注意我说的是照相机。理由很简单,因为从拍照角度来看XT30和XTXT3几乎没有明显差距,主要是操控差了一些、视频性能大幅削弱,但好歹也是个有着双波轮+曝光补偿波轮+快门速度波轮的相机,操控方面不会太差的。视频方面也有着超采4K 30P的规格,支持F-log输出。 可以这么说,如果你只拍照,那么XT30是富士微单中性价比最高的,视频方面XT30也不差,只不过没有专业的10bit和4K60P而已。 富士(FUJIFILM)X-T30/XT30 15-45套机 XT3和XT4得放在一起说,这两款相机其实都挺好,420 10bit 4K60P的专业视频模式基本代表了APS-C画幅的上限水平。XT4还提升了电池续航增加了五轴防抖,配上富士独特的胶片滤镜,不管是拍照还是拍视频都非常优秀。 不要觉得这两款相机贵,同价位里能做到4K60P的微单也就是M43画幅的GGHGH5S,最便宜的G9机身也要7000多,这APS-C画幅的XT3机身接近8000也算合理价格范围内。除此之外的4K60P机身只有13998的松下S5和15999的佳能R6了。 富士(FUJIFILM)X-T3/XT3 1855套机 富士(FUJIFILM)X-T4/XT4 微单相机 套机(18-55mm) B站更新4K视频投稿后有很多人想拍摄4K升格,在很长一段时间里富士XT3和XT4是最优选,毕竟兼顾视频和拍照,对焦也还算能用。 X-Pro3和X-Pro2这两款微单可以算是旁轴相机,是富士官方意义上的旗舰级相机。从用料做工操控按键角度来说的确是旗舰级别,但视频性能方面只有4K30P,价格却比XT3还贵,可能这就是旁轴情怀带来的溢价吧。 富士(FUJIFILM)X-Pro3 微单相机 机身 黑色 我在之前的文章里提过很多次,有一些相机属于如果你想买你压根不会看测评,如果你犹豫那么这款相机不适合你,为什么这么说,因为有一些比较小众的相机可能在性能上并不好,但独特的外形、操控、体积、传承赋予了它独特的定位。譬如富士X-Pro系列微单就是旁轴的电子化,理光GR传承大师的扫街理念,尼康DF的外形源自胶片时代的相机,这些相机就不是针对大多数消费者的,定位就是小众。所以我说喜欢就买,不要考虑什么性能规格。 X100系列相机是一款不可换镜头的等效35mm旁轴数码相机,从外形看就是经典的复古造型。这两款相机和X-Pro3一样,如果你喜欢那就买,别犹豫, 你在市场上找不到同类型的其他数码相机,徕卡Q是28mm,索尼RX1R系列是35mm但外形不够复古,X100系列就是独特的你没有其他选择。 那么X100F和X100V该如何选择呢?X100F的镜头很一般甚至算不上好,如果我没记错的话和初代的X100是同款镜头,X100V的镜头是全新制作的很棒,X100V的机身性能也和XTX-Pro3差不多。 富士(FUJIFILM)X100F 数码相机 旁轴 2430万像素 富士(FUJIFILM)X100V 数码相机 旁轴 2610万像素 还是那句话,这两款相机也是那种如果你喜欢那就毫不犹豫下单的类型,而且这两款相机也没有竞品。 以前不推荐富士的原因是原厂镜头太贵,现在唯卓仕给富士出了四款可以自动对焦的大光圈镜头,覆盖35到130mm的焦段,可以基本满足人像摄影爱好者的需求。拍风景的话国产很多镜头厂商都有富士卡口的手动镜头可以选择,从这个角度来说富士微单就非常值得入手了。 和友商竞品相比:
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色彩 07 | 我对加色法和减色法色彩模式的理解
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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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