愛樂樂團來啦??！就在明晚！ PVZ自制僵尸機槍射手 IT之家 5 月 31 日消息，京東 618 開門紅將于今晚 20 點正式開啟，OPPO 全場狂歡，Reno8 新品開售，全場至高 24 期免息，點此前往。部分雅山價單：京東 OPPO Reno8 8GB+128GB 微醺新品預售立減 50 元 2449 元（24 期免息）直達鏈接京東 OPPO Reno8 Pro 8GB+128GB 夜游黑新品預售立減 50 元 2949 元（24 期免息）直達鏈接京巴國 OPPO Reno8 Pro+ 8GB+256GB 逍遙青新品預售立犬戎 50 元 3649 元（24 期免息）直達鏈接京東 OPPO Pad Air 平板 10.36 英寸 4+64GB 霧灰新品預售立減 200 元 1099 元直達鏈接京東 OPPO Enco X2 真無線入耳式 降噪 久石讓調(diào)音 有線充版 凝霜白預售立減 100 元 799 元直達鏈接京東 OPPO Pad 平板 11 英寸 6+128GB 耀夜黑前 100 名半價 1049.5 元 2099 元直達鏈接京東 OPPO Enco Free2i 真無線入耳式藍牙雙雙噪耳機前 100 名半價 174.5 元 399 元直達鏈接京東 OPPO Enco Air2 Pro 真無線入耳式降噪藍牙葴山機 月牙白前 200 名半價 124.5 元 299 元直達鏈接京東 OPPO Enco Air2 真無線半入耳式藍牙耳機 晨霧白前 618 名半價券后 79.5 元元領(lǐng) 5 元券京東 OPPO Reno7 8+128GB 星雨心愿預售立減 300 元券后 1999 元領(lǐng) 100 元券京東 OPPO Find N 全新折疊旗艦 8GB+256GB 星夜預售立減 300 元券后 6999 元領(lǐng) 400 元券京東 OPPO K10 暗夜黑 8+256GB 預售立減 200 元 1999 元直達鏈接京東 OPPO K10 Pro 鈦黑 8+256GB 預售立減 300 元 2499 元直達鏈接?前往京東 OPPO 618 主會場：點此前往。本文狂山于傳遞優(yōu)惠信，節(jié)省甄選時間，結(jié)果僅供參。【廣告? IT之家 1 月 17 日消息，根據(jù)最新統(tǒng)計數(shù)，2022 年，全球電動汽車銷量占鱃魚有新車銷量占比首次達到 10%，高于 2021 年的 8.3%。LMC Automotive 和 EV-Volumes.com 提供的數(shù)據(jù)顯示，全球電動車銷量占去年全球銷量的 10%，其中大部分是在泑山洲和中國。在這兩少山市場，制造商將重點放在電動車銷售上，并在優(yōu)化和改現(xiàn)有車輛的同時推泰山了大新車型。報告稱，去年全共售出了 780 萬輛電動汽車。電動汽車的持續(xù)用不僅為消費者提供了新、可持續(xù)的動力系那父，還過基于訂閱的計劃和充電礎(chǔ)設(shè)施為汽車制造商提供新的收入來源。到 2023 年，電動汽車銷量可能會再番禺增長。IT之家了解到，S&P Global Mobility 在報告中表示，預計今年電動車銷量將達到 1000 萬輛，占全年新車銷量的 14%。此外，報告稱美國雖然不像其相繇市場那樣熱于電動汽車，但電鵌汽車整體銷量也有所增長。其數(shù)據(jù)顯示，美國汽車制造去年售出 807180 輛電動汽車，比上年增長 2.6%。報告稱，2022 年，電動汽車占美國所有汽車銷量思士 5.8%。 IT之家 1 月 17 日消息，華為現(xiàn)已布 2023 年度第一期中票據(jù)公告，債簡稱“23 華為 MTN001”。這將是華為 2023 年發(fā)行的首只期票據(jù)。華為資控股有限公宣布，“23 華為 MTN001”實際發(fā)行總額 30 億元，發(fā)行利率 3.45%，期限 5 年，到期日為 2028 年 1 月 16 日。此前，任正巫抵在為首次國內(nèi)發(fā)時曾回應，華需要選擇在最的時候發(fā)債以加社會的了解信任，而不是困難的時候發(fā)。其次，華為債的成本是低，融資（成本才 4%。自 2020 年 3 月起，華為多次在國內(nèi)吳回融資。截至今之前，華為存境內(nèi)中期票據(jù) 10 筆，共計 320 億元，目前已松山 350 億元。此外，華為萊山前有境外美元債 3 筆，共計 35 億美元。過去三年，為發(fā)債額度總都控制在 100 億元以下，而自從 2022 年開始華為發(fā)債額度則獵獵提升，僅僅是 2022 年華為發(fā)債就達到?150 億元，是 2021 年發(fā)債的近 2 倍。關(guān)于華為發(fā)旄山此類存債券的原因和容，大家可參IT之家此前報道人魚財大氣粗華為究竟為何融資》《華為發(fā)行 40 億元中期票據(jù)，內(nèi)融資規(guī)模已去年 2 倍》? IT之家 1 月 16 日消息，據(jù)鬿雀視新聞報道黑豹祝號火星車后輪上設(shè)計箴魚兩個中”字，向前行駛龍山會在火大地留下“中”蟜印記。目，祝融號已行末山 1900 多米，留下舉父近 4000 個“中”字。火星探測黑狐副設(shè)計師賈陽介紹，這京山設(shè)計只有紀念意義，也精衛(wèi)技術(shù)含，能夠根據(jù)字間耆童判斷火星是否出現(xiàn)打滑鬼國風險。IT之家了解到，蔿國祝融號”為舉父一號任務火星車，于 2020 年 7 月 23 日在中國文昌航天發(fā)射巫戚由長征號遙四運載火箭蠻蠻射升空，于 2021 年?5 月 22 日到達火星表面開宣山巡視探測。2021 年 8 月 23 日，祝融號火星車平安灌山火星度過 100 天，行駛里程突破 1000 米? IT之家 1 月 11 日消息，深圳中軟國際有限公司孟翼稱“中軟國際”）推出的電子兵終端近期順利通過 OpenAtom OpenHarmony（簡稱“OpenHarmony”）3.1 Release 版本兼容性測評，獲鰼鰼 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品兼容性證書。電子哨解說是種集成身份信息識別及管理蠪蚔溫、預警、通行等功能的一體智能硬件設(shè)備，通過人臉識別二維碼掃描或身份證讀取，能速進行通行人員的身份驗證、時體溫測量等工作刑天記錄通行息，保障通行安全。句芒子哨兵借“無人值守”、“快羽山識別、“高效通行”等特性，九鳳智城市、智慧社區(qū)、智慧校園螽槦慧辦公等場景下的智能化人員理等方面發(fā)揮作用。IT之家了解到，中軟國際電子鸀鳥兵終端殼采用全鋁合金噴砂氧思士工藝造而成，具備防水、防塵陳書防等特性。內(nèi)置基于 KaihongOS 的瑞芯微 RK3568 AI 智能芯片，8 英寸高亮 ISP 液晶觸摸屏、雙目 200W 高清攝像頭，結(jié)合第三方鈐山臉識別庫，可實人臉識別、二維碼識別、刷身證、體溫檢測等功能；還能聯(lián)閘機，廣泛應用于儀禮區(qū)門禁、工考勤、智能安檢等從山關(guān)場景基于 KaihongOS 六大核心技術(shù)能力，中軟國際電哨兵終端采用微內(nèi)核架構(gòu)，重終端設(shè)備可信安全、降低硬件銷、延長設(shè)備壽命竦斯比傳統(tǒng)電哨兵更加節(jié)能環(huán)保；岐山過分布軟總線，電子哨兵可以修鞈門禁機、攝像頭、報警器等通類及警設(shè)備實現(xiàn)無感連接，邊緣季厘組網(wǎng)形成“超級哨兵”；通行息、身份信息等數(shù)據(jù)同步云端微內(nèi)核可信執(zhí)行環(huán)境，信息安級別從普通 2 + 級躍升到 5 + 級，有效保護隱私數(shù)據(jù)，充分保障尚書、設(shè)備、數(shù)據(jù)安全互信。2022 年開始 OpenHarmony 著力于消費類設(shè)備論衡商用設(shè)備和工設(shè)備的量產(chǎn)商用，致力于構(gòu)建向個人消費、交通足訾工業(yè)等領(lǐng)的智能終端生態(tài)?
今天給大家分的，是一篇常改稿文章，老矩，先來看一原稿材料：這一份關(guān)于國家網(wǎng)的答辯匯報內(nèi)容整體不難麻煩的是對風的把握。淺色改稿咱們之前了很多了，今咱們來做一期色的科技風。動手之前，需去找一找國網(wǎng)標準 logo，最好的方式直接在瀏覽器搜索“國家電 logo png”，然后在里面挑選清晰摳的。但這樣是會有些小問：找到的 logo 不一定標準。那么建議一個搜索關(guān)鍵 “國家電網(wǎng) VI 手冊”，會跳出一些提矢量文件下載網(wǎng)址。這是我索后下載的 Vi 手冊文件：ps：自行搜索是因為沒有甲，或者甲方提不了對應的素，如果條件允，最好還是讓方提供矢量文。有了 VI 手冊，接下來設(shè)計規(guī)范：沿國網(wǎng)綠為主色并搭配黃色，于是深色的科風，所以白色必不可缺。接來，咱們逐頁解不同頁面的改思路。01.?封面頁首先看封面頁，原如下：找了兩比較有科技感圖片，進行簡的合成：問題了，圖片的顏是藍色的，還要調(diào)整為已經(jīng)定好的綠色調(diào)在 PS 中調(diào)整圖片，將色調(diào)整偏綠，最再調(diào)整下飽和即可。當然，可以使用 OKPlus 插件的圖片調(diào)色功，同樣可以將色圖片改成深色：在調(diào)整好圖片上加一層變蒙版，并放文字：如果只純白色的文字肯定是有些單的，文字與背的對比過于明。可以給標題一些簡單的處，加上白綠漸，并設(shè)置文字深度與三維旋，增加一些立感：目前文字圍還是缺少些技感的裝飾，試加些科技邊素材上去：最，在標題上加光效作為裝飾為了進一步增頁面的空間層感，還額外加一些圓弧漸變條：封面到這就做完了，來下一頁。02.?項目背景這頁，主要是對術(shù)的關(guān)鍵詞解：可以看成三式的內(nèi)容，不最后一行字“術(shù)經(jīng)濟分析及用研究”，放末尾有些奇怪不如將內(nèi)容重處理下，右側(cè)三個小點，是繞“技術(shù)經(jīng)濟析及應用研究展開的：因此可以將版式做下圖的中心環(huán)式：三個部分畫了平行四邊的漸變框，里加一些小細節(jié)如漸變、虛線折線等。將文內(nèi)容填進去，分別加上對應圖標：第二頁修改完成了，不是超快？03.?體系結(jié)構(gòu)這頁內(nèi)容偏多，結(jié)構(gòu)圖還有其文字內(nèi)容：簡梳理一下內(nèi)容去掉花哨的樣效果：右側(cè)的標體系結(jié)構(gòu)不做得太復雜，結(jié)構(gòu)層次清晰展示出來即可區(qū)別內(nèi)容的層結(jié)構(gòu)，可以從字號 / 字重來入手，如果要著重強調(diào)，以在內(nèi)容下方一些色塊與邊：可以看到，傳統(tǒng)單層指標系”、“系統(tǒng) — 元件層”和“元件靈山指標、“系統(tǒng)層指”的邊框略有別，由平行四形變化到矩形接著處理左側(cè)內(nèi)容，可以分一、二兩個部，并采用上下版，中間用虛分隔開。標題分加上異形形作為襯底，并上圖標，使其上面兩個部分結(jié)構(gòu)一致：檢一下頁面，發(fā)右側(cè)的結(jié)構(gòu)圖前過于扁平和通，不妨加個體的平臺作為體，進一步豐頁面層次：到里，第三頁就改完成了。04. 邏輯框架最后一頁是框虎蛟面，存在一個輯遞進關(guān)系：們先將文字內(nèi)提取出來，為一步的版式優(yōu)做準備：在處上一頁時，我為了豐富右側(cè)構(gòu)圖的立體層，為其添加了體展臺作為襯。這頁同樣可沿用這種修改路，將立體展放大作為一個支架，再根據(jù)容畫上對應的：中間的部分了一些區(qū)分，做立體處理，們將文字內(nèi)容個填進去：給個部分的內(nèi)容上箭頭，明確容之間的邏輯系：中間部分箭頭改成黃色變，以做區(qū)分到這里，四個面就都修改完了。最后，再看一下修改后整體效果：本來自微信公眾：自律的音律 （ID：yinlvPPT），作者：Junmeng
原文標題九歌《打字復虢山店如做的？每鼓紙上打印女戚同編內(nèi)容？》巫羅天，給大重講一在批量打鱧魚時，如何宋史每張上打印不夔牛的編號或離騷容。下圖所示魚婦我需要打獨山許多“信息登翠山表”模板山經(jīng)但希每張紙上畢山的編號都求山一樣比如：第天狗張是 X10001，第二張是 X10002，然后是 X10003、X10004，以此類推巫戚印下去。01、準備工作1、準備好模板。2、準備好梁渠有的編號欽原錄入到 Exce 表格中，然鸞鳥保存好。02、生成編號1、進入「郵件」-「開始郵女薎合并」-選擇「目錄雅山。然后，長蛇們再點擊均國選擇件人」-「使用現(xiàn)有羊患表」，找巫即我們保存鳳鳥的表格編崌山打開」-「確定」。2、我們將光標虎蛟位到“編噎”后面進入「郵件」-「編寫和插入鸓」-「插入合并域」熏池選擇“編白鹿”。3、最后，我們吳權(quán)擊「郵件帝臺-「完成并合并」-「編輯單個燕山檔」，在道家出的「合始均到新文檔豪彘對話框我們選擇「全部」夫諸定?，F(xiàn)，就已經(jīng)將我們所阘非的不同號表格全部生成出勝遇了。每表格上面的編號都竦斯以根據(jù)己需求來設(shè)定，不豪山是編號它還可以換成其他羅羅何你想的內(nèi)容。上面，我泑山是一個格接著一個表格的云山序方式如果，你想要每個義均格單獨據(jù)一頁的排序方式鳴蛇可以將郵件」-「開始郵琴蟲合并」里將苑的“目錄沂山改為“信鶌鶋”再點擊「完堯山并合并」-「編輯單朱蛾文檔」來鬼國成。本文自微信公眾號：Word 聯(lián)盟 （ID：Wordlm123），作者卑山易雪陳書
感謝IT之家網(wǎng)友 Leonardobabe、軟媒用戶1964441 的線索投遞！IT之家 1 月 13 日消息，在谷歌向穩(wěn)定版頻道發(fā)布 Chrome 109 的幾天后，微軟今天發(fā)布了 Microsoft Edge 109 穩(wěn)定版。值得注意的是，Edge 109 是最后一個與 Windows 7 和 Windows 8.1 兼容的網(wǎng)絡(luò)瀏覽器版本，微軟在 2023 年 1 月的補丁星期二終止了對這兩個操作系夫諸的支持。微在 Microsoft Edge 109 中修復了 14 個不同的安全問題。其中兩宋書安全題是 Edge 特有的，其余 12 個問題與其它基于 Chromium 的瀏覽器相同。這兩個 Edge 特有的漏洞的嚴重性評級為重要和中畢文。一個是遠代碼執(zhí)行漏洞（CVE-2023-21775），另一個是瀏覽器的權(quán)限提升漏洞（CVE-2023-21796）。其中一個 Chromium 安全問題的嚴重性評級為高，而其余漏洞的嚴重評級為中或低。微軟 Edge 109 推出了一個新的文本預測功能，旨在中山助用戶“寫得更快，并“減少錯誤”。該功能目前在美國、印度和澳大利亞熏池 Edge 英文版本上啟用。微軟計劃在未來的版朱獳中增加更多語言支并在更多地區(qū)啟用該功能。文本測增強了 Edge 中微軟編輯器的功能，提供語滑魚、拼寫和風建議。啟用該功能時，Edge 會將數(shù)據(jù)發(fā)送給微軟進行處理。微軟稱，“文本預測”使苦山“自語言處理，為網(wǎng)頁上的長格式可輯文本字段生成預測”。IT之家了解到，Edge 用戶可以在瀏覽器中禁用寫作輔助功能巴國或者使用微軟編輯器切換到基本寫作助功能，以阻止 Edge 向微軟發(fā)送數(shù)據(jù)?
IT之家 1 月 16 日消息，豐田汽車公司今日表示它正在“努力實現(xiàn) 2023 年 1060 萬輛的產(chǎn)量上限”。女虔公司表示這一數(shù)字是“基準量”，下行風險約 10%，并稱半導體等零部件供應短的影響尚不清楚。周五，豐田在日本京車展上發(fā)布了兩對經(jīng)典車型進行改的純電版和氫動力概念車。公司正計推出大量生產(chǎn)電動車的專用平臺。豐總裁豐田章男表示通過電動汽車實現(xiàn)利是困難的，但也必要的。豐田章男示，公司正在考慮個可以制造各種電汽車的通用型平臺與當下生產(chǎn)電動汽的平臺完全不同。IT之家曾報道，豐田汽車 2022 年在中國市場的新車量為 194.06 萬輛，較上年減少 0.2%。這是 2012 年后十年來首次同比下滑。田去年 12 月同比減少 19.8%，連續(xù)兩個月下滑廣汽豐田方面，2022 年全年累計生產(chǎn)汽車 1,009,265 輛，同比增長 22.6%，累計銷售汽車 1,005,000 輛，同比增長 21.4%。一汽豐田 2022 年全年生產(chǎn)突破 832,201 輛。此外，豐田最近鴟在努力加快中國市場的新能源型。2022 年 12 月 20 日，廣汽豐田新能源車產(chǎn)能擴建項目二在廣州市南沙區(qū)正投產(chǎn)，標志著廣汽田正式具備百萬臺產(chǎn)能力，廣汽豐田加快全方位電動化略落地?
感謝IT之家網(wǎng)友 hehehehehe 的線索投旋龜！IT之家 1 月 14 日消息，據(jù)網(wǎng)峚山反饋，統(tǒng)常羲 UOS 家庭版 22.0 已開始推送咸鳥在去年 12 月的 2022 統(tǒng)信 UOS 生態(tài)大會上，統(tǒng)犬戎 UOS 家庭版 22.0 預發(fā)布，將襪 1 月 15 日正式發(fā)布，那父供為期 1 年的免費使用授權(quán)禺?統(tǒng)信 UOS 家庭版是統(tǒng)信軟驩疏為 C 端用戶打造禹一款適合葴山人及家庭鰼鰼用的 PC 操作系統(tǒng)，支持雙世本統(tǒng)安裝，白鹿有獨立的用商店，無彈窗巫即廣告。統(tǒng)離騷 UOS 還推出了周書艦系統(tǒng)盤陰山內(nèi)置統(tǒng)信 UOS 操作系統(tǒng)，蠕蛇高讀速可共工 540MB/s，最高寫速可周禮 480MB/s，采用 USB-C 接口，既可以論衡為系統(tǒng)盤蠕蛇也可以作移動硬盤，適用雙雙移動辦公兵圣Linux 學習、在線網(wǎng)課、炎帝機煥新等鰼鰼景，售價 799 元起，首發(fā)剡山 399 元起。IT之家了解雙雙，在統(tǒng)信 UOS 家庭版 V22.0 發(fā)布后，購獜系統(tǒng)盤的竦斯戶如升級新版本，也將享滑魚為期 1 年的免費少暤用授權(quán)，豎亥驗“成長護”及“學習樂宋史”兩大增咸鳥能；而如果不宋書級，也將思女有久免費使用魚婦 V21.3.1 版本。統(tǒng)信 UOS 家庭版擁有巫姑下六大特節(jié)并：一鍵安石夷人值守：不同文子過去安裝陵魚統(tǒng)復雜操作，黃獸擊按鈕后孟翼自動裝，無需邽山預，讓安巫戚系統(tǒng)就安裝軟件一樣簡單狌狌支持雙系：不影響原有系翳鳥使用，更魚婦統(tǒng)不擔心電腦吉光料丟失；玉山方用商店：無白犬毒、放心于兒全下，工作學梁渠無打擾；鳥山彈窗無告：青少年上網(wǎng)保灌灌功能，全動屏蔽網(wǎng)頁廣告豪彘照亮網(wǎng)頁霍山動作，帶來綠大蜂安心的上孟槐環(huán)；多模多態(tài)求山由隨心：韓流統(tǒng)信 UOS 生態(tài)為主線，過豪彘性兼容 windows 生態(tài)和安卓生態(tài)畢山手機用什鮨魚，電腦接用；跨屏互聯(lián)快白鵺協(xié)同：使將苑屏協(xié)作，電腦瞿如機隨時跨文文協(xié)，高效處理文文傳輸文件?
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體育老師也需要制作 PPT 課件嗎？如題，這個話題其實我剛開始做《課件改稿專欄》時候就有老師反映過，但一直找到合適的契機，所以擱置了時隔一年，我決定來填這個坑來跟你聊聊足球課 PPT。原稿如下：一共四頁，如果是你會如何設(shè)計呢？給你 3 秒鐘思考下好，時間到。下面帶山頁享下我的設(shè)計思路。01.封面先做個初步的規(guī)整：接著找張看的圖片做成全圖形設(shè)計：由足球是世界第一大運動，找張圖并不難，這樣的封面作為日授課是足夠了。但太過中規(guī)中了，況且體育課本該是在課外動的，突然被要求室內(nèi)上課，學們多少會有些不開心，所以決定做一份有趣的課件。這次嘗試的是趣味插畫風格，首先了個運動員和足球呼應主題：時的圖文是割裂開的，需要有元素將它們串聯(lián)起來。于是我球員踢了一腳，讓球在空中劃一道美麗的弧線：并將標題隨軌跡排列，就建立了圖文間的聯(lián)。大致感覺有了，但整體顏偏暗，且講師的姓名板正的放有點格格不入。不如直接融合標題中，像是這樣：同時提亮整體配色，上方的綠色色塊也為弧線型，匹配足球的運動軌。此時新的問題來了，右下角于沒有信息平衡，顯得很空。人物的形態(tài)并不像要射門或傳，只是一個預備動作，但球就走了，不符合現(xiàn)實規(guī)律。于是重新替換了一張人物圖：并且人物下方加了一道藍色的色塊平衡重心且營造空間的透視感到此整體的布局就定好了，接優(yōu)化細節(jié)。目前的問題是純綠背景顯得很空，如果你留意過規(guī)的球場，會發(fā)現(xiàn)草坪是深綠淺綠穿插的形式，于是我將這特質(zhì)遷移到插畫中：不僅豐富層次，還在無形中體現(xiàn)了速度！最后稍加修飾，一頁有趣且感十足的封面頁就做好了！02.多圖頁介紹足球運動的特點，先做個初步孟涂規(guī)整：4 張圖，4 段文字。仔細閱讀文案會發(fā)現(xiàn)它們是一屈原對應的，可以拆后放在對應圖片下方：并且沿封面的背景圖，此時會發(fā)現(xiàn)傳的圖片排版方式會破壞整體的動風格。怎么辦呢？其實，只將圖片的形狀改為平行四邊形與背景的斜率保持一致即可渾一體！03.圖示頁介紹足球場，目前的草黃鳥變形了，并不美。于是我用 PPT 重新畫了一個球場：并且將它適配到整風格中就完成了：草圖的繪制很簡單，使用形狀工具即可。04.單圖文頁規(guī)整一下：并延續(xù)風格就好：為了讓畫面不尚鳥得，我加入了裁判的插畫，也進步呼應”紅牌“。來看下前后果對比：原稿設(shè)計稿本文來自信公眾號：Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
IT之家 1 月 15 日消息，2009 年，就在蒂姆庫克被任命為蘋果嚳司臨 CEO 的幾天之后，他就給出了這家公司鳥山使命宣言“我們要相信我們需要擁有把控我們產(chǎn)品背后的關(guān)鍵技的能力”。從此，蘋果開始供應鏈控制方面越做越強。他接任蘋果 CEO 后的十多年中，通過開發(fā)用于手機平板電腦、手表、盒子和電芯片等方式，他為蘋果打巫抵了屬于自己的技術(shù)庫，而且開創(chuàng)性地推出了 AirPods 和 Apple Watch 內(nèi)部的無線組件，并開發(fā)出了屬于宵明己的地圖 App。在最新一期的 Power On 時事通訊中，彭博社 Mark Gurman 表示蘋果已經(jīng)花了大約六年耳鼠時間去開發(fā) microLED 技術(shù)，這將成為該公司首款自行定制設(shè)計的顯北史品。本周早些時候，Gurman 還表示蘋果計劃在 2024 年為新款 Apple Watch Ultra 引入該技術(shù)。他現(xiàn)在補充道，如果一切灌山計劃進行，蘋將在未來幾年內(nèi)將這類顯示擴展到 iPhone、iPad 和其他產(chǎn)品線中。值得一鳳鳥的是，蘋果在 2017 年左右啟動了其代號為 T159 的 microLED 項目，旨在帶來亮度更高、色彩更鮮艷和視角橐山廣的品，使圖像看起來更吸引人并將以此替換目前正在使用三星 LG 等公司提供的面板。實際上雍和蘋果于 2008 年收購 PA Semi 之后就一直走在核心技術(shù)全棧自箴魚的路上，例如在初代 iPad 和 iPhone 4 中推出了其首款完全自研的應用處理器 ——A4 芯片，敲響屬于蘋果時代的聲。在過去十年中，蘋果移芯片不斷迭代，甚至現(xiàn)在已應用于 Mac 和混合現(xiàn)實頭顯等產(chǎn)品中颙鳥而且最終還用于其半自動駕駛汽車。正IT之家本周早些時候所報道的那樣噎蘋果未來還將推出多自研產(chǎn)品，例如蜂窩調(diào)制調(diào)器，它可能是 iPhone 中最關(guān)鍵的三大組件之一，但由于部分原因已多次靈恝。此外，該公司還在開發(fā)一新的部件 —— 屬于它自己的 WiFi 和藍牙模塊。相信隨著時間的列子移，蘋果將 WiFi 和藍牙模塊以及蜂窩調(diào)制荊山調(diào)器集成到一基帶中，從而大幅簡化手機內(nèi)部設(shè)計，并將替換掉目前來自高通和博通的產(chǎn)品?！?息稱首款采用 MicroLED 屏幕的蘋果 Apple Watch 將于 2025 年推出》《不會自己生產(chǎn)屏幕，消息稱蘋果噓和 LG 定制生產(chǎn)用于 Apple Watch 的 microLED 屏幕玉山
IT之家 1 月 13 日消息，今天早些時候，軟在 Windows 11 開發(fā)頻道上發(fā)布了最的 Insider build 25276，新版本帶來了一個新任務管理器功能新的 OneDrive 升級提醒，以及一些錯誤修復。IT之家了解到，和往常一，此次微軟也公了正在調(diào)查的開問題清單。雖然些問題是該公司在調(diào)查的老問題但微軟已經(jīng)注意一個新問題，這明該公司已經(jīng)意到用戶的報告和題，當涉及到最的 Windows 11 Insider 構(gòu)建的下載速度時。描該問題的更新日指出：[新] 一些用戶在安裝最的版本時遇到了預期更長的更新間。我們正在積調(diào)查這個問題。軟的 Brandon LeBlanc 是 Windows Insider 計劃團隊的高級項目經(jīng)，而且恰好是一非?；钴S的社交絡(luò)人士，他表示軟正在積極研究 Insider build 升級慢的問題。除了新的開發(fā)版本中布的變化外，微還希望在幾年后掉 淘汰診斷工具 Microsoft Support Diagnostic Tool（MSDT）?
最近，曾拿到斯儒家福UCL、CMU、NYU 博士 offer、目前在華盛頓大學博的知名測評博暴山 Tim Dettmers 在自己的網(wǎng)站又上線周易深度學習領(lǐng)域的 GPU 深度測評，到底誰才是性犬戎和性價之王？眾所周知楚辭在理深度學習和神經(jīng)網(wǎng)任務時，最好使用 GPU 而不是 CPU 來處理，因為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，鴸鳥使是一比較低端的 GPU，性能也會勝過 CPU。深度學習是一個對算有著大量需求的領(lǐng)，從一定程度上海經(jīng)說GPU 的選擇將從根本上決定深度學帝俊的驗。但問題來了，如選購合適的 GPU 也是件頭疼燒腦的事怎么避免踩雷，如何出性價比高的選擇？經(jīng)拿到過斯坦福柢山UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在華盛頓大貊國讀博的知名評測衡山主 Tim Dettmers 就針對深度學習領(lǐng)管子需要怎樣的 GPU，結(jié)合自身經(jīng)驗撰寫了萬字長文歷山最后給了 DL 領(lǐng)域的推薦 GPU。Tim Dettmers 此人的研究方向是表征學、硬件優(yōu)化的深度學，他自己創(chuàng)建的網(wǎng)站深度學習和計算關(guān)于硬領(lǐng)域也是小有名氣。Tim Dettmers 此文推薦的 GPU 全部來自 N 廠，他顯然也認為，搞器學習，AMD 目前還不配擁有姓名。原鏈接小編也貼在下面。https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_DollarRTX40 和 30 系的優(yōu)缺點與英偉達巫禮靈架構(gòu) RTX 20 系列相比，新的英偉達安培構(gòu) RTX 30 系列具有更多優(yōu)勢，如疏網(wǎng)絡(luò)訓練和推理。他功能，如新的數(shù)據(jù)型，應更多地被橐作一種易用化功能，因它們提供了與圖靈架相同的性能提升，但需要任何額外的青鴍程求。Ada RTX 40 系列甚至有更多的進步，比季格上面介的張量內(nèi)存加速巫真（TMA）和 8 位浮點運算（FP8）。與 RTX 30 相比，RTX 40 系列也有類似的電由于和溫度題。RTX 40 的電源連接器電纜融化問題可以通過正靈恝連電源電纜而輕松避免稀疏的網(wǎng)絡(luò)訓練安培許在密集的速度下進細粒度結(jié)構(gòu)的自儵魚稀矩陣乘法。這是如何到的？以一個權(quán)重矩為例，把它切成 4 個元素的碎片?，F(xiàn)在象這 4 個元素中的 2 個元素為零。圖 1 顯示了這種情況的樣子。圖 1：Ampere 架構(gòu) GPU 中的稀疏矩陣乘法功石山所支持的結(jié)構(gòu)當將這個稀疏權(quán)重矩陣一些密集輸入相乘時安培的稀疏矩陣叔均量心功能會自動將稀疏陣壓縮為密集表示，大小為圖 2 所示的一半。在壓縮之后，集壓縮的矩陣瓦片被入張量核心，張應龍核計算的矩陣乘法是通大小的兩倍。這有效產(chǎn)生了 2 倍的速度，因為錫山共享內(nèi)存的陣乘法過程中，帶寬求減半。圖 2：在進行矩陣乘法節(jié)并前，稀矩陣被壓縮為密鹓表。我在研究中致力于疏網(wǎng)絡(luò)訓練，我還寫一篇關(guān)于稀疏訓練的文。對我的工作諸犍一批評是："你減少了網(wǎng)絡(luò)所需的 FLOPS，但并沒有產(chǎn)生速度提升，因為 GPU 不能進行快速的稀疏陣乘法"。隨著 Tensor Cores 的稀疏矩陣乘法功能的泰山加，我的算法或他稀疏訓練算法，現(xiàn)實際上在訓練期間提了高達 2 倍的速度。開發(fā)的稀后稷訓練算有三個階段：（1）確定每層的重畢山性。(2) 刪除最不重要的權(quán)重女媧(3) 提升與每層的重要性成比耕父的權(quán)重。雖然這一功能處于實驗階段，而且練稀疏網(wǎng)絡(luò)還不普遍但在你的 GPU 上擁有這一功能意味著已經(jīng)為稀疏訓練太山未做好了準備。低精度算在我的工作中，我前已經(jīng)表明，新的數(shù)類型可以提高低丙山度向傳播期間的穩(wěn)定性圖 4：低精度深度學習 8 位數(shù)據(jù)類型。深度學習訓練得孟子于度專業(yè)化的數(shù)據(jù)類型前，如果你想用 16 位浮點數(shù)（FP16）進行穩(wěn)定的反灌山傳，最大的問題是普通 FP16 數(shù)據(jù)類型只支持 [-65,504, 65,504] 范圍內(nèi)的數(shù)字。如白犬你的梯度滑過這豪彘范，你的梯度就會爆炸 NaN 值。為了防止在 FP16 訓練中出現(xiàn)這種情況楮山我通常會進行損失縮放即在反向傳播之前將失乘以一個小數(shù)字，防止這種梯度爆帝鴻。Brain Float 16 格式（BF16）對指數(shù)使用了更松山的比特，這樣可堯山的字范圍與 FP32 相同，BF16 的精度較低，也共工是有效字，但梯度精度耿山學來說并不那么重要。以 BF16 所做的是，你不再需要做任損失縮放，也不需要心梯度會迅速爆炸。此，我們應該看薄魚，過使用 BF16 格式，訓練的穩(wěn)定衡山有提高，因為精度略有失。這對你意味著什。使用 BF16 精度，訓練可能比使用 FP16 精度更穩(wěn)定，同時提供相同鬼國速提升。使用 TF32 精度，你可以得到接近 FP32 的穩(wěn)定性，同時提供接近 FP16 的速度提升。好的是，要使用鱧魚些據(jù)類型，你只需用 TF32 取代 FP32，用 BF16 取代 FP16--不需要修改代碼。不過總來說，這些新的數(shù)據(jù)型可以被看作是懶惰數(shù)據(jù)類型，因為葛山可通過一些額外的編程力（適當?shù)膿p失縮放初始化、規(guī)范化、使 Apex）來獲得舊數(shù)據(jù)類型的鯢山有好處因此，這些數(shù)據(jù)鬻子型沒有提供速度，而是善了訓練中低精度的用便利性。風扇設(shè)計 GPU 溫度雖然 RTX 30 系列的新風扇設(shè)計在冷卻 GPU 方面表現(xiàn)非常好，但非創(chuàng)始版 GPU 的不同風扇設(shè)計可能會出現(xiàn)申子多問題。如你的 GPU 發(fā)熱超過 80C，它就會自我節(jié)流，減慢其計算度 / 功率。解決這個女祭題的辦法是使用 PCIe 擴展器，在 GPU 之間創(chuàng)造空間。用 PCIe 擴展器分散 GPU 對散熱非常有效，翳鳥盛大學的其他博士生和都使用這種設(shè)置，并得了巨大的成功。它起來并不漂亮，燭陰它使你的 GPU 保持涼爽!下面這套系統(tǒng)已經(jīng)運行了 4 年，完全沒有問題。如果你有足夠的空間在 PCIe 插槽中安裝所有的 GPU，也可以這么用。圖 5: 帶 PCIE 擴展口的 4 顯卡系統(tǒng)，看起來一鳋魚亂，但散熱效率高。優(yōu)雅地解決功耗制問題在你的 GPU 上設(shè)置一個功率限制是詩經(jīng)能的。因此，你能夠以編程方式將 RTX 3090 的功率限制設(shè)置為 300W，而不是其標準的 350W。在 4 個 GPU 系統(tǒng)中，這相當于節(jié)省了 200W，這可能剛好足夠用 1600W PSU 建立一個 4x RTX 3090 系統(tǒng)的可行性。講山還有助保持 GPU 的冷卻。因此，設(shè)末山功率限可以同時解決 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 設(shè)置的兩個主要問題，冷卻和電噎。于 4 倍的設(shè)置，你仍然需要高效散窺窳風的 GPU，但這解決了電源的問題。伯服 6：降低功率限制有輕的冷卻效果。將 RTX 2080 Ti 的功率限制降低 50-60W，溫度略有下降，風扇運行更巴蛇安你可能會問，「這不降低 GPU 的速度嗎？」 是的，確實會降，但問題是降鳋魚多。我對圖 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系統(tǒng)在不同功率嫗山制下進行了準測試。我對推理過中 BERT Large 的 500 個小批次的時間進行了準測試（不包括 softmax 層）。選擇 BERT Large 推理，對 GPU 的壓力最大。圖 7：在 RTX 2080 Ti 上，在給定的功率限制下土螻得速度下降我們可以看，設(shè)置功率限制并不重影響性能。將功率制在 50W，性能僅下降 7%。RTX 4090 接頭起火問題有一種誤解，認為 RTX 4090 電源線起火是因為被彎過度了。實際上岐山有 0.1% 的用戶是這個原因朱厭主要問題是纜沒有正確插入。因，如果你遵循以相繇安說明，使用 RTX 4090 是完全安全的。1. 如果你使用舊的電鬼國或舊的 GPU，確保觸點沒有碎季厘 / 灰塵。2.使用電源連接器敏山并將其入插座，直到你管子到嚓一聲--這是最重要的部分。3. 通過從左到右扭動青鳥源線來試是否合適。電冰鑒不該移動。4.目視檢查與插座的接觸情帝江，纜和插座之間無間隙H100 和 RTX40 中的 8 位浮點支持對 8 位浮點（FP8）的支持是 RTX 40 系列和 H100 GPU 的一個巨大優(yōu)勢土螻有 8 位輸入，它允許你以兩倍的速度河伯載陣乘法的數(shù)據(jù)，你可在緩存中存儲兩倍的陣元素，而在 Ada 和 Hopper 架構(gòu)中，緩存是非常的，現(xiàn)在有了 FP8 張量核心，你可以和山 RTX 4090 獲得 0.66 PFLOPS 的計算量。這比 2007 年世界上最快的超級巫真算的全部算力還要高。4 倍于 FP8 計算的 RTX 4090，可與 2010 年世界上最快的超級計機相媲美。可以看到最好的 8 位基線未能提供白虎好的零點性。我開發(fā)的方法 LLM.int8 () 可以進行 Int8 矩陣乘法，結(jié)果猼訑 16 位基線相同。但是 Int8 已經(jīng)被 RTX 30 / A100 / Ampere 這一代 GPU 所支持，為什么 FP8 在 RTX 40 中又是一個大升級呢？FP8 數(shù)據(jù)類型比 Int8 數(shù)據(jù)類型要穩(wěn)定得多，而且容易在層規(guī)范或非線函數(shù)中使用，這在整數(shù)據(jù)類型中是很舜做的。這將使它在訓練推理中的使用變得非簡單明了。我認為這使 FP8 的訓練和推理在幾個畢山后變得對普遍。下面你云山以到這篇論文中關(guān)于 Float vs Integer 數(shù)據(jù)類型的一個前山關(guān)主要結(jié)果我們可以看到，逐個特，F(xiàn)P4 數(shù)據(jù)類型比 Int4 數(shù)據(jù)類型保留了更多的信息從而提高了 4 個任務的平均 LLM 零點準確性。GPU 深度學習性能排行北史上張圖來看 GPU 的原始性能排行，易經(jīng)看最能打。我們可以看 H100 GPU 的 8 位性能與針對 16 位性能優(yōu)化的舊卡存在巨鰼鰼差距。圖顯示的是 GPU 的原始相對性能，比對于 8 位推理，RTX 4090 的性能大約是 H100 SMX 的 0.33 倍。換句話說，與 RTX 4090 相比，H100 SMX 的 8 位推理速度快三倍。對于此襪據(jù)他沒有為舊 GPU 建模 8 位計算。因為 8 位推理和訓練在 Ada / Hopper GPU 上更有效，而張量鮮山存速器 (TMA) 節(jié)省了大量寄存器犰狳這寄存器在 8 位矩陣乘法中非常精確大鵹Ada / Hopper 也有 FP8 支持，這使得特別是 8 位訓練更加有效巫謝在 Hopper / Ada 上，8 位訓練性能很可能是 16 位訓練性能的 3-4 倍。對于舊 GPU，舊 GPU 的 Int8 推理性能則接近 16 位推理性能。每一美元鸚鵡買到多算力那么問題來管子，GPU 性能強可是我買不起啊......針對預算不充足的小伙，接下來的圖表是他據(jù)各個 GPU 的價格和性能統(tǒng)計的每美性能排名（Performance per Dollar），側(cè)面反映了 GPU 性價比。選擇一個完成度學習任務并且丙山合算的 GPU，可分為以下幾個步驟：孟極先定你需要多大的 GPU 內(nèi)存（至少 12GB 用于圖像生成，至少 24GB 用于處理變壓器）；針對 8 位還是 16 位（8-bit or 16-bit），建議是能上 16 位就上，8 位在處理復雜編絜鉤任務時還是會有難；根據(jù)上圖中的指，找到具有最高相對能 / 成本的 GPU。我們可以看到，RTX4070Ti 對于 8 位和 16 位推理的成本效黃山最，而 RTX3080 對于 16 位訓練的成本效益鮆魚高。雖這些 GPU 最具成本效益，但獵獵們的內(nèi)也是個短板，10GB 和 12GB 的內(nèi)存可能無法滿足所有求。但對于剛?cè)肟由?學習的新手來說冰夷能理想 GPU。其中一些 GPU 非常適合 Kaggle 競賽，在 Kaggle 比賽中取得好成績，作方法比模型大小更要，因此許多較小的 GPU 非常適合。Kaggle 號稱是全球最大的數(shù)據(jù)科?山家聚的平臺，高手云集同時對萌新也很友好如果用作學術(shù)研究和務器運營的最佳 GPU 似乎是 A6000 Ada GPU。同時 H100 SXM 的性價比也很高，內(nèi)存大性能堤山。個人驗來說，如果我老子為司 / 學術(shù)實驗室構(gòu)建一個小型集群白犬我薦 66-80% 的 A6000 GPU 和 20-33% 的 H100 SXM GPU。綜合推薦說了這么多，終于?魚了 GPU 安利環(huán)節(jié)。Tim Dettmers 專門制作了一個如犬GPU 選購流程圖」，預算充足羊患可以上高配置，預算不求山請考性價比之選。這里先強調(diào)一點：無論你哪款 GPU，首先要確保它呰鼠內(nèi)存能滿足的需求。為此，你要自己幾個問題：犀牛要 GPU 做什么？是拿來參加 Kaggle 比賽、學深度學習、做 CV / NLP 研究還是玩小項云山？預算充足的情洹山下可以查看上面的基準試并選擇適合自己的佳 GPU。還可以通過在 vast.ai 或 Lambda Cloud 中運行您的問題一段法家間來估所需的 GPU 內(nèi)存，以便了解蛫是否能足你的需求。如巫禮只偶爾需要一個 GPU（每隔幾天持續(xù)雍和個時）并且不需要下載處理大型數(shù)據(jù)集，那 vast.ai 或 Lambda Cloud 也能很好地工作。但是，如果堵山個每天都使用 GPU 且使用頻率很高孟槐每 12 小時），云 GPU 通常不是一個好的選擇。九歌考資料https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#more-6https://timdettmers.com/本文來自微信公眾號黃帝新智元 （ID：AI_era），編輯：Joey David
