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AOK123V2EX 第 580108 号会员，加入于 2022-05-06 05:03:08 +08:00 |
| 大家是怎么清理多年累积的照片的？
1 生活 • AOK123 • 40 天前 • 最后回复来自 wxf666
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AOK123 最近回复了
3 天前 回复了 SmartNeo 创建的主题 › Apple › iPadOS26 以后 iPad 可以作为轻度使用的电脑了吧 |
只是看起来像电脑而已。
等什么时候支持桌面版软件再说
等什么时候支持桌面版软件再说
38 天前 回复了 M48A1 创建的主题 › iPhone › iPhone 16 Pro 已开始 618 活动，国补后仅需 5499 元 |
不是，大家都在抽象吗，我是真买了啊。。。
40 天前 回复了 AOK123 创建的主题 › 生活 › 大家是怎么清理多年累积的照片的？ |
@wxf666 #47
确实。对于照片没什么必要，iPhone 现在的 HEIV 一张 24MP 的也就 2-3MB
对于视频的话太有必要了，一两分钟就有 1G 。考虑把原视频放在机械硬盘上备份，在 iCloud 中只保存压缩后的版本，可以省很多空间！
确实。对于照片没什么必要，iPhone 现在的 HEIV 一张 24MP 的也就 2-3MB
对于视频的话太有必要了，一两分钟就有 1G 。考虑把原视频放在机械硬盘上备份，在 iCloud 中只保存压缩后的版本，可以省很多空间！
62 天前 回复了 LOGOSJ 创建的主题 › macOS › 老话题 MacOS 浏览器有什么推荐吗 |
老话题，兜兜转转还是会回到 chrome
66 天前 回复了 BaymaxK 创建的主题 › 互联网 › 莫名其妙的被人威胁了... |
就是广撒网诈骗啊。。。就跟某些短信一样“X 总，之前那张卡不好用了，转到新卡 XXXXXX 上”
69 天前 回复了 frostashe 创建的主题 › macOS › 科研狗被 mac 版 office 劝退 |
@Shilion #1 不都是 overleaf 吗
69 天前 回复了 58369046 创建的主题 › Apple › 关于 live 照片存储的问题 |
用 macOS 的相册 app 导出未修改原图，会有一个照片和一个视频文件。导入回去的时候两个一起导入，能恢复成 livephoto
73 天前 回复了 myTrip 创建的主题 › 生活 › 拍婚纱照真累啊，我为什么要花钱买罪受 |
@woniu7 #25
哈哈哈是这样的，更准确点说是理性和感性的差异，而不是性别问题。程序员群体应该是理性占绝大多数的了，我也是这样。
但是在跟我对象相处的 7 年时间里，我也慢慢在学会用情感去处理事情一些事情，去学会怎样活的更浪漫一些。用他的话说就是我从个机器人慢慢变成了有感情的人类
哈哈哈是这样的，更准确点说是理性和感性的差异，而不是性别问题。程序员群体应该是理性占绝大多数的了，我也是这样。
但是在跟我对象相处的 7 年时间里，我也慢慢在学会用情感去处理事情一些事情，去学会怎样活的更浪漫一些。用他的话说就是我从个机器人慢慢变成了有感情的人类
76 天前 回复了 paopaotang001 创建的主题 › Tesla › 没开过电车，特斯拉为什么坚持纯视觉？ |
@maxxxxx #157
决策延迟是整个系统的全局优化问题，跟芯片算力关系也很大。如果其他条件都不变，加入激光雷达肯定会更慢，但我不认为这会产生用户感知上的变化，普通人毕竟人的反应速度只有 200ms 。
“给用户感觉钝钝的”我认为更多的是取决于决策算法是否足够稳定和果断。举个例子，如果决策不够果断（或者说不够激进），即使整个系统运行在很高的帧率，算法也会为了过分确保安全而在很多情况下选择停车等待，给用户造成钝钝的感觉。特斯拉的决策算法在这方面似乎做的很好，但具体的技术细节不得而知。
决策延迟是整个系统的全局优化问题，跟芯片算力关系也很大。如果其他条件都不变，加入激光雷达肯定会更慢，但我不认为这会产生用户感知上的变化，普通人毕竟人的反应速度只有 200ms 。
“给用户感觉钝钝的”我认为更多的是取决于决策算法是否足够稳定和果断。举个例子，如果决策不够果断（或者说不够激进），即使整个系统运行在很高的帧率，算法也会为了过分确保安全而在很多情况下选择停车等待，给用户造成钝钝的感觉。特斯拉的决策算法在这方面似乎做的很好，但具体的技术细节不得而知。
77 天前 回复了 paopaotang001 创建的主题 › Tesla › 没开过电车，特斯拉为什么坚持纯视觉？ |
@zzzzzdai #10
层主这个看法是五年前的了。从业人员来说两句。。。
首先更正一点，目前的融合方案是强于纯视觉的。毕竟激光雷达能多提供一些信息，而且 AI 自己会学怎么去融合，完全不用手动融合。
但是现在来看特斯拉确实赌对了，行业正在往纯视觉方向慢慢转向。前沿的研究热点也都是纯视觉。原因不是因为激光雷达贵，而是因为视觉作为人类最基本的感知，在互联网上积累了大量的数据可以用于训练大模型。大量数据能给纯视觉方案提供很高的上限，无所谓有没有激光雷达了。
如果哪天激光雷达的数据也能达到互联网规模，那融合一定会更强。不过这种情况应该不会发生，除非以后人类进化到每个人脑袋上都长激光雷达。
层主这个看法是五年前的了。从业人员来说两句。。。
首先更正一点，目前的融合方案是强于纯视觉的。毕竟激光雷达能多提供一些信息，而且 AI 自己会学怎么去融合，完全不用手动融合。
但是现在来看特斯拉确实赌对了，行业正在往纯视觉方向慢慢转向。前沿的研究热点也都是纯视觉。原因不是因为激光雷达贵，而是因为视觉作为人类最基本的感知，在互联网上积累了大量的数据可以用于训练大模型。大量数据能给纯视觉方案提供很高的上限，无所谓有没有激光雷达了。
如果哪天激光雷达的数据也能达到互联网规模，那融合一定会更强。不过这种情况应该不会发生，除非以后人类进化到每个人脑袋上都长激光雷达。
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