这款车把整个行业的内卷标准都抬高了

原创 autocarweekly 2023-09-23 13:55

文|萝吉


说实话,睿蓝7正式上市前,我并不知道有这款车,此前听过睿蓝这个品牌,也并不了解它是什么背景,都有些什么产品。



实际上,对于大多数消费者来说,睿蓝此前值得关注的点确实不多,但是我对睿蓝7稍加了解后意识到,这并不是一款应该被市场忽视的产品。至于睿蓝品牌,也从睿蓝7这款车开始,进入了全新的阶段。


从B端到C端,睿蓝7是关键节点


考虑到睿蓝品牌此前的低调,在细聊睿蓝7之前,我觉得有必要和大家简单分享下睿蓝品牌的背景。


睿蓝背后是一家由吉利、力帆合资成立的公司,品牌名在2022年初才确定,聚焦新能源汽车,但和普通新能源品牌不同的是,睿蓝的产品路线,是定位中低价位的换电出行,初期推出的产品,主要面向的是B端的营运市场。


到了去年年中,睿蓝开始向C端市场进军,公布了新的品牌标识,定位则调整为了“换电轻出行普及者”,与此同时,发布了睿蓝7、睿蓝9和枫叶80V PRO三款车型。



睿蓝9在去年12月就已经上市,定位中型纯电SUV,不过它没引起多少关注,原因我们看一下图片就知道了,媒体人从侧面线条,一眼就能看出它的燃油车原型。在高度内卷的新能源市场,这样一台“油改电”产品,基本不会得到市场的重视。


至于刚刚上市的睿蓝7,虽然侧面隐约也能看到吉利某款燃油轿车的影子,这也容易让媒体人有种“小样儿,化浓妆就不认识你了?”的轻视,但是稍加了解就知道,它和睿蓝品牌此前所有的产品,都大不相同。更为关键的是,睿蓝7以一条特别的开发路线,带来了一款出人意料的产品。


睿蓝7为何值得关注?


直接说结论,睿蓝7值得关注的原因,不是惊艳的设计,不是炸裂的动力,不是前沿的平台,也不是细致的服务,一个词,这款车值得关注的原因,就是产品力,朴实无华、卷到极致的产品力。


基本定位上,睿蓝7是一台紧凑级的纯电SUV,不过从图片能看出,它不是一台常规的SUV,而是有些像三厢轿车抬高底盘的跨界车。很多人第一眼可能会感觉有点怪、甚至有点丑,但是看尺寸参数,它是一台不折不扣的紧凑级SUV。



2775mm的轴距,车长接近4米7、车宽接近1米9,在纯电紧凑级SUV中,睿蓝7算是个大块头,比20万元内最火的元PLUS、埃安Y都大一圈,接近宋PLUS EV的体量。也就是说,睿蓝7实际上算得上是一台A+级的大紧凑SUV。


当然,尺寸不算什么,当前20万元内的中型纯电SUV也不是没有,单是尺寸算不上睿蓝7的亮点,只是我们接下来介绍其产品力的基础。它所谓极致产品力的亮点,要一条一条讲。


1、11.77万起售,门槛创A+级纯电SUV新低


睿蓝7第一个让我惊讶的,就是售价。11.77万起售,同价位市面上并不是没有紧凑级的纯电SUV,但达到A+级别的,睿蓝7应该是目前独一份。



作为对比,埃安Y起售价11.98万、比亚迪元PLUS起售价13.58万,它们的尺寸都比睿蓝7小很多,尺寸相近的宋PLUS EV,起售价直逼17万,已经差不多是睿蓝7的顶配了。


2、续航最长破600公里,加速破百不足7秒


虽然市面上已经不乏续航700公里以上的车型,但是20万元以内的纯电车型,续航普遍都在4、500公里左右。


睿蓝7有两个续航版本,起步续航450公里,同价位中规中矩,但是长续航版本直接飚到了605公里,而且门槛只有14.97万。作为对比,宋PLUS EV唯一超600公里续航的配置,指导价达到了21万,而同价位的元PLUS,长续航版本也只有510公里。


不过,睿蓝7倒并不是15万内唯一续航600+的车型,埃安Y 610公里的版本,门槛低到了14.38万,但是考虑到两款车的尺寸差距,睿蓝7的优势依然明显。


3、平台身份模糊,大电池、前备厢应有尽有


对于睿蓝7这款车,厂商没有过多强调平台架构,再结合它有些暧昧的外观设计,这就很让人怀疑它的背景身份。不过抛开其平台够不够“原生”的纠结,纯电平台车型应有的很多特点,睿蓝7都具备了。


首先是上面提到的续航里程,底盘下装上了68kWh的电池组,而车内、后备厢的空间和平整度,没有受到影响,说明它很好地解决了大电池组在紧凑级车型中的布置问题。


低配版动力布局是单电机前驱,这个在中低端纯电车型里非常普遍,纯电平台和油改电车型,都有,看起来似乎总不如后置电机更高级。而睿蓝7奇葩的点在于,它的中高配又改成了后置电机布局,功率、动力都比前驱版要高不少。


普遍情况下,一款纯电动车要么是前驱、要么是后驱,要么是前后都配备电机的四驱,而睿蓝7这种同时具备前、后驱版本的车型,我还是第一次见,足以看出这款车动力布局的灵活性有多高。



最后是我很在意的一点:睿蓝7是有前备厢的,这倒不在于它多了一处储物空间,而是说明整个动力系统的布局,绝对没有敷衍了事。


4、0.238Cd超低风阻,设计内有乾坤


平心而论,睿蓝7的外观设计在当今不算出彩,但是简单朴素的外表下,其实有着很多细节的心思。首先是0.238Cd的风阻系数,对于10万出头起步的纯电动车,真正重视风阻系数的车型并不多,睿蓝7在这点上明显花了不少的精力。


内饰方面,睿蓝7采用了当下普遍的简约风,但是配色非常清爽,很多细节设计都跟上了20万元以上高端电动车的潮流,例如2.5K高分辨率的大尺寸中控屏,大功率的无线充电板,独特的方向盘造型,还有领克首先搭载的墨镜式遮阳板,很多新潮设计都出现在了睿蓝7上。



人机交互方面,睿蓝7压缩了仪表屏的面积,但是与之搭配了一块大尺寸的AR-HUD增强现实抬头显示器,这在它的价格区间里,妥妥就是越级配置了。


5、高规格芯片+激光雷达,智能化直逼行业前沿


留意车机芯片的话会发现,15万元以内的纯电动车,配备高规格芯片还很少,睿蓝7则直接标配了领克08同款的龙鹰一号芯片,这让它具备了四分区独立语音识别,和连续不间断对话的能力,再配上2.5K中控屏和AR-HUD抬头显示器,人机交互的体验已经达到了20万元以上的水准。



更越级的一点,睿蓝7居然提供了激光雷达的选装包,具备高阶驾驶辅助的潜力,即便是吉利、领克、极氪这三个品牌上,目前也还没有配备激光雷达的车型。


整体看下来,睿蓝7在各个层面的标准,都不像一台11.77万入门的纯电车型,除了超出预期的售价外,这款车还有前驱+后驱、扭力梁+五连杆后悬这种非常奇特的硬件搭配,同时激光雷达、AR-HUD显示器、高规格芯片等各类前沿的科技配置,都集中在了这一款并不热门的车型上。


实际上,对于睿蓝7这款车,厂商强调最多的词,就是内卷,但是这款车内卷的方式,和友商们又不大一样,这也是睿蓝7真正值得关注、甚至具有行业启发性的一点。


睿蓝7的“卷”,有什么特别?


回到睿蓝7的整体定位,这款车的设计并不出彩,高级感也不突出,没有什么独特的定位,但是它的产品力,不管我们能想到的任何地方,都没有短板。


大家都在内卷,即便是蔚来也被迫把换电服务剥离出车价,降低门槛,不同的是,很多车企把设计、用料、配置、营销、服务等环节加入到内卷,而睿蓝则更加纯粹,只把成本用在最关键的产品力上,并尽力压低售价。


但是和此前五菱极致低价不同,睿蓝的极致,在产品力上没有妥协,质感、安全、续航、动力、底盘、智能等等,全部达到行业优秀的水准,只是在这些领域追求的程度,把握在了性价比最高的程度。


换句话说,睿蓝7的内卷,有一种特别的纯粹性,它在产品力上保持了高标准,但又不过分追求某一方面的领先,处处做到优秀的同时,又没有哪个地方会让人觉得过量或者多余。


在当今的市场上,我们可以轻松找到比睿蓝7更漂亮、更高级、性能更强、配置更高、品牌更火的产品,但是回到最纯粹的实际使用的角度,睿蓝7确实算得上同等价位里,综合产品力最强的一款车。


这种专注在产品力上的卷,是睿蓝7的独特之处,也是值得其它厂商关注、思考的一款产品。


autocarweekly 车不只是代步工具,还是生活的一种刻度。
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    一、什么是数据库系统
    数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成 

    二、数据库管理系统的主要功能包括
    数据定义功能:DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language,DDL),用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义
    数据组织、存储和管理:DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。
    数据操纵功能:DBMS提-供数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML),用户可以使用DML操纵数据,实现对数据库的基本操作,如查询、插入、删除和修改等
    数据库的事务管理和运行管理:数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制,以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复
    数据库建立和维护功能:数据库初始数据的输入、转换功能,数据库的转储、恢复功能,数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。

    三、数据库系统结构
    1.1模式(概念模式或逻辑模式)
    定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述,是所有用户的公用数据库结构。

    特性:

    一个数据库只有一个模式
    模式与应用程序无关,只是数据的一个框架
    1.2子模式(外模式或用户模式)
    定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是用户所用的数据库结构

    特性:

    子模式是模式的子集
    一个数据库有多个子模式,每个用户至少使用一个子模式
    同一个用户可以使用不同的子模式,每个子模式可为不同的用户所用
    1.3内模式(存储模式)
    定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。

    特性:

    一个数据库只有一个内模式,内模式对用户透明
    一个数据库由多种文件组成,如用户数据文件,索引文件及系统文件
    内模式设计直接影响数据库的性能

    以下是开发流程:
    在idea中构建如下几个子模块工程:
    @PostMapping("/doLogin")
    @ApiOperation(value = "一键注册登录接口", notes = "一键注册登录接口", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult doLogin(HttpServletRequest request,
                                   HttpServletResponse response,
                                   @RequestBody @Valid RegisterLoginBO registerLoginBO,
                                   BindingResult result);
    验证的字段上方可以写一些相关的注解,系统识别后会自动检查
    RegisterLoginBO.java
    public class RegisterLoginBO {

        @NotBlank(message = "手机号不能为空")
        private String mobile;
        @NotBlank(message = "短信验证码不能为空")
        private String smsCode;

        public String getMobile() {
            return mobile;
        }

        public void setMobile(String mobile) {
            this.mobile = mobile;
        }

        public String getSmsCode() {
            return smsCode;
        }

        public void setSmsCode(String smsCode) {
            this.smsCode = smsCode;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "RegisterLoginBO{" +
                    "mobile='" + mobile + '\'' +
                    ", smsCode='" + smsCode + '\'' +
                    '}';
        }
    }

    如果校验有问题,那么可以直接获得并且放回给前端即可。
    BaseController.java
    /**
     * 验证beanBO中的字段错误信息
     * @param result
     * @return
     */
    public Map<String, String> getErrors(BindingResult result) {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        List<FieldError> errorList = result.getFieldErrors();
        for (FieldError error : errorList) {
            // 发生验证错误所对应的某一个属性
            String errorField = error.getField();
            // 验证错误的信息
            String errorMsg = error.getDefaultMessage();
            map.put(errorField, errorMsg);
        }
        return map;
    }
    一般来说,admin系统不会有主动注册功能,账号都是分配的,那么默认就会存在一个基本账户,这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可:
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>

    同理,查询操作也是类似JPA的操作,再继承Repository后直接使用其内置api即可:
    FriendLinkMngControllerApi.java
    @PostMapping("getFriendLinkList")
    @ApiOperation(value = "查询友情链接列表", notes = "查询友情链接列表", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult getFriendLinkList();
    首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询
    SELECT
    c.id as commentId,
    c.father_id as fatherId,
    c.article_id as articleId,
    c.comment_user_id as commentUserId,
    c.comment_user_nickname as commentUserNickname,
    c.content as content,
    c.create_time as createTime,
    f.comment_user_nickname as quoteUserNickname,
    f.content as quoteContent
    FROM
    comments c
    LEFT JOIN
    comments f
    on
    c.father_id = f.id
    WHERE
    c.article_id = '2006117B57WRZGHH'
    order by
    c.create_time
    desc
    目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心,如果挂了,那么整个微服务体系完全不可以,这是不应该的,所以为了实现eureka的高可用,我们可以搭建集群。
    在进行集群构建之前,大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程,可以取名为 springcloud-eureka-cluster。
    为集群中各个eureka节点配置host
    eureka:
      instance:
        hostname: eureka-cluster-${port:7001}    # 集群中每个eureka的名字都要唯一
      # 自定义eureka集群中另外的两个端口号
      other-node-port2: ${p2:7002}
      other-node-port3: ${p3:7003}
      client:
    #    register-with-eureka: false
    #    fetch-registry: false
        service-url:
          # 集群中的每个eureka单实例,都需要相互注册到其他的节点,在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册
          defaultZone: http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/
    我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次,我认定非法请求,直接限制这个ip访问15秒,15秒后释放。(像有的网站会出现二维码让你扫描通过,或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器,因为有可能是爬虫请求)
    开发步骤:
    首先在yml中设置基本参数:
    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
        System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器...");

        // 获得上下文对象requestContext
        RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = requestContext.getRequest();

        // 获得ip
        String ip = IPUtil.getRequestIp(request);

        /**
         * 需求:
         * 判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次,
         * 如果超过,则限制访问15秒,15秒过后再放行
         */
        final String ipRedisKey = "zuul-ip:" + ip;
        final String ipRedisLimitKey = "zuul-ip-limit:" + ip;

        // 获得剩余的限制时间
        long limitLeftTime = redis.ttl(ipRedisLimitKey);
        // 如果剩余时间还存在,说明这个ip不能访问,继续等待
        if (limitLeftTime > 0) {
            stopRequest(requestContext);
            return null;
        }

        // 在redis中累加ip的请求访问次数
        long requestCounts = redis.increment(ipRedisKey, 1);

        // 从0开始计算请求次数,初期访问为1,则设置过期时间,也就是连续请求的间隔时间
        if (requestCounts == 1) {
            redis.expire(ipRedisKey, timeInterval);
        }

        // 如果还能取得到请求次数,说明用户连续请求的次数落在10秒内
        // 一旦请求次数超过了连续访问的次数,则需要限制这个ip了
        if (requestCounts > continueCounts) {
            // 限制ip访问一段时间
            redis.set(ipRedisLimitKey, ipRedisLimitKey, limitTimes);

            stopRequest(requestContext);
        }

        return null;
    }

    private void stopRequest(RequestContext requestContext){
        // 停止继续向下路由,禁止请求通信
        requestContext.setSendZuulResponse(false);
        requestContext.setResponseStatusCode(200);
        String result = JsonUtils.objectToJson(
                GraceJSONResult.errorCustom(
                        ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP));
        requestContext.setResponseBody(result);
        requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8");
        requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
    }
    上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果,一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计,会更好。
    通过一个脚本来统计男女数量:
    POST http://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search
    {
        "size": 0,
        "query":{
            "match":{
                "writerId":"201116760SMSZT2W"
            }
        },
        "aggs": {
            "counts": {
                "terms": {
                    "field": "sex"
                }
            }
        }
    }

    以下就是数据库系统开发的整个流程讲解,感谢大家的阅读

  • RadarSensors_ARS408-21_cn数据手册
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  • Wayking RadarSensors_LRR7710_中英文产品手册
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  • 基于单片机的工业级液晶图形显示控制芯片RA8889ML3N-Datasheet
    TFT-LCD液晶显示控制芯片RA8889ML3N的优势:
    低功耗及功能强大:这款芯片最大支持分辨率为1366x2048,内置128Mb SDRAM,可为内容显示进行快速刷新,同时内置视频解码单元,支持JPEG/AVI硬解码播放,为普通单片机实现视频播放提供可能。
    支持多种接口:RA8889ML3N支持MCU端的8080/6800 8/16-bit 非同步并列接口和3/4线SPI及IIC串列接口,以及最大驱动1366x800分辨率的TFT LCD。
    显示功能强大:RA8889ML3N提供多段的显示记忆体缓冲区段,支持多图层功能,并提供画中画(PIP)、支持透明度控制与显示旋转镜像等显示功能。

    应用范围广:这款芯片广泛应用于自动化控制设备、电力监测控制、测量检测仪器仪表、电教设备、智能家电、医疗检测设备、车用仪表及工控自动化等领域。

    技术咨询与交流:QQ2851189731, 微信13760238805

  • 首个基于Transformer的分割检测+视觉大模型视频课程(附源码+课件)
    众所周知,视觉系统对于理解和推理视觉场景的组成特性至关重要。这个领域的挑战在于对象之间的复杂关系、位置、歧义、以及现实环境中的变化等。作为人类,我们可以很轻松地借助各种模态,包括但不仅限于视觉、语言、声音等来理解和感知这个世界。现如今,随着 Transformer 等关键技术的提出,以往看似独立的各个方向也逐渐紧密地联结到一起,组成了“多模态”的概念。

    多功能
    通过引入灵活的提示引擎,包括点、框、涂鸦 (scribbles)、掩模、文本和另一幅图像的相关区域,实现多功能性;
    可组合
    通过学习联合视觉-语义空间,为视觉和文本提示组合实时查询,实现组合性,如图1所示;
    可交互
    通过结合可学习的记忆提示进行交互,实现通过掩模 引导的交叉注意力保留对话历史信息;
    语义感知
    通过使用文本编码器对文本查询和掩模标签进行编码,实现面向开放词汇分割的语义感知。

    超大规模视觉通用感知模型由超大规模图像、文本主干网络以及多任务兼容解码网络组成,它基于海量的图像和文本数据构成的大规模数据集进行预训练,用于处理多个不同的图像、图像-文本任务。此外,借助知识迁移技术能够实现业务侧小模型部署。

    超大规模视觉通用感知模型面临的挑战:
    (1)网络参数量庞大,通常超十亿参数,训练稳定性、收敛性、过拟合等问题相较于小网络挑战大很多。
    (2)原始数据集包含数十亿异质低质量图片与海量文本,多步训练以利用异质的多模态多任务数据,流程复杂,存在灾难性遗忘,难以定位精度等问题。
    (3)实验成本高,通常需要上千块GPU并行训练数周,需要研究者有敏锐的分析能力和扎实的知识基础。
    (4)工程挑战多,海量数据的吞吐,大型GPU集群上的并行算法,超大参数量模型的内存管理。

    提示工程
    大多数视觉数据集由图像和相应文本标签组成,为了利用视觉语言模型处理视觉数据集,一些工作已经利用了基于模版的提示工程,
    text_descriptions = [f"This is a photo of a {label}" for label in cifar100.classes]  
    text_tokens = clip.tokenize(text_descriptions).cuda()

    除了此类大型视觉语言基础模型外,一些研究工作也致力于开发可以通过视觉输入提示的大型基础模型。例如,最近 META 推出的 SAM 能够执行与类别无关的分割,给定图像和视觉提示(如框、点或蒙版),指定要在图像中分割的内容。这样的模型可以轻松适应特定的下游任务,如医学图像分割、视频对象分割、机器人技术和遥感等

    从模型训练、模型分发、模型商业化,美图体系化地同创作者和开发者共建模型生态:

    (1)模型训练:提供二次训练能力,并持续不断地为创作者提供服务,包括培训、社区和模型创作大赛。

    (2)模型分发:创作者和开发者共建的模型可以在美图的产品内进行分发,在分发过程中持续优化模型。

    (3)模型商业化:行业客户可通过 MiracleVision 的 API 和 SDK 进行商业使用,创作者和开发者通过商业合作获得经济收益。
    通用视觉-语言学习的基础模型
    UNITER:结合了生成(例如掩码语言建模和掩码区域建模)和对比(例如图像文本匹配和单词区域对齐)目标的方法,适用于异构的视觉-语言任务。
    Pixel2Seqv2:将四个核心视觉任务统一为像素到序列的接口,使用编码器-解码器架构进行训练。
    Vision-Language:使用像 BART 或 T5 等预训练的编码器-解码器语言模型来学习不同的计算机视觉任务。
    模型整体结构上,抛弃了CNN,将 BERT 原版的 Transformer 开箱即用地迁移到分类任务上面,在使用大规模训练集的进行训练时,取得了极好的效果。
    同时,在大规模数据集上预训练好的模型,在迁移到中等数据集或小数据集的分类任务上以后,也能取得比CNN更优的性能。
    模型整体结构如下图所示,完全使用原始 BERT 的 Transformer 结构,主要是对图片转换成类似 token 的处理,原文引入了一个 patch 的概念,首先把图像划分为一个个的 patch,然后将 patch 映射成一个 embedding,即图中的 linear projection 层,将输入转换为类似 BERT 的输入结构,然后加上 position embedding,这里的 position 是1D的,最后加上一个learnable classification token 放在序列的前面,classification由 MLP 完成。

    这里我们用 RAM 提取了图像的语义标签,再通过将标签输入到 Grounding-DINO 中进行开放世界检测,最后再通过将检测作为 SAM 的提示分割一切。目前视觉基础大模型可以粗略的归为三类:
    textually prompted models, e.g., contrastive, generative, hybrid, and conversational;
    visually prompted models, e.g., SAM, SegGPT;
    heterogeneous modalities-based models, e.g., ImageBind, Valley.

    CoCa 通过将所有标签简单地视为文本,对 web-scale alt-text 和 annotated images 进行了从头开始端到端的预训练,无缝地统一了表示学习的自然 语言 监督。因此,CoCa 在广泛的下游任务上实现了最先进的性能,零样本传输或最小的任务特定适应, 跨越视觉识别(ImageNet,Kinetics-400/600/700,Moments-in-Time )、跨模式检索(MSCOCO、Flickr30K、MSR-VTT)、 多模式理解(VQA、SNLI-VE、NLVR2)和图像字幕(MSCOCO、NoCaps)。在 ImageNet 分类中,CoCa 获得了 86.3% 的 zero-shot top-1 准确率, frozen encoder and finetune classifier 是 90.6%,finetune encoder 可以到 91.0%。

    截止目前国内外已经发布了许多包括 NLP, CV 和 多模态在内的大规模模型,但是这些模型在应用落地上还是有待进一步探究的,目前应用落地较好的有华为 的盘古,在电网和金融圈都有应用;智源的悟道系列在诗词图文上都有广泛应用,可以帮助学生看图写作,根据文字生成插图等;百度的文心也发布了在金融方 面的应用。但截止目前为止大模型在实际中的应用还不是很理想,大模型发展的初衷是使用一个预训练好的大模型代替一堆小作坊似的根据不同任务训练的小模 型,通过模型蒸馏知识迁移等技术在小模型上使用少量数据集达到超过原来小模型性能的目标。CV 大模型在应用上的一个难点是与实际应用相结合,目前社会中 用的较多的视觉相关的深度学习模型主要包括物体检测,人脸识别以及缺陷检测(部分)相比 NLP 模型在实际中的使用少很多,因此将 CV 模型与实际生产相 结合发现更多的应用场景很关键。另外一个 CV 大模型应用的难点就是如何快速高效的使用蒸馏和知识迁移技术提升下游任务的性能,这两点难题的解决在 CV 大模型的实际应用中都刻不容缓。

    总结起来,将大模型应用于更高分辨率的下游视觉任务具有以下好处:提高感知能力、改善定位精度、提升语义理解、改善细节保留和边缘清晰度、增加鲁棒性和泛化能力,以及推动研究进展。这些好处使得大模型在处理高分辨率图像时能够获得更准确、更细致和更真实的结果。随着深度学习和计算资源的不断发展,我们可以期待更先进的大模型和相关技术的出现,进一步推动计算机视觉在高分辨率图像任务中的应用和突破

  • 注释EN55014-1
    注释EN55014-1
  • 特斯拉电路图.rar
    特斯拉电路图,欢迎大家下载
  • [完结19章]SpringBoot开发双11商品服务系统教程下载
    如何使用SpringBoot开发一款关于双11商品服务的系统?今天就给大家说道说道,希望对大家的学习有所帮助!
    1.什么是SpringBoot?
    Spring 的诞⽣是为了简化 Java 程序的开发的,⽽ Spring Boot 的诞⽣是为了简化 Spring 程序开发的。
    Spring Boot是由Pivotal团队提供的基于Spring的框架,该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。Spring Boot集成了绝大部分目前流行的开发框架,就像Maven集成了所有的JAR包一样,Spring Boot集成了几乎所有的框架,使得开发者能快速搭建Spring项目。
    2.SpringBoot的优点
    快速集成框架,Spring Boot 提供了启动添加依赖的功能,⽤于秒级集成各种框架。
    内置运⾏容器,⽆需配置 Tomcat 等 Web 容器,直接运⾏和部署程序。
    快速部署项⽬,⽆需外部容器即可启动并运⾏项⽬。
    可以完全抛弃繁琐的 XML,使⽤注解和配置的⽅式进⾏开发。
    ⽀持更多的监控的指标,可以更好的了解项⽬的运⾏情况

    后端配置
    1.1创建Springboot工程
    打开idea->file->new->project
    选择spring Initializer进行配置,java版本选择8,点击next
    - internal 应用代码
        - controllers 控制器模块
          - admin 后端控制器
          - front 前端控制器
        - listen redis监听器
        - models 模型模块
        - service 服务模块
          - product_serive 商品服务
          - wechat_menu_serive 微信公众号菜单服务
          ......
    - conf 公共配置
      -config.yml yml配置文件
      -config.go 配置解析,转化成对应的结构体
      
    - middleware 中间件
        - AuthCheck.go  jwt接口权限校验
    - cors.go 跨域处理
    ......
    - pkg 程序应用包
      - app
      - base
      - casbin
      - jwt
      - qrcode
      - wechat
      .....
    - routere 路由
    - logs 日志存放
    - runtime 资源目录
    首先,我仔细分析了需求,并且根据业务逻辑设计了合适的接口。
    对于多表关联查询,我使用了MyBatis的注解来编写SQL语句,并通过@One和@Many等注解来实现结果集的映射。
    对于数据分页,我使用了MyBatis-Plus提供的Page对象,并结合相关方法来实现数据分页查询。
    2. 上课中的优秀项目
    在课堂上,我完成了一个优秀的项目,主要是学生实体类的增删改查功能。通过这个项目,我巩固了对Spring Boot框架的理解和掌握。
    具体实现如下:
    //初始化redis
    err := cache.InitRedis(cache.DefaultRedisClient, &redis.Options{
    Addr:        global.CONFIG.Redis.Host,
    Password:    global.CONFIG.Redis.Password,
    IdleTimeout: global.CONFIG.Redis.IdleTimeout,
    }, nil)
    if err != nil {
    if err != nil {
    global.LOG.Error("InitRedis error ", err, "client", cache.DefaultRedisClient)
    panic(err)
    }
    panic(err)
    }

    //初始化mysql
    err = db.InitMysqlClient(db.DefaultClient, global.CONFIG.Database.User,
    global.CONFIG.Database.Password, global.CONFIG.Database.Host,
    global.CONFIG.Database.Name)
    if err != nil {
    global.LOG.Error("InitMysqlClient error ", err, "client", db.DefaultClient)
    panic(err)
    }
    global.Db = db.GetMysqlClient(db.DefaultClient).DB

    开发步骤
    SpringBoot 开发起来特别简单,分为如下几步:
    创建新模块,选择Spring初始化,并配置模块相关基础信息
    选择当前模块需要使用的技术集
    开发控制器类
    运行自动生成的Application类
    知道了 SpringBoot 的开发步骤后,接下来我们进行具体的操作
    shutdown.NewHook().Close(
    //关闭http server
    func() {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10)
    defer cancel()
    if err := server.Shutdown(ctx); err != nil {
    logging.Error("http server shutdown err", err)
    }
    },

    func() {
    //关闭kafka producer(特别是异步生产者,强制关闭会导致丢消息)
    if err := mq.GetKafkaSyncProducer(mq.DefaultKafkaSyncProducer).Close(); err != nil {
    logging.Error("kafka shutdown err", err)
    }
    },
    func() {
    //关闭mysql
    if err := db.CloseMysqlClient(db.DefaultClient); err != nil {
    logging.Error("mysql shutdown err", err)
    }
    },
    func() {
    //关闭redis
    if err := cache.GetRedisClient(cache.DefaultRedisClient).Close(); err != nil {
    logging.Error("redis shutdown err", err)
    }
    },
    )
    //也可以自己实现优雅关闭
    //signals := make(chan os.Signal, 0)
    //signal.Notify(signals, syscall.SIGHUP, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM, syscall.SIGQUIT)
    //s := <-signals
    //global.LOG.Warn("shop receive system signal:", s)
    //ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
    //defer cancel()
    //err := server.Shutdown(ctx)
    //if err != nil {
    // global.LOG.Error("http server error", err)
    //}
    //mq.GetKafkaSyncProducer(mq.DefaultKafkaSyncProducer).Close()

    选择 Spring Initializr ,用来创建 SpringBoot 工程
    以前我们选择的是 Maven ,今天选择 Spring Initializr 来快速构建 SpringBoot 工程。而在 Module SDK 这一项选择我们安装的 JDK 版本。
    type StoreProduct struct {
    Image        string         `json:"image" valid:"Required;"`
    SliderImage  string         `json:"slider_image" valid:"Required;"`
    StoreName    string         `json:"store_name" valid:"Required;"`
    StoreInfo    string         `json:"store_info" valid:"Required;"`
    Keyword      string         `json:"keyword" valid:"Required;"`
    CateId       int            `json:"cate_id" valid:"Required;"`
    ProductCate  *StoreCategory `json:"product_cate" gorm:"foreignKey:CateId;association_autoupdate:false;association_autocreate:false"`
    Price        float64        `json:"price" valid:"Required;"`
    VipPrice     float64        `json:"vip_price" valid:"Required;"`
    OtPrice      float64        `json:"ot_price" valid:"Required;"`
    Postage      float64        `json:"postage" valid:"Required;"`
    UnitName     string         `json:"unit_name" valid:"Required;"`
    Sort         int16          `json:"sort" valid:"Required;"`
    Sales        int            `json:"sales" valid:"Required;"`
    Stock        int            `json:"stock" valid:"Required;"`
    IsShow       *int8          `json:"is_show" valid:"Required;"`
    IsHot        *int8          `json:"is_hot" valid:"Required;"`
    IsBenefit    *int8          `json:"is_benefit" valid:"Required;"`
    IsBest       *int8          `json:"is_best" valid:"Required;"`
    IsNew        *int8          `json:"is_new" valid:"Required;"`
    Description  string         `json:"description" valid:"Required;"`
    IsPostage    *int8          `json:"is_postage" valid:"Required;"`
    GiveIntegral int            `json:"give_integral" valid:"Required;"`
    Cost         float64        `json:"cost" valid:"Required;"`
    IsGood       *int8          `json:"is_good" valid:"Required;"`
    Ficti        int            `json:"ficti" valid:"Required;"`
    Browse       int            `json:"browse" valid:"Required;"`
    IsSub        *int8          `json:"is_sub" valid:"Required;"`
    TempId       int64          `json:"temp_id" valid:"Required;"`
    SpecType     int8           `json:"spec_type" valid:"Required;"`
    IsIntegral   *int8          `json:"isIntegral" valid:"Required;"`
    Integral     int32          `json:"integral" valid:"Required;"`
    BaseModel
    }

    //定义商品消息结构
    type ProductMsg struct {
    Operation string `json:"operation"`
    *StoreProduct
    }
    切换web服务器
    现在我们启动工程使用的是 tomcat 服务器,那能不能不使用 tomcat 而使用 jetty 服务器,jetty 在我们 maven 高级时讲 maven 私服使用的服务器。而要切换 web 服务器就需要将默认的 tomcat 服务器给排除掉,怎么排除呢?使用 exclusion 标签
    func (e *StoreProductController) Post(c *gin.Context) {
    var (
    dto  dto2.StoreProduct
    appG = app.Gin{C: c}
    )
    httpCode, errCode := app.BindAndValid(c, &dto)
    if errCode != constant.SUCCESS {
    appG.Response(httpCode, errCode, nil)
    return
    }
    productService := product_service.Product{
    Dto: dto,
    }
    model, err := productService.AddOrSaveProduct()
    if err != nil {
    appG.Response(http.StatusInternalServerError, constant.FAIL_ADD_DATA, nil)
    return
    }

    //发消息队列
    defer func() {
    operation := product.OperationCreate
    if dto.Id > 0 {
    operation = product.OperationUpdate
    }
    productMsg := models.ProductMsg{
    operation,
    &model,
    }
    msg, _ := json.Marshal(productMsg)
    p, o, e := mq.GetKafkaSyncProducer(mq.DefaultKafkaSyncProducer).Send(&sarama.ProducerMessage{
    Topic: product.Topic,
    Key:   mq.KafkaMsgValueStrEncoder(strconv.FormatInt(dto.Id, 10)),
    Value: mq.KafkaMsgValueEncoder(msg),
    },
    )
    if e != nil {
    global.LOG.Error("send product msg error ", e, "partition :", p, "offset :", o, "id :", dto.Id)
    }
    }()

    appG.Response(http.StatusOK, constant.SUCCESS, nil)

    }


  • 14、小电流贴片共模电感更换需要注意些什么.
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  • 摘要:根据CINNO Research产业统计数据,Q3'23国内智能手机屏下指纹识别占比创历史新高达45%,而侧边指纹识别占比较去年同期下降12%,后置指纹识别占比下降至1%,而前置指纹已淡出国内智能手机指纹识别市场。根据CINNO Research产业统计数据,受华为、荣耀热门机型销售的影响,Q3'23国内智能手机指纹识别搭载率上升至84%。图示:中国市场智能手机指纹识别技术别占比趋势来源: CINNO Research月度中国市场智能手机指纹识别应用趋势报告2023年第三季度,国内OLED
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  • 近日,在传感器专家网的压力传感器专业交流群组中,有相关专家交流了目前我国压力传感器的一些情况。交流中指出,目前国内已有一些企业在做MEMS压力传感器芯片,在该领域国内相关企业总体来说技术差不多,精度等关键技术指标彼此间相差不大,但与国外压力传感器芯片巨头相比,精度等指标却有较大差距。传感器专家网https://www.sensorexpert.com.cn专注于传感器技术领域,致力于对全球前沿市场动态、技术趋势与产品选型进行专业垂直的服务,是国内领先的传感器产品查询与媒体信息服务平台。基于传感器
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  •     今天看到一个麦肯锡的统计数据,2021年中国出口的电子产品占世界34%。越来越多的PCB组件在中国造出来,然后送往全世界。作为电子工程师,除了增加修养,不断实现良好的设计,也要减少电子垃圾,对国际上的主要环保要求有所了解。    ROHS  Restriction of Hazardous Substances  有毒物质限制        这个标准针对 6 类电子产品中常见的的有毒物质,
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  • 背景   随着汽车行业的不断迭代发展,市场及消费者对汽车提出了更高的要求,智能网联、自动驾驶等新技术的应用推动整车厂对车载芯片、汽车软件等方面投入了更多的精力,SOA(面向服务的架构)逐渐成为大多整车厂顺应市场趋势和技术趋势的首选。SOA架构使服务间的通讯变得更加简单,ECU更新、软件升级等变得更加灵活,使系统的健壮性和拓展性获得了大幅提高。但是在SOA架构开发阶段,由于市面上的IDL(接口描述语言)众多,例如FIDL、Protobuf、vCDL、ARXML、OMG IDL、CAN
    北汇信息 2023-12-06 11:41 76浏览
  • 光耦合器是一种在现代科技中发挥关键作用的设备,其应用领域横跨通信、医疗、工业等多个行业。光耦合器通过巧妙地将光电子器件结合起来,实现了光与电的高效转换和传输,为光电子领域的发展提供了强大的支持。光耦合器是什么光耦合器是一种用于隔离、耦合和传输光信号的器件。其主要功能是将一个光学系统的光信号转换成电信号,或者将电信号转换为光信号,以实现光与电之间的高效转换。在各类光电子设备中,光耦合器起到了桥梁的作用,实现了不同部分之间的无缝衔接。光耦合器的原理及结构光耦合器的基本原理是通过光电二极管和光电晶体管
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  • #这段代码是一个基于C语言的嵌入式程序,用于在HPMicro平台上运行。它的主要功能是初始化一个LED灯,并使其以一定的时间间隔闪烁。#以下是对代码的解析:#```c#include #include "board.h"#include "hpm_debug_console.h"#define LED_FLASH_PERIOD_IN_MS 300int main(void){    int u;    board_init(); // 初始化板子 
    丙丁先生 2023-12-06 14:22 106浏览
  • 国产光耦是近年来中国电子产业中备受关注的领域之一。在全球电子市场的竞争中,中国光电行业正逐渐崭露头角。本文将详细分析国产光耦的发展趋势,探讨其未来发展的关键因素与前景。国产光耦的现状国产光耦是一种用于电气隔离和信号传输的关键电子元器件,广泛应用于通信、工控、医疗、消费电子等领域。随着中国电子制造业的不断壮大,国产光耦在市场上逐渐崭露头角。目前,国产光耦已经实现了从技术到市场的多方面突破,主要体现在以下几个方面:1. 技术创新国产光耦制造商不断投入研发,推动光耦技术的创新与升级。新材料的应用、封装
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  • 近日,英国伦敦的可持续倡议(SMI)公布了2023年《地球宪章》徽章获奖名单。在这个名单中,全球共17家企业入选,中国企业仅占两席。最值得注目的是,海尔智家作为唯一获奖的中国家电企业,荣登榜单。 据了解,《地球宪章》徽章由现任英国国王查尔斯三世于2021年发起,旨在表彰对全球环境的可持续发展做出突出贡献的企业,鼓励企业将自然、人类和地球置于核心位置,通过创新和可持续的商业模式,共同应对全球气候挑战。获奖企业由来自环境、商业、政治和慈善界的全球专家小组经过严苛的评选选出。 海尔
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  • 2023年,对我来说,是充满挑战和收获的一年。这一年,我实现了很多的愿望,也收获了许多意外之喜。汗水与收获并存,艰难与惊喜共立。 工作上,我负责的项目在经过漫长的调研后终于立项了。在原理功能的实现过程中,我不仅学到了很多新的知识和技能,也经历了许多挫折和困难,一筹莫展时的长期等待和有效结果的欣喜。不放弃成功才会向你招手,最终努力得到了回报,项目成功立项,这让我感到非常自豪和满足。 除了工作上的成就,生活中我也有很多收获。这一年,我踩着夏天的尾巴购买了人生中属于自己的第一辆摩托车。 像风
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