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最近在交流群里,有找工作的小夥伴,經常會問到,怎樣去找工作(就是投簡歷)以及如何去準備面試,也有小夥伴會問到一些學習方面的問題,比如如何學習 Linux ,如何學習 stm32等等,今天的文章,就來總結一下我個人的看法。

 

一、關於找工作方面的問題:

 

現在找工作確實越來越來難了,首先在投簡歷第一關,就是刷學歷,一般學歷達不到要求的話,就沒機會進行下一步了(舉個例子,比如去招聘網站上投簡歷,人家招聘要求裏面是本科及以上,這樣的話你投簡歷的話少投,不是不可以投,為啥這樣,下面在找工作第二關會說明)。

 

然後是第二關,你投簡歷的時候,要仔細看一下招聘要求,然後結合自身掌握的技能,適當的去投一些可能學歷不符合的公司,因為你能力達到了招聘要求,這可以去投簡歷試試,一般有些公司如果覺得你技能達到他們的要求,也是會來破格來招聘的(但是一些大廠的話,一般對學歷方面要求很嚴,不管是社招還是應屆,所以這個一般投簡歷沒啥意識,不要浪費時間,這個自己也有親身體會,當然可能也有例外,這都說不定!);總之如果招聘要求裏面有對學歷有硬性要求的,而且註明達不到要求的,不要去投簡歷,這個時候雙方就不要互相打擾了;如果沒有說明都可以去試試,只要你的技能達到招聘要求,機會都是自己爭取來的,不要輕易放棄。

 

第三關,如何寫簡歷,這個想必對於大多數剛畢業的應屆生來說,都是非常缺乏經驗的;那麼重點來了,對於怎樣寫簡歷這個問題,首先不要向寫小說一樣長篇大幅,這樣投的簡歷給 hr 看的話,他(她)根本沒有這麼多時間來看你的簡歷,因為不只有你一個人來投簡歷,所以我們要抓重點來寫,比如說自己掌握哪些技能(在嵌入式方面,你可以寫,熟悉 c、c++ 等編程語言,不要用精通二字,精通二字不要亂用;然後可以寫一寫,你在校做的項目或者參賽經歷都可以精簡寫出來等等);其實關於這方面,我個人覺得boss直聘網站上的簡歷模板就非常好的(如果實在不會做簡歷的話,或者說網上沒有找到合適的模板),自己之前找工作就是用 boss 直聘上的簡歷模板。

 

第四關,如何準備面試;對於這個,對於我們應屆生來說,也是非常欠缺經驗的;這裏介紹一下面試過程(不是規範,但是是自己的親身面試經歷):

  • 一般去公司面試的話,一開始hr會跟你聊一下,主要是大概了解一下你的基本情況(比如說,再次介紹一下自己的一些基本情況,或者說談談你對這個行業的認識等等)。

  • 然後一般的話,都會有一個筆試題;因為我們都是做底層開發的,C語言基礎必考的(也有一些c語言高級用法);一些數據結構(比如棧,隊列、鏈表等)問題在解答題裏面都是會有的;甚至有些會考一些外設協議問題,這方面稍微注意一下數據結構,這幾天和小夥伴交流的時候,就發現他的數據結構知識沒有掌握好。

  • 然後在你做完筆試,一般是現場給你答覆的(當然也有要等幾天的),如果筆試過了話,這時候, hr 會跟你說,我們技術主管會跟再聊一下技術上的問題;技術主管的話,對於應屆生,一般不會問很難的技術問題(社招就可能難了,這個不好說),大部分是一些基礎的問題,主要是考察你的基礎;這裏還有一點要非常注意,就是當你遇到不會的問題的時候,你不要一直在哪裡想,這樣會給別人不好的印象,你可以換個角度說嘛(比如說這個平時很久沒接觸了,只要我一看這個,就能理解和知道的;這個只是我舉個例子來說哈,還是要自己靈活變通的)。

  • 然後技術主管問完了話,覺得你的技術可以的話,一般情況下會當場直接給offer的(當然也有要等幾天,因為有些崗位競爭比較激烈;如果覺的回答技術的時候,回答的不好,然後 hr 叫你回去等消息的話,可以大部分情況下是涼了,這個要心裏有數。),這個時候,會跟老闆再談一談,主要是薪資待遇方面。

  • 在跟老闆談薪資待遇的時候,要說清楚和談清楚——比如說,開工資,你開在招聘時給的薪資範圍之內就行,如果最後沒有達到你所想要的,這個時候,先不要直接拒絕,先可以考慮一下,再回復;還有一些福利待遇,比如五險一金,上升空間,上班時間等等;總之一句話,你真要進公司,把自己要問的,都要問清楚來。

     

 

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二、關於學習方面:

 

第一、關於 Linux 方面的學習;Linux 學習主要是:Linux 應用和 Linux驅動。對於學習 Linux 應用,一般的話,我們大部分是用  ubuntu 來進行學習的,所以首先,你得必須搭建好環境(這裏可以推薦一個公眾號:軟件管家,裏面的軟件都有安裝教程,對於小白非常友好。),一般的話我們都是在虛擬機裏面安裝 Linux 系統的,這樣省事,而且也一般不建議真機安裝 Linux ,對於我們入手的新手來說;然後在安裝好 Linux 系統后,最好快照一下,以免下次打開的時候,出現宕機問題,搞不好你又要去重裝系統,那就浪費時間了;最後就是在 Linux 系統裏面搭建編程環境,比如說安裝 gcc  、vim  、g++ 等,最後就可以開始學習了,對於新手的話,建議看書加視頻結合(視頻的話,可以在 b 站上找,如果覺得不好,也可以自己花點錢去買視頻學習,反正現在花點錢,如果你學到了,到時候出來找到了工作,一下子就賺回來了,這也是給自己投資。);這裏還有一個建議,在學的過程多記筆記和總結,同時也要多和別人交流。

 

第二、驅動方面;這方面的話,自己也是剛學,給的建議不多,開發板一塊,主要是用來做實驗,還有就是c語言基礎要好,最難得是要經的起折騰。

 

第三、關於 stm32 的學習,這方面我不好說,最好的建議就是你可以去招聘網站上去看招聘要求,看看大多數公司要求會哪些方面,然後你可以結合自己買的開發板資料,在學完基礎的部分,然後根據這些招聘要求去適當提高自己和學習。上面的 Linux 學習也是這樣的。

 

第四、關於學習過程中遇到問題,怎麼解決?首先如果是你學過知識點,可以先仔細思考或實驗,當這個方法行不通的話,就可以用搜索引擎去查找(一般情況下,別人也有遇到過的你這樣的問題),這搜索引擎的話,百度、bing、谷歌都可以,只要能夠幫到你的,都要去嘗試;如果這些都解決不了的話,這個時候可以單獨向一些大神請教或者在相關技術交流群里問(不過問問題的時候,要把問題描述清楚,而且也要有禮貌,不要給別人一種就是要給我解決問題的感覺,這一點切記於心!);然後如果是你沒遇到過的知識點,這時候自己可以看看,有沒有手冊說明(比如說我們在搞一款沒遇到的芯片),如果沒有的話,可以去官網查找或者博客裏面查找(這裡在博客裏面查找問題或者知識點的話,我一般喜歡瀏覽量比較大的博客,因為一般情況下,這些有用的,當然也不能那麼絕對!)。

 

三、總結:

 

今天所分享的這兩方面,是在平時和網友交流過程中遇到的,也有我自己親身經歷的(比如找工作方面,當初對於做簡歷和面試,對於剛出來的我也是一張白紙,什麼都不懂,然後後面經歷過很多面試,最後多總結和復盤、走心,慢慢的,自然這些東西你就會了!)。上面的一些看法,可能寫的比較片面(主要是針對剛畢業的應屆生和在校生),希望對你有幫助,如有不足和欠缺的地方,可以在留言下方補充。同時這裏也分享兩個問題給大家思考,或許以後,你可能會遇到這樣的處境:

 

  • 比如說,如果你還在一家公司上班,然後跳槽, hr 會問你,你為啥要辭職,你會怎麼回答?

  • 如果在技術主管問到你不會的技術或者知識點,你會怎樣回答和應對?

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信道估計(channel estimation)圖解——從SISO到MIMO原理介紹

1. 引言

在所有通信中,信號都會通過一個介質(稱為信道),並且信號會失真,或者在信號通過信道時會向信號中添加各種噪聲。正確解碼接收到的信號而沒有太多錯誤的方法是從接收到的信號中消除信道施加的失真和噪聲。為此,第一步是弄清信號經過的信道的特性。表徵信道的技術/過程稱為信道估計(channel estimation)。此過程將說明如下。

信道估計有很多不同的方法,但是基本概念是相似的。該過程如下進行。

i)設置一個數學模型,以使用“信道”矩陣將“發射信號”和“接收信號”相關。

ii)發射已知信號(我們通常將其稱為“參考信號”或“導頻信號”)並檢測接收到的信號。

iii)通過比較發送信號和接收信號,我們可以找出信道矩陣的每個元素。

作為此過程的示例,這裏簡要介紹LTE中的此過程。當然,很多細節取決於實現(這意味着具體算法可能會因每個特定的芯片組實現而有所不同)。但是,總體概念將是相似的。

2. 通用算法

我們如何找出信道的屬性?即,我們如何估計信道?從高的角度來看,可以如下圖所示。此圖显示以下內容:

i)我們嵌入了一組預定義信號(這稱為參考信號)

ii)當這些參考信號通過信道時,它會與其他信號一起失真(衰減,相移,噪聲)

iii)我們在接收方檢測/解碼接收到的參考信號

iv)比較發送的參考信號和接收的參考信號,並找到它們之間的相關性。

3. SISO的信道估計

現在讓我們考慮LTE SISO的情況,看看如何估計信道屬性(信道係數和噪聲估計)。由於考慮的是SISO系統,因此參考信號僅嵌入到一個天線端口(端口0)中。資源圖中的垂直線表示頻域。因此,這裏用f1,f2,f3 … fn索引了每個參考信號。每個參考符號可以是一個複數(I / Q數據),可以如下所示進行繪製。左側(發送側)的每個複數(參考符號)被修改(失真)為右側的每個對應符號(接收的符號)。信道估計是在左側的複數數組與右側的複數數組之間找到相關性的過程。

估計的詳細方法可能非常取決於實現方式。這裏將描述的方法基於開源:srsLTE(請參閱[1])

3.1 信道係數的估計

由於這裏只有一根天線,因此每個發射參考信號和接收參考信號的系統模型可以表示如下。y()表示接收到的參考信號的數組,x()表示發送的參考信號()的數組,h()表示信道係數的數組。f1,f2,…只是整數索引。

我們知道x()是什麼,因為給定了它,而y()也知道,因為它是從接收者處測量/檢測到的。有了這些,我們可以很容易地計算出係數陣列,如下所示。

現在我們有了參考信號所在位置的所有信道係數。但是我們需要在所有位置(包括那些沒有參考信號的點)處的信道效率。這意味着我們需要在沒有參考信號的情況下找出那些位置的信道係數。為此,最常見的方法是對測得的係數數組進行插值。在srsLTE的情況下,它首先進行平均,然後對平均信道係數進行插值。

3.2 噪聲的估計

下一步是估計噪聲特性。從理論上講,噪聲可以如下計算。

但是,我們需要的是噪聲的統計屬性,而不是確切的噪聲值。我們可以僅使用測得的信道係數和平均信道來估算噪聲,如下所示(實際上,準確的噪聲值沒有太大意義,因為噪聲值會不斷變化,使用那些特定的噪聲值沒有用)。在srsLTE中,作者使用了這種方法。

4. 2 x 2 MIMO的信道估計

假設我們有一個如下所示的通信系統。x(t)表示發送信號,y(t)表示接收信號。當x(t)傳輸到空中(信道)時,它會變形並獲得各種噪聲,並且可能會相互干擾。因此接收到的信號y(t)不能與發射信號x(t)相同。

發射信號,接收信號和信道矩陣之間的關係可以用數學形式建模,如下所示。

在此等式中,我們知道值x1,x2(已知的發射信號)和y1,y2(檢測/接收的信號)。我們不知道的部分是H矩陣和噪聲(n1,n2)。

為簡單起見,我們假設該信道中沒有噪聲,這意味着我們可以將n1,n2設置為0。(當然,在實際信道中總會存在噪聲,估計噪聲是信道估計中非常重要的一部分,但是我們在此示例中假設沒有噪音,只是為了使其簡單。稍後,當我有更好的知識以通俗的語言描述案件時,我將在案件中添加噪音)。

由於我們具有數學模型,因此下一步是傳輸已知信號(參考信號)並從參考信號中找出信道參數。

假設我們僅通過一個天線發送了幅度為1的已知信號,而另一個天線現在處於關閉狀態。由於信號通過空氣傳播,並且接收方的兩個天線都會檢測到該信號。現在,假設第一個天線接收幅度為0.8的參考信號,第二個天線接收幅度為0.2的參考信號。有了這個結果,我們可以得出如下所示的一行信道矩陣(H)。

假設我們僅通過另一個(第二個)天線發送了幅度為1的已知信號,並且第一個天線現在處於關閉狀態。由於信號通過空氣傳播,並且接收方的兩個天線都會檢測到該信號。現在,假設第一個天線接收到幅度為0.3的參考信號,第二個天線接收到幅度為0.7的參考信號。有了這個結果,我們可以得出如下所示的一行信道矩陣(H)。

夠簡單嗎?我認為理解這個基本概念沒有任何問題。但是,如果完全按照上述方法使用此方法,則可能會導致效率低下。根據上面解釋的概念,應該有一個時刻,僅發送參考信號而沒有實際數據,只是為了估計信道信息,這意味着由於信道估計過程,數據速率將降低。為了消除這種效率低下的問題,實際的通信系統會同時發送參考信號和數據。

現在的問題是“如何在同時傳輸參考信號和數據的同時實現上述概念?”。可以有幾種不同的方法來執行此操作,並且不同的通信系統將使用一些不同的方法。

以LTE為例,我們使用如下所示的方法。在LTE中為2 x 2 MIMO的情況下,每個子幀具有用於每個天線的參考信號的不同位置。天線0的子幀發送了分配給天線0的參考信號,不發送分配給天線1的參考信號的信號。天線1的子幀發送了分配給天線1的參考信號的信號,不發送給參考天線的任何信號。為天線0分配的信號。因此,如果在兩個接收器天線上解碼為天線0的參考信號分配的資源元素,則可以估計h11,h12。(在這裏,為了簡單起見,我們還假設沒有噪音)。如果在兩個接收器天線上解碼分配給天線1參考信號的資源元素,則可以估計h21,h22。

4.1 信道係數的估計

上面說明的過程是針對LTE OFDMA符號中的頻域中的一個特定點測量 \(H\) 矩陣。如果您在對符號的其他部分進行解碼的過程中照原樣應用測量的H值,則解碼的符號的準確性可能不盡人意,因為上一步中使用的測量數據會包含一定程度的噪聲。因此,在實際應用中,對通過上述方法測得的 \(H\) 值進行某種后處理,在此後處理過程中,我們可以找出噪聲的總體統計屬性(例如,噪聲的均值,方差和統計分佈))。要記住的一件事是,在此過程中獲得的特定噪聲值本身並沒有太多意義。從參考信號獲得的特定值將與用於解碼其他數據的噪聲值(非參考信號)不同,因為噪聲值是隨機變化的。然而,那些隨機噪聲的總體特性可以是重要的信息(例如,在SNR估計等中使用)。

在繼續之前,讓我們再次簡單地考慮一下數學模型。即使我們將系統方程式描述如下,其中包括噪聲項,但這並不意味着您可以直接測量噪聲。是不可能的。該方程式僅表明檢測到的信號(y)包含噪聲分量的某些部分。

因此,當我們測量信道係數時,我們使用了沒有噪聲項的設備,如下所示。

在LTE的特定應用中,我們在OFDM符號中有多個測量點(多個參考信號)。這些測量點在頻域上表示。因此,讓我們如下重寫信道矩陣以指示每個信道矩陣的測量點。

現在,假設您已經測量了整個OFDM符號上的H矩陣,那麼您將擁有多個 \(H\) 矩陣,如下所示,每個矩陣都以一個特定的頻率指示H矩陣。

現在你有了一個 \(H\) 矩陣數組。該陣列由四個不同的組組成,每個組用不同的顏色突出显示,如下所示。

當應用后處理算法時,該算法需要分別應用於這些組中的每一個。因此,為簡單起見,我將 \(H\) 矩陣的數組重新排列為多個獨立數組(在本例中為4個數組),如下所示。

對於這些數組中的每一個,我將進行如下所示的相同處理。(每個芯片組製造商都可以應用稍微不同的方法,但是總體思路是相似的)。在下面說明的方法中,數據(每個頻點中的信道係數陣列)使用IFFT進行處理,這意味着將dta轉換為時域,從而生成標記為(2)的時域數據陣列。實際上,這是特定信道路徑的脈衝響應。然後,我們對該時域數據應用特定的過濾(或加窗)。在此示例中,將某個點的數據替換為零,並創建標記為(3)的結果。您可以應用更複雜的過濾器或窗口,而不是這種簡單的調零。然後,通過將濾波后的信道脈衝數據轉換回頻域,

通過對所有四個陣列執行相同的過程,您可以獲得“估計信道係數陣列”的四個陣列。從這四個陣列中,您可以按以下方式重建估計信道矩陣的陣列。

4.2 噪聲的估計

使用此估算的信道矩陣,您可以使用以下公式估算每個點的噪聲值。這與本頁開頭的原始系統方程式相同,除了將H矩陣替換為“估計的H”矩陣外,現在我們知道除噪聲值以外的所有值。因此,通過插入所有已知值,我們可以在每個測量點計算(估計)噪聲值。

如果將此方程式應用於所有測量點,則將獲得所有測量點的噪聲值,並從這些計算出的噪聲值中獲得噪聲的統計屬性。如上所述,此處計算出的每個單獨的噪聲值沒有太大意義,因為該值不能直接應用於解碼其他信號(非參考信號),但是這些噪聲的統計特性對於確定噪聲而言可能是非常有用的信息。渠道的性質。

注意:如果您對在實際應用中如何使用此算法感興趣,強烈建議閱讀/嘗試使用Ref [2]和[3]。

參考:

[1] srsLTE:\ srslte \ lib \ ch_estimation \ chest_dl.c-srslte_chest_dl_estimate_port()

[2] 信道估計(Mathworks,LTE工具箱)

[3] NR同步程序

[4] http://www.sharetechnote.com/html/Communication_ChannelEstimation.html#General_Algorithm

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Tidyverse| XX_join :多個數據表(文件)之間的各種連接

本文首發於公眾號:“生信補給站” Tidyverse| XX_join :多個數據表(文件)之間的各種連接

前面分享了單個文件中的select列filter行列拆分等,實際中經常是多個數據表,綜合使用才能回答你所感興趣的問題。

本次簡單的介紹多個表(文件)連接的方法。

一 載入數據,R包

library(tidyverse)
x <- tribble(
 ~key, ~val_x,
    1, "x1",
    2, "x2",
    3, "x3"
)
y <- tribble(
 ~key, ~val_y,
    1, "y1",
    2, "y2",
    4, "y3"
)

 

二 合併數據

向數據框中加入新變量,新變量的值是另一個數據框中的匹配觀測。

 

1 連接方式

1) 內連接 inner_join

內連接是最簡單的一種連接,只要兩個觀測的鍵是相等的,即可匹配。

 

註釋:匹配在實際的連接操作中是用圓點表示的。圓點的數量 = 匹配的數量 = 結果中行的數量。下同

x %>% 
 inner_join(y, by = "key")
# A tibble: 2 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2

內連接最重要的性質是,沒有匹配的行不會包含在結果中。容易丟失觀測,慎用。

 

2) 外連接

外連接則保留至少存在於一個表中的觀測。外連接有 3 種類型: • 左連接 left_join:保留 x 中的所有觀測。 • 右連接 right_join:保留 y 中的所有觀測 • 全連接 full_join:保留 x 和 y 中的所有觀測。

x %>%
left_join(y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
   key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     3 x3    <NA>
x %>%
right_join(y, by = "key")
# A tibble: 3 x 3
   key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     4 <NA>  y3
x %>%
full_join(y, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
   key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     3 x3    <NA>
4     4 <NA>  y3

 

 

2 重複鍵

以上均假設鍵具有唯一性,但情況並非總是如此。

如果x中的key變量,在y中有多個同樣的key,那麼所有的結合可能都會羅列出來

x1 <- tribble(
 ~key, ~val_x,
    1, "x1",
    2, "x2",
    2, "x3",
    1, "x4"
)
y1 <- tribble(
 ~key, ~val_y,
    1, "y1",
    2, "y2"
)
left_join(x1, y1, by = "key")
# A tibble: 4 x 3
    key val_x val_y
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     2 x3    y2  
4     1 x4    y1

 

3 定義連接鍵

1) 默認值 by = NULL

使用存在於兩個表中的所有變量,這種方式稱為自然連接。

left_join(x, y)
Joining, by = "key"
# A tibble: 3 x 3
   key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     3 x3    <NA>

 

2) 定義匹配鍵 by = c("a" = "b")

匹配 x 表中的 a 變量和 y 表中的 b 變量,輸出結果中使用的是 x 表中的變量。

y_1 <- tribble(
 ~key2, ~val_y,
    1, "y1",
    2, "y2"
)
left_join(x, y_1, by = c("key" = "key2"))
# A tibble: 3 x 3
   key val_x val_y
 <dbl> <chr> <chr>
1     1 x1    y1  
2     2 x2    y2  
3     3 x3    <NA>

 

3) 多個匹配鍵

x2 <- tribble(
 ~key,~key1, ~val_x,
    1, 2018,"x1",
    2, 2019,"x2",
    3, 2019,"x3"
)
y2 <- tribble(
 ~key, ~key1,~val_y,
    1, 2018,"y1",
    2, 2018,"y2",
    4, 2019,"y3"
)
inner_join(x2,y2,by = c("key","key1"))
# A tibble: 1 x 4
   key  key1 val_x val_y
 <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1     1  2018 x1    y1  

 

三 篩選連接

篩選連接匹配觀測的方式與合併連接相同,但前者影響的是觀測,而不是變量。篩選連接 有兩種類型。

semi_join函數
  • 保留 x 表中與 y 表中的觀測相匹配的所有觀測

semi_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 2 x 2
   key val_x
 <dbl> <chr>
1     1 x1  
2     2 x2

 

anti_join函數
  • 丟棄 x 表中與 y 表中的觀測相匹配的所有觀測。

 

anti_join(x, y, by = "key")
# A tibble: 1 x 2
   key val_x
 <dbl> <chr>
1     3 x3

 

參考資料:

https://r4ds.had.co.nz/

《R數據科學》

 

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中國礦工秀出用超過 40 台 RTX 3070 筆電挖礦的照片,還有人帶去星巴克偷電挖礦

幾週前我們才報導因顯卡持續缺貨,導致中國加密貨幣礦工看上 RTX 3000 系列筆電的新聞,近日就有中國網友曬出他們用超過 40 台的 RTX 3070 顯卡筆電進行挖礦的照片,非常壯觀,甚至還有人直接把筆電帶到星巴克偷電挖礦,看來 RTX 3000 系列筆電果然也逃不了缺貨的命運了。

中國礦工秀出用超過 40 台 RTX 3070 筆電挖礦的照片

一月初加密貨幣雖然下跌蠻激烈的,尤其是比特幣,從近 42,000 美元的價格跌落到 30,000 美元左右,但經過一個月左右時間的整理,最近又再度上攻,雖然比特幣尚未回到高點,但以太幣早已破前高,而且還持續創高,這也導致挖礦熱潮不退。

稍早一名中國網友就在自己的微博上分享,他們用中國品牌神舟(Hasee)筆電挖礦的照片,挖的是以太幣(ETH),全天 7/24 小時運行,全部皆搭載 NVIDIA GeForce RTX 3070 顯示晶片。而為了確保散熱,他們也使用鐵架,讓每一台都有一大間隔空間,甚至後方窗戶還有一大片的排熱風扇:

有些筆電還像這樣直立擺放:

不過不知道是架子不夠還是怎樣,這張照片就直接疊疊樂,感覺長時間重度運算遲早會燒壞:

RTX 3070 筆電的挖礦效率如何,他就沒有多提,不過從上次另一位網友分享的 RTX 3060 實測,GPU 算力可達到 48.99MH/s,這也代表說 RTX 3070 一定比這高:

也有人問,用筆電挖礦的優勢到底在哪?答案也很簡單,就是還買得到,不像 RTX 3000 系列桌機顯卡缺貨。另外不挖礦時,如果筆電硬體都沒問題,還能賣個二手價:

為了省電費,中國 bilibili 網站上還有一個魚池f2pool 頻道分享她帶到星巴克偷電挖礦的影片,使用的筆電是 Intel i5 + RTX 3060 規格,一整天收益大約 27 人民幣,約台幣 116 元:

完整影片:

如果未來幾天、幾個月加密貨幣再持續上漲,RTX 3000 系列筆電肯定一樣會面臨缺貨窘境,因此有興趣入手的玩家記得手腳要快,等真的沒貨之後就不知道要等多久了。

NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 實測跑分現身,效能表現幾乎跟 RTX 3090 差不多(這張還是有缺陷的工程版)

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小米11 Pro 新外觀渲染圖、規格曝光?!小米11 系列還有兩款高階機型尚未推出,不過小米10 將有 S870 小改升級版本

除了幾天後將舉行的小米11 全球發表會,屆時預計最快在三月間台灣消費者也有機會購入小米11 旗艦新機。而小米11 系列其實還有包括「大杯」的小米11 Pro 和「超大杯」的小米11 Pro+(或稱為小米11 Ultra)還沒有正式亮相。不過在小米的「友商」Redmi 已經確定將在本月發表全新 Redmi K40 系列新機後,預期這兩款未推出的小米11 系列高階機型得等到三月才會正式揭曉。

▲圖片來源:@xiaomiui(Telegram)

小米11 Pro 新外觀渲染圖、規格曝光?!小米11 系列還有兩款高階機型尚未推出,不過小米10 將有 S870 小改升級版本

從 @xiaomiui 這 Telegram 爆料的小米11 Pro 渲染圖,在主相機設計和小米11 並沒有太大不同,最顯著的差異在閃光燈改設計在主鏡頭的環形 LED 補光燈設計。
規格方面,小米11 Pro、小米11 Pro+預計搭載 6.81 吋 2K 解析度、120Hz 螢幕更新率、採用三星 E4 發光材料的 SuperAMOLED 曲面螢幕,在螢幕規格方面大致和小米11 標準版保持一致。硬體規格方面,則同樣搭載高通 Snapdragon 888 處理器、 LPDDR5 RAM 和 UFS3.1 ROM。
相機部份則是這三款小米11 之間最顯著的差異,其中小米11 Pro 預計搭載 5000 萬像素(Samsung ISOCELL GN2 感光元件)主鏡頭、4800 萬像素超廣角鏡頭和 4800 萬像素 5x 潛望式長焦鏡頭(支持 120x 混合變焦拍照、 15x 變焦錄影)。
其他方面,傳聞電池內建等效 5000mAh 容量大電池,其中最高規的小米11 Pro+(小米11 Ultra)預計支持最高 120W 有線快充、67W 無線快充。

▲圖片來源:@xiaomiui(Telegram)

不過回顧數碼閒聊站之前在微博提到小米11 Pro 的主相機矩陣模組比起之前更大、辨識度更高,因此這次 @xiaomiui 釋出的渲染圖其實可信度並不高。
據傳小米近期也將推出多款新機,除了幾天後小米11 將在全球發表,接下來小米10 系列將帶來更新處理器的新版本、小米11 系列則有小米11 Pro 和小米11 Ultra(或稱小米11 Pro+) ,至於 Redmi K40 系列以及 Redmi 遊戲手機預計在本月下旬也會亮相。

▲圖片來源:數碼閒聊站(微博)

相比之下,其實上個月 Ben Geskin 根據傳聞製作的小米11 Pro 概念渲染圖外觀或許還比較接近未來小米11 Pro 真正的樣貌:

▲圖片來源:Ben Geskin(Twitter/ @BenGeskin)

至於數碼閒聊站之前微博提到小米10 有款神秘新機,日前也表示小米10 新版本通過認證,和之前搭載高通 Snapdragon 865 處理器的小米10 之間最大的差異在於升級為高通 Snapdragon 870 ,其餘規格則相同。另外,從近期小米官方、雷軍等人微博的貼文動態已多次提及小米10 來看,確實在不久後可能帶來這款小幅升級的全新小米10 。

▲圖片來源:數碼閒聊站(微博)

消息來源:@xiaomiui(Telegram)

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舊 Microsoft Edge 3 月結束支援,微軟開始引導企業過渡到新版

微軟新版 Edge 瀏覽器推出已經一年有餘,而經典款 Edge 結束支援的時間也在逼近,在 2020 年 8 月時,微軟已經預告了將在 2021 年 3 月 9 日結束,雖然對於一般用戶來說影響不大,但對於部分組織來說會是個巨大的變化。現在,該巨頭開始引導企業團體從舊版過渡到 Chromium 版 Edge 上。

舊 Microsoft Edge 3 月結束支援,微軟開始引導企業過渡到新版

在微軟的規劃中,除了 3 月 9 日後不再支援舊版 Edge 外,緊接著在推出 Windows 10 的 4 月更新時還將自動移除設備中的舊版 Edge,倘若你的電腦中還沒有安裝新版 Edge,更新中也將為用戶自動安裝。對於企業團體,微軟開始提供官方建議來幫助組織移除舊版 Edge 瀏覽器。
【部署說明文件,點這裡】

微軟提供的建議重點關係到 Kiosk 模式。對於許多用戶來說舊版 Edge 是目前一線員工和客戶重要的接續點,無論是在負責零售的員工或是需操作重要工具和應用程式的員工,Kiosk 模式能提供一個可客製化的體驗,以幫助用戶能夠完成基本工作。因此,微軟也建議企業能夠在 4 月更新推出前(4 月 13 日)先安裝好新版 Edge 瀏覽器並且部署設定 Kiosk 模式,否則屆時將會出現中斷的情況。

微軟也對此做出解釋。當企業團體切換到新瀏覽器時確實會缺少部分屬於 Kiosk 模式中的功能,但這方面的改進將會與 Microsoft Edge 90 一起推出;另外,該公司也表示預計在 5 月 27 日推出 Edge 91 版時會完整將舊版 Edge 裡面的 Kiosk 模式項目全都過渡到新版瀏覽器上。

◎資料來源:Microsoft、ZDNet

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疑似 realme Race S888 旗艦新機外觀曝光!預計 3 月正式發表

在小米11 推出一陣子後,過完農曆新年也將有許多搭載高通 Snapdragon 888 處理器的旗艦新機將發表,其中許多人相當關注 realme 早早就預告「首批」搭載高通 Snapdragon 888 的代號 Race 的神秘新旗艦,至今官方除了聲明 Race 為內部代號而非產品型號外,並未對外有產品的進一步爆料。不過,在今日稍早網路流傳著疑似 realme Race(暫稱)的外觀照片現身中國工信部的照片,據悉這款新機將在 3 月登場。

疑似 realme Race S888 旗艦新機外觀曝光!預計 3 月正式發表

在 OPPO Find X3 系列中的 Find X3 Pro 規格重點、外觀都已經被爆料差不多的同時, realme 至今仍對於品牌首款搭載 Snapdraogn 888 旗艦 5G 處理器的新機仍是保密到家。

▲圖片來源:徐起Chase(微博)

除了 realme 副總裁徐起在微博透露春節後這款新機將會登場,其餘關於 realme 這款新旗艦的名稱、外觀、規格都是只停留在傳聞階段。

▲圖片來源:徐起Chase(微博)

▲圖片來源:徐起Chase(微博)

不過稍早數碼閒聊站微博一度發文刊出疑似 realme Race 在中國工信部認證的外觀圖片,不過很快也再次編輯該篇貼文但至今未刪文:

▲圖片來源:數碼閒聊站(微博)

這幾張工信部的照片透露的手機圖片外觀可以看到,這款手機採用左上角採單挖孔的平面全螢幕設計,機身背面的主相機設計和目前多款 realme 雷同,不過在機身背面有著 GT 字樣。至於相機規格目前還無法得知,不過據過去傳聞將配備四鏡頭主相機設計:

▲圖片來源:TENAA

從機身側邊看來也相當輕薄:

▲圖片來源:TENAA

至於這款手機型號為 RMX2202 ,回顧過去洩漏的資訊,傳聞這款新機除了搭載高通 Snapdragon 888 處理器,將配備 12GB RAM 和 256GB ROM ,傳聞將支持最高 125W UltraDART 快速充電。在軟體方面,運行 realme UI 2.0 介面和 Android 11 作業系統。

▲圖片來源:TENAA

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小米11 國際版正式發表:盒裝標配 55W GaN 氮化鎵充電器、售價約 25,150 元

2020 年底,小米首發搭載高通 Snapragon 888 處理器的小米11 旗艦新機,在今(8)日晚間也終於舉行「小米11 全球線上發佈會」將小米11 推行至全球國際市場。與之前中國版規格相同,不過小米11 國際版未比照之前中國版分為未提供充電器的「標準版」和附充電器的「套裝版」,全面標配 55W GaN 充電器。

小米11 國際版正式發表:盒裝標配 55W GaN 氮化鎵充電器、售價約 25,150 元

在今(8)日晚間,小米舉行「小米11 全球線上發佈會」正式在國際市場推出旗下旗艦系列手機的最新成員「小米11」。小米11 國際版和之前中國版本規格相同,搭載 Qualcomm Snapdragon 888 旗艦行動平台、WQHD+ 120HZ AMOLED 螢幕、 1.08 億像素 AI 三鏡頭主相機、 Harman Kardon 立體聲雙揚聲器音效和支援 55W 有線充電、50W 無線充電與 10W 無線反向充電。

硬體規格方面,小米11 為全球首款搭載 Qualcomm Snapdragon 888 旗艦行動平台的手機,國際版配備最高 8GB LPDDR5 3200MHz RAM 和 256GB UFS 3.1 ROM :

小米11 內建 4600mAh 容量電池並支持 55W 有線充電、 50W 無線充電和 10W 無線反向充電:

之前小米11 中國版發表時,為響應環保提供消費者無充電器的「標準版」和附贈充電器的「套裝版」,兩種版本訂定相同價格提供有需要的消費者自行選擇。不過在小米11 國際版則統一盒裝內附贈 55W GaN 氮化鎵充電器,確保小米11 用戶都能獲得 55W 有線快充的電力補給。

小米11 螢幕 6.81 吋 WQHD+(3200×1440 )高解析度 120Hz AMOLED 挖孔全螢幕,螢幕支持最高 120Hz 螢幕更新率、480Hz 觸控採樣率, 1500nit 峰值亮度、480Hz  觸控採樣率、5,000,000:1 對比度,螢幕也擁有 100% P3 色域和 HDR10+ 認證並獲得全球專業評測機構 DisplayMateA+ 評等與最佳螢幕獎。此外,螢幕也支持自動亮度調整,小米11 前後配置雙感光感應器,可支持 8192 級亮度調節。

螢幕保護的玻璃部分,小米11  則採用康寧最新大猩猩玻璃 Gorilla Glass Victus 保護,抗摔性相較前代提升 1.5倍、耐刮性能提升 2 倍。

音效方面,小米11 配備 Harman Kardon 專業調音的雙立體揚聲器系統,提供影院級音效體驗。

相機方面,小米11 搭載 1.08 億像素三鏡頭主相機,分別為 1.08 億像素(1 / 1.33″超大感光元件)、1300 萬像素 123° 超廣角鏡頭、 500 萬像素 50mm 微距長焦鏡頭,前置鏡頭則配備 2000 萬像素自拍相機。

小米11 內建豐富的拍攝功能,提供六款一鍵開啟的 AI 電影運鏡功能:

小米11 透過支援 HDR10+ 錄影、全新的專業縮時攝影模式,提供電影及的拍攝控制和多種濾鏡效果選擇:

系統方面,小米11 國際版運行基於 Android 10 的 MIUI 12 系統,未來也將在 2021 年第二季更新 MIUI 12.5 :

小米11 採用四曲面機身設計和玻璃機背,在機身背面擁有防眩光磨砂玻璃可捕捉光線的變化、減少指紋沾印的機會:

機身配色方面,小米11 國際版推出天際藍和午夜灰兩種顏色選擇:

未來也將推出限量的雷軍簽名版:

價格方面,小米11 國際版推出兩種規格配置, 8GB+128GB 售價 749 歐元(約合新台幣 25,150 元)、8GB+256GB 售價 799 元(約合新台幣 26,830 元)。另外針對售後服務方面,小米將提供小米11 用戶免費提供超長兩年保固服務,更提供購買後的首 12 個月内,享有於小米服務中心一次免費螢幕維修服務。

小米11 全球線上發表會直播

 

圖片/消息來源:小米

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iPhone 12 mini DXOMARK 相機評測成績揭曉:總分 122 與 iPhone 12 同分

2020 年 Apple iPhone 12 系列推出 iPhone 12 mini 、 iPhone 12 、 iPhone 12 Pro 以及 iPhone 12 Pro Max 共四款機型,在相機方面相較前一代有著顯著的提升,也直接反映在 DXOMARK 的相機評測結果。上述除了 iPhone 12 mini 之外的三款機型先前都已經公佈成績,而系列中最迷你的 iPhone 12 mini DXOMARK 評測成績也在日前公佈,以總分 122 分的總成績與 iPhone 12 並列。

▲圖片來源:DXOMARK

iPhone 12 mini DXOMARK 相機評測成績揭曉:總分 122 與 iPhone 12 同分

iPhone 12 與 iPhone 12 mini 皆配備 1,200 萬像素雙鏡頭主相機,因此在 DXOMARK 相機評測的各項目得分也幾乎相同,僅在部分分數略有些微差異。
iPhone 12 mini 與 iPhone 12 同樣採用全新的雙相機系統,鏡頭搭載 1,200 萬像素 ƒ/1.6 光圈廣角鏡頭的全新廣角相機,能捕捉的光線增加 27%,輕鬆拍攝更出色的低光源照片和影片。iPhone 12 廣角和超廣角相機都具備「夜間模式」和更快速的深度融合技術。
iPhone 12 與 iPhone 12 mini 也支持 Smart HDR 3 ,可透過智慧方式調整照片白平衡、對比度與飽和度,呈現出生動且自然的影像。值得一提的是,iPhone 12 系列也配備全球第一部可拍攝「杜比視界(Dolby Vision)」HDR 影片的相機。
▲圖片來源:DXOMARK

在 DXOMARK 公布的 iPhone 12 mini 相機評測獲得總分 122 分與 iPhone 12 相同,因此也勝過三星 Galaxy Note20/Galaxy Note20 Ultra 以及 Google Pixel 5 的 120 分,也讓 iPhone 12 mini 與 iPhone 12 並列為了目前搭載雙鏡頭主相機分數最高的智慧型手機。
iPhone 12 mini 同樣在拍照分類取得 132 分,其中自動對焦 105 分(比 iPhone 12 少 1 分)、紋理 99 分(比 iPhone 12 多 1 分),錄影分類得到 112 分與 iPhone 12 、 iPhone 12 Pro 打成平手,不過自動對焦比起 iPhone 12 少 2分。變焦部分獲得 41 分,主因是缺少望遠鏡頭因此成績不如 iPhone 12 Pro/iPhone Pro Max ,不過 iPhone 12 mini 的超廣角鏡頭同樣表現出色,長焦表現比 iPhone 12 多得 1 分。

消息來源:DXOMARK

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國外廠商開發配備 7 個螢幕的筆電,如果不太重的話就是多工逸品了

對外出攜帶筆電的多工用戶來說,如果目的地沒有螢幕可以外接,頂多帶一個攜帶型外接螢幕已經是極限了,可能還不是那麼有空間,但至少你可以外接。如果你是希望能夠擁有更多工作螢幕的人,國外一家廠商開發出來的 7 螢幕筆電可能會受到你的青睞,帥氣乖帥氣,這重量肯定不輕。

國外廠商開發配備 7 個螢幕的筆電,如果不太重的話就是多工逸品了

國外一家名為 Expanscape 的公司展示了一款筆電原型「Aurora 7」,這讓你看起來非常科幻,它擁有粗壯的大黑盒子來作為主機,除了一般標準配置的螢幕外,還從主螢幕向各方向延伸出了另外 6 個額外的顯示器,並且每個螢幕都能顯示獨立的視窗和應用程式。

很多筆電光是連接一個螢幕,轉軸部分都不能夠處理的很優雅、漂亮,更別提這款原型機上的 7 個螢幕,看到 Aurora 7 更是不禁想到轉軸部分必須承受相當大的重量。 17.3 吋主螢幕為 4K 解析度,另外有三個尺寸與解析度一樣的螢幕配置在左右與上方,在左右螢幕的上面還各有一部 7 吋 1200P 顯示器,此外,你還可以在腕托部分加裝一個 7 吋 1200P 觸控顯示器。整部筆電的厚度約為 11 公分(4.3 吋),重量約為 11.7 公斤(26 磅),光聽就覺得嚇人。

這部原型機內部採用 Intel Core i9-9900K 處理器與 64GB 記憶體,支援輸出 4 個 4K 顯示器顯示器的顯卡部分則採用 Nvidia GeForce GTX 1060。該公司表示未來希望能夠提升到 Nvidia GeForce RTX 2070,並且有 AMD Ryzen 9 3950x 或 Intel Core i9-10900K 等選項。
【官方規格,點這裡】

這部原型機還有很大一個問題就是電池供電,目前內部所用的 148Wh 電池僅能讓它維持一小時的使用時間,而且還超過飛機上所能帶上去的最高容量限制。Expanscape 表示正在努力將它縮減到讓你可以帶著上飛機,只不過如果你想在飛機上使用,可能必須一次買下一整排的座位。

◎資料來源:Expanscape

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