云上办公为您深度解读苹果推出M1芯片将对未来远程办公的影响

苹果推出了自研芯片M1,应用于Mac系列,实现了iOS、iPadOS、macOS生态的统一。这一举措将对全球PC和移动设备产业链产生深远影响,预示着更无缝的跨设备体验,提升了远程办公的可能性。苹果在软硬件生态整合上的优势,可能超越微软和华为,引领新的行业趋势。

库克正在“生态化反”?苹果推出M1芯片,要对PC产业降维打击

 

  云上办公讯:在双11不眠夜那天,你绞尽脑汁地计算天猫or京东的各种优惠政策,在想着怎么搭配商品才能使用更多优惠券的时候,大洋彼岸的苹果又举办了一次线上发布会。苹果正式揭晓了今年的年度“One more thing”:用于Mac系列的自研芯片M1,以及搭载这颗芯片的3款Mac电脑产品。

  推出M1芯片,宣告苹果终于补上了自研芯片在Mac系列的缺口,至此苹果的第一款通用型芯片正式诞生。此后,苹果的全系产品都将基于ARM芯片组进行开发,底层硬件实现统一,桌面和移动端开始趋于融合。iOS、iPadOS、macOS三位一体的软件生态系统也正式形成,10多年微软没有达成的梦想,如今要被苹果实现了。

库克正在“生态化反”?苹果推出M1芯片,要对PC产业降维打击

 

  未来苹果所有的产品从最底层开始都会变得高度一致,很大概率苹果设备之间流畅的无缝衔接体验,会变得让你离不开它。在远程办公的今天,你能想象未来有一天,你在iPad上没做完的文档,可以中途换成iPhone去处理,临时需要用ps修图的时候,又能扔到电脑上修改的场景吗?现在我就有点期待了呢。

  有人说这不是微软前几年一直想做的事儿嘛,折腾了很久最后还是放弃了。华为的鸿蒙系统其实也在筹划做这个事,据悉华为的部分手机和电脑已经实现了协作。但是这种软硬件大一统的局面,可不是那么容易就能实现的。但从统一封闭的硬件、软件、操作系统生态,对供应链的控制能力以及对应用开发者的吸引力上来看,苹果比微软、谷歌、华为更有机会开创底层相同、生态化反的局面。

库克正在“生态化反”?苹果推出M1芯片,要对PC产业降维打击

 

  无论从科技的角度,还是消费品的角度,以及后续的使用角度,库克的这一顿操作,势必将会给全球整个PC、移动设备及相应的整个产业链产生深远的影响。从移动办公的角度来说,很可能因为苹果的这一转变,而掀起一场PC端体验的全新升级,也给远程办公带来了更多可能性。

  没想到库克的野心和布局还挺大,隔壁的纳德拉、劈柴哥肯定坐不住了,而中国的华为任总想必也正在想办法呢。移动互联网时代还没有过去,PC市场的竞争又重新开始了,这一次我们不再抱着看热闹的心态,而是对未来充满了期待,贾跃亭当年生态化反的梦想,说不定很快就被库克实现了呢?我们拭目以待!

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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