谷歌和苹果是“两种不同的政府”

YOLOv11改进 | Conv篇 | 图像去雾卷积DEConv助力yolov11有效涨点(部署零额外开销) 本文介绍了一种最新改进机制用于低层视觉任务的细节增强卷积(DEConv)机制。DEConv在训练阶段采用"普通卷积+差分卷积"的多分支并联结构,增强网络对边缘、纹理等细节特征的学习能力;在推理阶段可折叠为标准3×3卷积,保持与普通卷积相同的计算效率。文中详细阐述了DEConv的工作原理、实现方法以及在YOLOv11中的应用步骤,包括核心代码解析、模型修改方法和训练配置。实验表明,该机制在去雾、去噪、超分等强调细节重建的任务中具有显著优势。文章还提供了完整的代码实现和训练指导. 阅读详情
谷歌I/O开发者大会上刚闭幕没几小时,《纽约时报》网络版就刊登评论文章对谷歌的野心(Ambitious)予以“揭露”,称谷歌正在让自己无处不在,”它想进入你的家中,你的车里,甚至固定到你的手腕上”。

“无处不在”这个评价是非常恰当的,因为在这一届I/O开发者大会上,谷歌一口气发布了八大新品,遍及各个领域,它包括面对低价手机的AndroidOne平台,按谷歌的说法,该平台可以将目前Android手机的价格降低到100美元左右,针对的是那些尚在使用功能手机的用户(下一个10亿);新一代操作系统AndroidL亮相;AndroidWear智能手表系统;车载系统Android Auto;AndroidTV应用程序,GoogleFit健康管理平台,同时还更新了Chromecast电视棒和Chromebook。

这些操作系统以及硬件遍及各个领域,几乎包括所有称得上智能硬件的产品,横跨手机、汽车、穿戴、家电、笔记本等,谷歌通过Android把它们互通互联,把自己的标签贴到人类科技生活的每一个角落,如果谷歌的世界最终建成,通过这些设备,谷歌将会通过不同的设备捕捉到用户一天24小时的作息规律,“知道你现在的状态,是在开车,还是在看表,还是在家里看电视”,这种世界尽在掌握的感觉,难道不是无数企业的最高愿望?

在通过智能设备安排人类未来生活这个企业愿景上,谷歌不是没有竞争对手,苹果与三星也正在试图这么做(其实还有中国的百度,它提出了类似的baiduinsider计划),与它们相比,前两者在硬件生产上可称登峰造极,而谷歌虽然自己基本上不生产硬件,它却通过Android召唤来大批业界拥趸围绕四周,贴着苹果标签的智能手机只有两款,但以Android为标志的却高达数千种。

在昨天的2014年度谷歌I/O大会上,谷歌宣布Android已经拥有超过10亿月度活跃用户,全球Android手机季度出货量达3.15亿台,对这些惊人数字人们似乎已经习以为常,认为对谷歌来说他本来就应该这样,但事实上,十年以前,作为搜索引擎公司的谷歌,如果沿着正常的发展逻辑它本来不应该是这样,一切因为之后谷歌推出了gmail邮箱而改变,当时的业界,大容量邮箱是互联网公司用来赚钱的,谷歌却推出1G的免费邮箱,并借“邀请制”发起了互联网史上最成功的一次“饥饿营销”,实现了瞬间崛起,而在本质上,谷歌敢于推出1G的免费邮箱,还是因为它对存储器价格会持续下降的精准判断。在没有gmail邮箱之前,用户只是谷歌搜索的用户,但当用户通过gmail注册之后,就成了谷歌的用户。

四年之后的2008年,GoogleI/O大会上,谷歌推出Android手机操作系统,谷歌又通过谷歌账户把无数Android用户控制在手心,从而从一个在PC端称雄的搜索公司,跃成为移动互联网的王者。

为什么是一个搜索公司在移动时代做成了这番霸业?这其中充满了不确定性,因为乔布斯的iOS系统通过苹果手机的热销曾经一度在智能手机时代初期居统治地位,当时Android还异常弱小,但乔布斯在二十年前在IBM、微软手里吃了开放的大亏后依旧坚持他的封闭原则,从而给了Android崛起机会。如果乔布斯把iOS系统开放呢?对苹果的利弊不好说,但Android肯定不是现在这番模样,如果iOS能够成为移动时代的微软,至少乔布斯身后的苹果会轻松很多,不用在每年新品发布的时候绞尽脑汁去憋硬件,能够在硬件层面每次都打动消费者,或许只有乔布斯这样的天才才能做到。而乔布斯死后的苹果,其走向充满不确定性。

是“开放”成就了谷歌在移动时代的事业。谷歌的Android业务主管桑达尔·皮采甚至将“开放”提升到世界观的高度,他在接受彭博商业周刊采访时说到谷歌与苹果的区别:“这就像是两种类型的政府。一些政府能更快地推动工作,因为他们独断,能确保事情完成。不过,你也可以实行不太和谐的民主,从长期来看这是有利的。这是两种不同的世界观”。

你认为在苹果与谷歌之间谁能成为最后的胜利者?基于个人的价值观,我会投票给谷歌。
 
同时刊为今日《21世纪经济报道》专栏文章  2014年6月28日
机器学习实战1-四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测与模型评估 大家好,我是微学AI,今天给大家带来一个机器学习实战案例:利用机器学习的四种算法对比对客户信用卡还款情况进行分类。信用卡又叫贷记卡,是由商业银行或信用卡公司对信用合格的消费者发行的信用证明。现在的年轻人,特别是80后,90后甚至00后到喜欢超前消费,每个人名下多多少少都有至少一张信用卡,有些人由于过度超前消费,导致下个月无法还款导致的逾期,这样会对个人征信产生影响,今天我们就来分析分析具有哪些特性的人会有信用卡逾期的可能。 阅读详情

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