三言二拍:平坦的世界与断掉的海缆

本文探讨了互联网作为现代经济的重要组成部分所面临的脆弱性问题,尤其是通过海缆断裂这一具体事件揭示了全球互联网连接的不稳定性和地方保护主义的存在。

地震是一场天灾,地震把海缆震断,则是一场小小的意外。我估计,很多国内互联网公司,都很庆幸有这么个意外,他们会苦口婆心地告诉你:瞧,用国外的服务就是没保证吧?

互联网已经成为一种经济,而且是那种扮演发动机角色的经济。但你怎么也想不到,这种经济竟如此脆弱,一堵墙或者一场地震,就可以把它搞残废。

海缆断了,我并没有觉得特别不方便。其实,类似的不方便,我们早就习以为常。只不过这次更加不方便一点儿,我们仍然照常吃饭睡觉,照常该干吗干吗。天灾也好,人祸也罢,无非再次证明,世界从来没像一些人想象的那么平。

一个变平的世界听上去当然不错,想想土地可以大面积机械化耕种和收割,想想公路铁路不用修那么多涵洞和桥梁,想想可能的巨大经济效益,的确很美。但是,在涨价等问题上高叫“与世界接轨”的同时,有时候我们确实需要一个坑坑洼洼的硌涩世界,来掩护自己,这种硌涩,官方说法叫“中国特色”。

本来,大家都以为,最平的地方就是互联网。网线一连,世界在我指尖。但后来就慢慢发现,越是搞互联网的人,越是希望互联网不那么平,不平甚至成了一种独一无二的竞争力。那些认真地以为世界很平的跨国公司,在输了一轮又一轮之后,误以为把服务器搬到中国就可以让世界最终变平。这种想法的天真程度,并不在“世界是平的”之下。他们输都不知道输在什么地方。

断掉的海缆,只是断开了我们跟部分世界的物理连接,这种断开,在时间上是有限的,在损失上也是可计算的。但以为有了1.23亿网民,就可以坦然地将中国互联网孤岛化,就可以永久性断开与世界的联系,则是一种更大的危险。

2007年就这么在硌涩中翩翩而来,但愿它不是一个更坏的年景。

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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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