KB / KiB，MB / MiB，GB / GiB，… 的区别

最新推荐文章于 2025-04-25 09:32:31 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36751365/article/details/79168532
本文详细解释了硬盘容量计算中的两种不同标准：国际单位制（1000进制）和二进制单位（1024进制）。介绍了国际电工协会提出的KiB、MiB等二进制单位，以及这些差异如何导致实际可用容量小于标称容量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 1KB=1000Byte

  • 1MB=1000KB

  • 1GB=1000MB

  • 1TB=1000GB

  • 1KiB=1024Byte

  • 1MiB=1024KiB

  • 1GiB=1024MiB

  • 1TiB=1024GiB

众 所周知，在计算机中是采用二进制，在电脑世界里，以2的次方数为“批量”处理Byte会方便一些，整齐一些。每1024Byte为1KB，每1024KB为1MB，每1024MB为1GB，每1024GB为1TB，而在国际单位制中TB、GB、MB、KB是“1000进制”的数，为此国际电工协会（IEC）拟定了”KiB”、“MiB”、“GiB”的二进制单位，专用来标示“1024进位”的数据大小；而硬盘厂商在计算容量方面是以每1000为一进制的，每1000字节为1KB，每1000KB为1MB，每1000MB为1GB，每1000GB为1TB，在操作系统中对容量的计算是以1024为进位的，并且并未改为”KiB”、“MiB”、“GiB”的二进制单位，这差异造成了硬盘容量“缩水”。买硬碟回家的时候是不是常常发现怎么买回去的容量，与真实可用的容量相差了一点点呢?

这是因为厂商、电脑使用的单位不同的缘故，500G硬碟厂商是使用1KB = 1,000 Byte 计算，但是到了电脑会变成 1KiB = 1,024Byte 计算。因此使用厂商的算法500GB = 500,000 MB,而到了电脑500,000 MB / 1024 MiB = 488.28125 GB。

参考文献：
百度百科
kb-kib-mb-mib-gb-gib-tb-tib-單位傻傻分不清楚

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常见的卡类型有ID卡、M1卡、CPU卡，其中门禁用的比较多的就是ID卡和M1卡，CPU卡在公交行业用的比较多，原来公交卡也有很多用的M1卡，但是安全性比较差，后来基本都不用M1卡了，但是像门禁卡这种对安全性能要求不是那么高的地方M1卡用的比较多了，毕竟也比较便宜。ID卡是早期的非接触式电子标签，工作频段在只有一个ID号，不可以存储任何数据，这种卡跟NFC不在一个工作频段，所以手机NFC是没法识别的，所以也不在本文讨论范围内。
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NFC批量写入URI网址智能海报工具软件，使用荣士IC-02V2发卡器，支持的NFC标签有Ntag213、215、216、MifareClass的M150、S70、F08；NXP Iso15693的ICODE2等，支持Forum_Type2、Forum_Type4、Forum_Type5等不同类型的NFC标签。同时支持文本、智能海报、地图坐标、呼叫电话、启动APP应用、电子名片、WIFI连接、蓝牙连接等NDEF标签的写入。支持写入信息后给标签加密保护。vx18002295132 qq954486673
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使用nfc tool可以将门禁卡复制至小米手环，步骤稍微有些繁琐，记录备用。
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rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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