尴尬!Edge 频出错,微软员工演示现场只好装 Chrome

微软工程师在演示Azure服务时,因Edge浏览器频繁崩溃,不得不现场安装Chrome以继续演示。此尴尬场景被上传至网络,引发关注。

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转自:开源中国

如有好文章

据外媒报道,微软工程师近日在公开场合演示 Azurez 服务时陷入了窘境,原先要向潜在的 Azure 用户展示他们如何将其应用程序和数据搬迁到 Microsoft 的云端服务,然而在过程中因为 Edge 浏览器频频崩溃,只好现场安装谷歌 Chrome ,场面一度十分尴尬。

而后这段视频还被上传至网络(视频地址:https://youtu.be/eELI2J-CpZg ),在影片的 37分10秒 左右可以看到,在 Edge 浏览器崩溃后,微软工程师终于选择放弃并表示将花点时间安装 Chrome 以完成演示。

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当下载 Chrome 时跳出“共享浏览器数据和使用统计讯息”的提示时,该工程师戏称:“获得我的信息并不会让 Google 变得更好”,也引发了众人的喝采。

微软在手机市场失利后,将重心转移至了提供更好的 Windows 系统服务,Edge 浏览器现在也已在 iOS 和 Android 系统推出测试版。不过从目前来看,要拉拢更多用户,微软还需要对 Edge 进行更多地优化,并支持更多的拓展功能。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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