对新浪新邮箱服务的一点感想

本文讲述新浪1G大邮箱需收集新浪邮票获取,新开通邮箱仅70分邮票,1G空间仅激活30MB,每月还扣60分。该邮箱存在诸多问题,如广告多、出现内部服务器错误、弹出画面大,与海外通信常丢信,国外服务商甚至屏蔽其域名,只能当作鸡肋邮箱。

Sina 1G 大邮箱要靠收集新浪邮票才能弄到,具体的办法根据新浪的网页是这样的;

每天登陆邮箱您会得到8分新浪邮票
   还能从小坏那抢回2分新浪邮票
         ——小坏是谁?下面有答案哦!
每次永久删除邮件您得到1分新浪邮票
   注意该操作每日最高得10分新浪邮票
每天小坏要吃掉你2分新浪邮票
   每月初他会一次性扣除该月口粮,约60
   如果你每天登陆邮箱,即可将当天的2分从
   小坏嘴里抢回
举报一次垃圾邮件您得到1分新浪邮票
   注意该操作每日最高得10分新浪邮票
向自建邮件夹转移邮件一次得到1分新浪邮票
   注意该操作每日高得10分新浪邮票
注册一个新的邮箱帐号您得到50分新浪邮票
参加本次“观雅典烽火 集新浪邮票”活动,
   并集齐四张奥运票花,您将获赠100分新浪邮票
还有更多获得邮票的方法在陆续增加中……
我是大名鼎鼎的小坏,我专吃新浪邮票!
每天我都要吃掉你2分邮票。
怕你不给我,嘿~嘿~嘿
——我会提前拿走一个月的口粮哦。
快来救我啊!
只要你每天登陆,小坏就不能吃我了! 

 

新开通了一个新浪邮箱,发现只有70分邮票,1G的空间只被激活了30MB.而且,他的这个小坏坏

每月还要吃掉60分,这种Business parten的设计很难让人苟同阿。如果她的邮箱技术很好,倒是

可以考虑作为主邮箱,可是实在无法让人恭维。广告繁多,Interal server error,弹出画面过大,

实在是好难用。具体意见已经给新浪的反馈中心发了邮件。再加上和海外的通信经常丢信(有国外

服务商甚至直接屏蔽sina的domain),看来只能是作为一个鸡肋邮箱拉,食之无味,弃之可惜。

 

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、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应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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