就我的观察, 投入决定工作量(完成度), 方法决定效率和质量上下限. 投入和方法相乘后可以获得一个大致的结果指标.
这个结果指标是普遍适用的, 就比如工厂的生产基本就满足这个规律. 但是最终的利润还得看固定成本和产量的关系, 以及产量增加后带来的定价修正(低端产品.
如果我们用这套理论去看防疫, 抛开「人定胜天」这种主观判断, 就审视上个月的防疫情况:
- 头几天物资大家多少都有储备, 但是松散的核酸管理搭配超高的核酸指标, 人累的够呛, 客观上还加剧了社区传染.
- 进入社区传染阶段后, 感染进入高峰期, 这个时候虽然引入了快速抗原检测, 但是因为抗原检测的滞后性, 我认为抗原的效果确实是非常有限的(相比核酸 1-3 天就能有 CT 值上的反映); 而此时的外出就医、团购行为均显示出 R0>10 的强大传染性. 然而不团购就没东西吃, 很多没有感染的小区, 都因为就医返回和团购(外卖)而导致重新出现阳性, 而且这种传播隐匿性很强.
- 4月底发现封城的情况下无法实现社区清零, 这个时候开始解决社会面传播的问题, 到了5月初声称社会面的基本清零, 然后在五月初进入一周的「静默状态」, 进入到更强管控的状态.
然而上面的一切都只是为了达到清零这个 KPI, 但是从目前的情况看, 只要集体免疫率不上去, 面对 R0>10, 未来出现隐匿传播, 还是得封城.
要知道新加坡几乎有不输香港和英国的文官系统, 还有类似台湾那样的小国境优势, 最终还选择共存模式.你国这些公务员能有这些 OA 1/4 的素质都算能干的了, 就如今遍地外科口罩和灭活疫苗的状态, 想靠着加码工作量, 好比从极限的 1/2(一天12小时)拉到2/3(一天 16小时), 再加上额外的堆人, 也无法抵消方法上的数倍的劣势.
更不用说如今的清零需要极高的「结果指标」才能实现, 与其说是人定胜天, 不如说结果早就已经确定了.
这个结果指标是普遍适用的, 就比如工厂的生产基本就满足这个规律. 但是最终的利润还得看固定成本和产量的关系, 以及产量增加后带来的定价修正(低端产品.
如果我们用这套理论去看防疫, 抛开「人定胜天」这种主观判断, 就审视上个月的防疫情况:
- 头几天物资大家多少都有储备, 但是松散的核酸管理搭配超高的核酸指标, 人累的够呛, 客观上还加剧了社区传染.
- 进入社区传染阶段后, 感染进入高峰期, 这个时候虽然引入了快速抗原检测, 但是因为抗原检测的滞后性, 我认为抗原的效果确实是非常有限的(相比核酸 1-3 天就能有 CT 值上的反映); 而此时的外出就医、团购行为均显示出 R0>10 的强大传染性. 然而不团购就没东西吃, 很多没有感染的小区, 都因为就医返回和团购(外卖)而导致重新出现阳性, 而且这种传播隐匿性很强.
- 4月底发现封城的情况下无法实现社区清零, 这个时候开始解决社会面传播的问题, 到了5月初声称社会面的基本清零, 然后在五月初进入一周的「静默状态」, 进入到更强管控的状态.
然而上面的一切都只是为了达到清零这个 KPI, 但是从目前的情况看, 只要集体免疫率不上去, 面对 R0>10, 未来出现隐匿传播, 还是得封城.
要知道新加坡几乎有不输香港和英国的文官系统, 还有类似台湾那样的小国境优势, 最终还选择共存模式.
更不用说如今的清零需要极高的「结果指标」才能实现, 与其说是人定胜天, 不如说结果早就已经确定了.
关于「干掉密码这件事情」, 聊聊 FIDO, UAF 和 U2F
https://youtu.be/NdypUigerQE
https://youtu.be/NdypUigerQE
YouTube
科技三巨头要干掉密码？FIDO 要如何革命登录体验
如今我们对密码已经不会陌生, 但是密码的缺点在最近十年集中涌现, 为此不断有新的登陆方式产生. 如今苹果、微软和谷歌宣布要共同进入 FIDO 联盟, 推动无密码发展, 其中 FIDO 的 UAF 和 U2F 验证方式到底是怎么工作的? 对用户登陆体验有什么影响? 他们如何更加安全? Yubikey 是什么?
看完这期视频, 我相信你会有所收获.
内地选购 Yubikey: https://m.tb.cn/h.fsvskYC
keywords: yubikey bio 个人密码学设备 FIDO
0:00…
看完这期视频, 我相信你会有所收获.
内地选购 Yubikey: https://m.tb.cn/h.fsvskYC
keywords: yubikey bio 个人密码学设备 FIDO
0:00…
之前关注过不少多口 PD 充电器产品, 绿联这款价格算是 100W 3C1A 中最低的, 最近优惠下只要 ¥199.
从云评角度看, 绿联的出货量比其他小牌更大, 而这类产品的方案也已进入成熟阶段. 当然持续 100W 的输出下散热肯定是撑不住的, 一般满足出门75W 左右的持续供电/100W 的短时间多设备快充算是一个不错的选择.
https://u.jd.com/EKEePXB
如果设备特别多的话, 绿联还有一款 200W 4C2A, 不过国内还没发售.
从云评角度看, 绿联的出货量比其他小牌更大, 而这类产品的方案也已进入成熟阶段. 当然持续 100W 的输出下散热肯定是撑不住的, 一般满足出门75W 左右的持续供电/100W 的短时间多设备快充算是一个不错的选择.
https://u.jd.com/EKEePXB
如果设备特别多的话, 绿联还有一款 200W 4C2A, 不过国内还没发售.
高通的营销真的是灾难, 前有混乱的865 888规则/Model 代号, 后有晓龙8 这种感觉就属于是英文层面上就很尴尬(堪比 1+ N 这种双数字), 到了中文空间又放弃治疗的命名方式.
而且 1+N 之前早就有人吐槽过了, 高通居然还把 N4 版 S8G1 叫做 Snapdragon 8 Plus Gen 1, 等于就是 S8+G1. 那按照这个规则岂不是还有 S8+G2?
而且 1+N 之前早就有人吐槽过了, 高通居然还把 N4 版 S8G1 叫做 Snapdragon 8 Plus Gen 1, 等于就是 S8+G1. 那按照这个规则岂不是还有 S8+G2?
极客湾这期视频, 某种程度上是以比较直观的方式去展现了几个架构的差异, 娱乐性也非常强.但是观众并不理解主板功耗背后的意义.
换句话说, 可能极客湾观众里90%的观众都不理解台式机主板 ATX/VRM 的供电设计, 剩下 10% 里面可能有 9% 可能通过笔记本维修师或者其他自媒体了解上面这些知识, 而只有 1% 的观众, 可能本身是手机行业从业者, 或者是看过、研究过相关手机「开机图」的手机维修人员或者维修视频的观众, 知道 PMIC 对平台功耗的影响. 但显然 99% 的人对此没概念, 这就是「iPhone 外接电池直接供电主板」之类的神论特别多的原因.
同样, ISA 架构、工艺之间的 ISO-Power/Perf 所需要的基础知识也只有极少数观众和少数自媒体掌握. 在没有基础知识储备的情况下看这些图表, 一方面对选购参考意义不大, 你总不能脱离手机和软件生态选 SoC, 更多是只是给玩梗提供了更多资源.
你可能以为极客湾是盗火的普罗米修斯, 但实际上这一系列测试的可靠程度其实和网友 YY 属于五十步百步的水平, 距离 A 站公布出来的能用的能效图还差了一个 CSE/ECE Master.
换句话说, 可能极客湾观众里90%的观众都不理解台式机主板 ATX/VRM 的供电设计, 剩下 10% 里面可能有 9% 可能通过笔记本维修师或者其他自媒体了解上面这些知识, 而只有 1% 的观众, 可能本身是手机行业从业者, 或者是看过、研究过相关手机「开机图」的手机维修人员或者维修视频的观众, 知道 PMIC 对平台功耗的影响. 但显然 99% 的人对此没概念, 这就是「iPhone 外接电池直接供电主板」之类的神论特别多的原因.
同样, ISA 架构、工艺之间的 ISO-Power/Perf 所需要的基础知识也只有极少数观众和少数自媒体掌握. 在没有基础知识储备的情况下看这些图表, 一方面对选购参考意义不大, 你总不能脱离手机和软件生态选 SoC, 更多是只是给玩梗提供了更多资源.
你可能以为极客湾是盗火的普罗米修斯, 但实际上这一系列测试的可靠程度其实和网友 YY 属于五十步百步的水平, 距离 A 站公布出来的能用的能效图还差了一个 CSE/ECE Master.
战X 13 寸开始预售了, 5000 价位唯一的 6nm 6000系列锐龙+16:10 低功耗屏, 理论续航几乎能达到 M1 的水平.; 缺点大概就是内存不可扩展, 屏幕分辨率 1920x1200 稍微差一些.
https://www.zhihu.com/question/534021660/answer/2498544089
https://www.zhihu.com/question/534021660/answer/2498544089
Zhihu
消息称惠普将推战 X 2022 14 英寸锐龙版，搭载 R7 6800HS ，对此你有哪些期待？ - 知乎
惠普战X算是我一直比较推荐的锐龙新薄本系列, 主要的优势在于丰富的接口、1W待机低功耗/400nit 峰值亮度…
算了下, 如果用 GB5 的标准方法算 ST/MT 的平均功耗的话, 哪怕用的是极客湾的极端功率, 多核心这块光 MT 功率口径就能差 3.84%
不过他们比较运气的可能是, 误差是基本单调的; 倒霉的是, 有的机器 board-level power 特别高, 在几何平均下会放大 SoC 平均功耗的误差
不过他们比较运气的可能是, 误差是基本单调的; 倒霉的是, 有的机器 board-level power 特别高, 在几何平均下会放大 SoC 平均功耗的误差