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弹幕中的发言,多数都没什么新意,一次、两次还能看个新鲜,每次都看的话……

江寒无聊得差点打哈欠。

好在夏雨菲就在身边,及时给他补充了一点“灵感”……

试飞结束后,江寒的旁白再次传出。

“可惜电池还是有点不够用,只玩了不到一个小时,就成功地用光了全部电量……”

“现在up就要回去充电了,咱们下次再见!”

于是不出意外的,“暗示充电”和“下次一定”之类的弹幕,瞬间填满了屏幕的每一寸空隙……

看完视频,夏雨菲开心不已,主动和江寒“大功告成”了两分钟。

感受着她的喜悦和激动,江寒也差点“激动”起来。

可惜这里不是“深入交流”的好地方,所以也只能“浅尝辄止”……

两天后,盛夏生产的写字机器人,终于正式上市。

一开始的时候,销量并不算特别好。

一天台的出货量,对于一款新品来说,只能说还算凑合。

好在盛夏上下有的是耐心,并没有为此而焦虑。

市场需求放在那里了,只要宣传跟得上,早晚能达到应有的规模。

但谁也没想到,仅仅一周过后,销量就突然开始暴涨。

一开始只是淘宝上的几个大小卖家,弄了几个去尝鲜。

后来不知道哪路大神,搞了个开箱直播,广告效应简直不要太好。

于是乎,几乎是一夜之间,写字机器人就爆火了起来。

很快淘宝上挂着的那些,就都被消费者们抢光了。

卖家们看到赚钱的机会,自然只会有一种反应:加大力度!

于是,盛夏库存的台写字机器人,不到三天就宣布售罄!

随后,订单雪片一样飞来,每一批产品刚下生产线,就被各路分销商抢购一空。

产品销量一路走高,到了第二个周末,总出货量已经接近10万台。

盛夏方面,与此事有关系的人全都兴奋了起来。

毕竟销量是与奖励挂钩的。

可惜产能远远供不上需求,项目组上下也只能幸福并苦恼着。

江寒得知这个消息的时候,多少有点意外。

即使在另一个世界,写字机器人的销量也从未如此火爆过。

而且可以预见,还会持续走高一段不短的时间。

至于造成这种现象的原因……

江寒随意上网一搜,到处都是关于写字机器人的讨论。

很快他就弄清楚了事情的来龙去脉。

一方面是产品售价比较亲民,另一方面……

估计就是坏苹果加密的威力了。

魔都,一间写字楼。

朱先云坐在办公室里,面前的桌子上,摆着一台刚买来的写字机器人。

他已经对这个小东西,进行了一番相当专业的测试。

结果有点出乎意料。

虽然是玩具的价格,性能却可圈可点,即使以他行家的眼光,也看不出多少问题,反而找出了不少优点。

朱先云赞叹不已:“啧啧啧,有技术真的可以为所欲为呀!”

想当初,自己也曾经非常看好这个项目,还特地派张建泰去松江走了一趟,想把专利买下来,自己投产。

然而遗憾的是,老张把事情办砸了……

哎,老张这个下属,哪里都挺好的,就是稍微缺乏了点远见。

当初若是肯多花点钱,这个产品说不定就是自家公司的了!

至于当初最终定价的人,正是他自己这件事,就被他选择性的遗忘了……

在朱先云看来,这个写字机器人的硬件是没什么问题的。

但软件方面就略微有点不足了,模仿自己的笔迹,感觉只有7、8分相似。

看来盛夏的技术实力,不过如此……

不过,朱先云沉吟了片刻,心头忽然一动。

既然机器人自带的应用不够好,那自己不妨调试一下?

自己学了这么多年的逆向,不用一下岂不是浪费?

只要找到控制函数,修改一下参数,再完善一下算法……

想到就做,朱先云立即打开olyice,将可执行文件加载到了内存中,然后一点点调试了起来。

时间流逝。

三个小时后,朱先云叹了口气,颓然放开了键盘。

“这到底是什么加密?简直反人类嘛!”

这么简陋的小软件,居然用上了这么高强度的加密!

也不知道这个变态的加密程序,到底是谁搞出来的?

打个不恰当的比喻,他感觉自己就像那个“买椟还珠”的人。

只不过买了一个小玩具,就得到了一个核弹级的“赠品”……

朱先云这次是真的服了。

几乎与此同时,一些软件破解方面的专业人士、黑客雇佣兵们,则陷入了极度懊恼中。

朱先云修改软件,只是为了自己的个性化需求,他们出手却是为了赤果果的利益。

谁都知道,只要能把写在机器人r中的程序dump出来,就可以几乎无限制地仿制。

诚然,无论硬件结构还是软件程序,都受到知识产权法的保护。

但专利这个东西……真想绕过去的话,办法肯定比困难多。

可现在的问题是,经过整整一个星期的奋战,全国竟然没有一个“雇佣兵”,能破解盛夏的写字机器人!

这个机器人的r程序,以及附带的应用软件,全都被加上了一层坚不可摧的“外壳”。

雇佣兵中的确不乏高手,他们很快就发现了,这个“外壳”不是别的,正是两个来月前甚嚣尘上的“坏苹果”。

而且,写字机器人上的这一个,甚至比“坏苹果”更“坏”,堪称“坏苹果”二代!

破解难度太大,甚至看不到任何希望,这些人折腾了一段时间之后,就纷纷放弃了。78中文首发 78zw. m.78zw.

这样一来,由于市场上迟迟没有竞品出现,盛夏的这款产品的销量,也就更加膨胀了。

可以说,能生产出来多少,就能卖出去多少。

在技术爱好者的小圈子里,甚至造成了一机难求的“繁荣”景象……

自从上次聚会后,江寒整整花了一个星期的时间,上网收集资料,刷论文、找参考文献……

经过一番努力,终于做好了前期准备,正式动笔写作下一篇论文。

在他的计划中,这是今年最后的,也是最重要的一篇论文。

江寒打算在2012年的最后几天里,将“卷积神经网络”抛出去。

卷积神经网络,简称cnn,是一种前馈型的神经网络,在“深度学习”技术中,也是非常重要的一块积木。

cnn最为适用的场景是图像分类和场景识别。

在另一个世界,曾经在标准图像标注集image上,取得过举世瞩目的成就。

一般的全连接神经网络,是把输入数据看做一维的数组。

处理图形、图像时,一行、一行地读取像素点,然后拼接成一串数据。

这样一来,就忽略了行与行之间的二维关系。

而cnn则是通过“卷积核”对图片进行滤波,从而提取图片的特征。

所谓卷积核,就是一个n行n列的数字矩阵。

卷积的过程,其实就是一个压缩图片的过程。

而“卷积核”的本质,就是一个二维的滤波器。

这样的做法,很好地保留了邻近像素之间的关联情况,所以在大型图像处理方面,往往会有非常出色的表现。

和其他神经网络相比,cnn需要的参数比较少,使用起来更加迅速、有效。

cnn在训练时,采用的是和bp网络相似的“反向传播”技巧。

一个经典的cnn网络,通常包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层或者径向基层。

其中涉及到一些概念,比如“池化”、“局部感受野”、“共享权值”……

江寒原本对这些东西,只有个大概的了解,理解得并不算特别透彻。

这样一来,在研究cnn的时候,很多东西都要现场推导。

因此这篇论文是他写得最费劲的一篇,足足花了一个多星期,才打通了全部障碍,形成了初步的腹稿。

传统的图像处理算法,一般都要进行预处理,比如fcn,如果不对图像进行压缩,那么计算量将会非常巨大,甚至根本无法实施。

但对于cnn来说,预处理并不是必要的,很多时候,甚至可以直接用原始图像,作为输入数据。

所以,cnn的实用价值也是非常显着的。

江寒所知道的,就有手写识别、语音识别、物体检测、人脸识别等许多应用方向。78中文更新最快 电脑端:

“当年”震惊世界的围棋ai程序,阿法狗,其核心中也包含了卷积网络cnn。

可以说,有了卷积神经网络,计算机视觉这个领域,才迎来了革命性的进步……

江寒花了好几天时间,终于将这篇论文写了出来。

反复校对,感觉没什么问题之后,就投给了一区期刊rnationalconferenceonmachinelearning。

这时,距离新年只剩下三天。

就在这样的忙碌中,时间走到了2012年最后一天。

日晚上。

江寒临睡前,忽然发现信息栏里跳出了一行红字提示。

学术点已偿清,系统ui重启中……

重启成功……

震惊商城重新激活,虚拟空间已开放……

界面重组中……重组成功

江寒打开系统ui面板。

学术点:1,24。

可用的学术点终于不再是个负数了。

江寒欣喜不已。

然而,就在这时……

警告:宿主剩余寿命已不足十年!

注意:这不是显示bug,这不是bug,这不是!

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