蘋果汽車一年賺400億美元？如何改變汽車行業？
《商業內幕》的聯合創始人、首席執行官兼主編亨利·布洛杰特(Henry Blodget)最近發表了一篇文章。通過他在推特上與眾多硅谷名人關于蘋果汽車的辯論，發現硅谷最聰明的大腦已經停止了批判性思維，形成了盲目的樂觀主義，這不得不引起警惕。
亨利·布洛杰特(Henry Blodgett)認為，iPhone確實可以提醒我們，未來總是不可預測的，無限美好和不可預測的事情時有發生。但是iPhone的存在并不能保證蘋果在汽車行業能取得和手機行業一樣的成就。原因是iPhone業務有一個其他市場包括汽車市場都不存在的特點:硬件補貼可以讓這款600美元的手機降到200美元，甚至免費。運營商不可能給一輛價值6萬美元的蘋果汽車提供4萬美元的補貼，也不會把4萬美元的蘋果汽車免費送給消費者(通過合同的方式)。
sqlserver數據庫dba新手應該注意的15個小細節
1.創建db時，建議自增長設置為MB(M)，步長根據業務量設置。一般建議設置100-200M，盡量不要改變初始大小。這個默認值很好。
如果數據文件(mdf)以默認1m的速度增長，db的業務寫入頻繁，數據庫會頻繁向磁盤請求空間，會造成不必要的io消耗，也會因為申請空間而造成資源等待等問題。
如果日志文件(ldf)以默認的10%的百分比增加，那么當db業務量較大或者有較大的事務時，日志會緩慢增加。如果現在日志文件的大小是100G，那么每次的增長步長是10G。你可以想象一下，如果數據庫突然像磁盤一樣申請10 g空間，io情況會是什么樣。
春晚除了廣告和紅包，還有“黑科技”。
一、“虛擬主機”楊洋有許多關鍵技術:
高性能計算機:主要用于圖形渲染和大數據計算，從而實現角色動作的真實、流暢、連貫。
3D虛擬引擎:3D場景的質量很大程度上決定了最終程序的質量。市面上主流的3D虛擬引擎有Unity 3D、Unigine、CryENGINE、UDK、Vizrt等，在廣電領域應用廣泛。每個引擎在不同領域都有自己的優勢，選擇合適的引擎可以讓場景構建更加有效。
攝像機位置跟蹤:在“虛擬場景+真人”和“真實場景+虛擬人”的節目形式中，由于真假攝像機拍攝的畫面會有摳像和重疊，涉及到真實場景和虛擬場景中攝像機的同步問題。目前主流的攝像機跟蹤技術可以通過四種方法實現:模式識別技術、機械跟蹤技術、標記點跟蹤技術和無軌定位跟蹤技術。
動作捕捉系統:這整個系統要想完美運行，角色動作的實時采集設備必不可少。市場上主流的動作捕捉技術有光學動作捕捉技術和慣性捕捉技術。前者很難在大型舞臺和演播廳應用，因為對場地燈光要求嚴格，操作體驗復雜，現階段還沒有很好的實時運動捕捉解決方案。后者基于傳感器原理，采用無線數據傳輸，不怕遮擋和距離限制，是舞臺和演播室較好的實時運動捕捉解決方案。
第二，李宇春帶來了他的三體替身:李玉俠、李玉秋和李玉東。節目的奧秘已經被主持人部分揭開，但稱之為全息技術并不準確，稱之為三維投影技術更為恰當。三維投影技術是在不規則物體上進行投影。之所以說這不是全息圖，是因為這個程序只能從一個特殊的角度看，如果把它翻下來就不完整了。真正的全息攝影需要360度的視角。
美國海軍展示了通過熱成像技術識別過熱設備的消防機器人。
在去年11月進行的一系列實驗中，艦載自動滅火機器人(簡稱SAFFiR)已經能夠走過不平坦的樓梯(盡管非常緩慢)，通過熱成像技術識別過熱的設備，還可以使用消防軟管撲滅甲板上的火焰。
不久前，在華盛頓舉辦的一個展覽公布了這款機器人的細節和相關實驗，還展示了一段視頻。可以看到，視頻中還有一架無人機定位火情。紅外視覺和激光探測與測量傳感器(LIDAR)可以幫助機器人透過濃煙進行觀察。這個機器人已經能夠大步向前，操作消防水管滅火，但它仍然要接受研究人員的指令才能采取行動。未來的設計方向包括提高機器人的智能、通信能力和電池壽命。但是稍微提高一下機器人的智能，這個機器人就可以和一個真正的團隊合作了。“我們的目標是建立一個人類和機器人的混合團隊。”
微軟副總裁:Azure機器學習的四個企業預測分析的故事
上周，微軟發布了Azure機器學習(Azure ML)的預覽版，現在客戶和合作伙伴可以嘗試使用它。Azure機器學習是一種完全在云端運行的服務，可以在幾分鐘內發布高級分析網絡服務或構建強大的企業級應用。
微軟公司機器學習副總裁Joseph Sirosh介紹了MAX451、Neal Analytics、OSIsoft、Versiumare和其他合作伙伴如何利用它為客戶快速構建新的解決方案。
附:Azure ML的機器學習實例集合。
李克強的“大數據觀”:把執法權力關進“數據籠子”
2月14日，李克強在貴州檢查北京貴陽大數據應用展示中心，了解更多。貴陽用執法記錄儀和大數據云平臺監督執法權力？他說，把執法權力關進“數據籠子”，讓失信的市場行為無處藏身，權力運行處處留痕，為政府決策提供第一手科學依據，實現“人在干什么？”云何算”？
這是新年以來，“大數據”第四次出現在總理活動的公開報道中？是否是推動分權？完善政府監管還是調整經濟結構？為了刺激大眾創新，李克強不忘提醒我們使用“大數據”？
人工智能達到奇點？雷·庫茲韋爾的垃圾科學理論是騙人的！
最近微信朋友圈和微博里有一篇很精彩的文章叫《人工智能達到奇點——最強論證》，里面引用了大量雷·庫茲韋爾的理論，充斥著各種科學假設，各種沒有來源的手繪圖表，還包括“時間旅行”、“未來預測”、“尿嚇單元”、“超級人工智能”等嚇人的術語，嚇到了很多不明真相的人。如果是科幻，那也不過是論證。主要依據在哪里？@王威廉，幫我們普及一下雷·庫茲韋爾的故事。順便說說為什么這些人的垃圾科學理論能把美國和中國的人搞糊涂。
在作者看來，庫茲韋爾喜歡提出一些目前無法證明或證偽的嚇人論點來迷惑人(比如“奇點理論”)。但是，如果你仔細觀察，你會發現他的斷言往往是沒有任何依據的。垃圾科學其實很容易區分:真正的科學需要有對問題的嚴格定義、實用的技術、經過驗證的標準和數據支持。