@ych8398527 maui 目前不推荐

1.微软自己目前都没有一个用 maui 的官方项目，而且也没有计划使用 maui 做什么项目，只有几个简单的示例。
2.bug 解决速度跟不上 bug 发现速度，能跑起来就谢天谢地了，更别说其他复杂的应用了，实际使用会遇到各种 bug ，而且没有解决方案，开发难度简直地狱级别。

https://github.com/dotnet/maui/discussions/15203
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-maui-dotnet-7/#comment-17050
https://github.com/dotnet/maui/discussions/15318

两个测速网站同时测试

理发店 健身房 也是一样的呀

@KIRAYOMATO 1 倍到 2 倍之间应该也是有拍摄 不多合一的照片 来融合的，所以你放大还是会比 1 倍更清晰，不过 2 倍以上已经超出 cmos 的解析力了，但是可能像素少 多帧合成可以用更多帧合成 也会更清晰一点，但是有限。好像华为可以同时调用多个摄像头进行融合，比如有 1x 和 3x 的定焦，那么 2x 可以使用 1x 和 3x 来融合，中心部位解析力会更好。反正现在手机算法很强了，变焦肯定比自己后期手动裁切解析力更强一些。

@0o0o0o0 修正一下，应该是 主摄不变焦的时候用了像素多合一，2x 变焦就不使用多合一功能。

主摄不裁切的时候用了像素多合一，裁切就不使用多合一功能。
比如一个支持像素 4 合一的 6400w 像素的 cmos 。
当使用 1x 时候，使用四合一输出 1600w 像素的照片。
使用 2x 的时候，正好是画面中心占整个画面 1/4 的部分，这时候不使用多合一，也就是原生的 6400w/4=1600w 像素的画面。
这类手机往往也会有高像素模式比如 6400w 模式，这时候拍出的画面就是 6400w 像素，此时的裁切和变焦画面效果就是相同的了（但是 6400w 和 1600w 数据量有区别，所以实际上可能 1600w 效果要比裁切还要好一些，因为 6400w 数据太多 isp 算不过来）。

一共就三种可能
1.可能是他的菜品供应商就很贵，就比如西贝的馒头要 20 块钱，这是超出正常人消费水平了，之前一个综艺宋丹丹提议每天每人 650 的餐费，但是有人很惊讶说 650 哪够，我不能吃那么差的伙食，我还要吃鸡蛋，喝牛奶。但是很显然鸡蛋牛奶也就几块钱最多十几块，所以说可能是供应商本身就把这些东西标得很高。
2.可能是他吃的食材本身就很贵，比如各种活的稀有海鲜或者其他比较稀有的食材。
3.传话的过程中意义发生了错误。

12t 很不耐摔，如果要买最好选一个软的稍微厚一些的手机壳，可以去酷安看看

一开始问“选了几个人”这个情况就不成立，用高德打车不存在选了几个人的选项，也没有拼车这个选项。
用高德打车是不可能打到拼车这种状况的。

```javascript
length = (max-max%10-min-10+min%10)/10+1
baseArr = [...Array(length).keys()]
begins = baseArr.map(p=>p*10+min+10-min%10+1))
ends = baseArr.map(p=>p*10+min+10-min%10).concat([max])
res = begins.map((value,index,arr)=>{ return { begin:value,end:ends[index] } })
```

手机存储不够 可以用云空间 或者马上存储就要白菜价了

@swhhaa 向量化本身就是它的一部分啊，如果你说的是为什么我不能直接给“它”一个 txt 文件就好了，就好比有的程序是图形界面的，有的程序只有命令界面没有图形界面，因为面向的用户不同，而训练这个场景面向的基本上都是开发者，其次 gpt 本身并没有智能到那个程度，就像如果一个人只有大脑的部分，想要“教”他，需要人为搭建环境、处理各种信息生成电信号刺激这个大脑，况且 gpt 甚至只相当于大脑的一个区块。

@swhhaa 你是觉得科研资源分配不能够过于偏向 gpt ，但是这不是 gpt 的问题，即使没有 gpt 有其他 abc 、cde ，能实现好的效果，资源仍然会倾向他们。所以按照这种逻辑“gpt 是人工智能对立面”应该改成“人类的趋利是人工智能的对立面”。但是到底 gpt 是不是人工智能的未来，本身就不可能知道，但是至少他现在的效果最好。

@swhhaa
1.人脑也不是直接把声音直接啪地放到脑子里了，首先要经过各种传导，到耳蜗之后通过听觉毛细胞对声音的不同频段进行分离并且转化为电信号，再通过神经传递到脑部，而这之间本身就和特征提取很相似。其他的视觉什么的也是一样的。所以说可以说向量化本身就可以作为这个网络的一部分。
2.ChatGPT 也有可能带偏整个业界，导致 AGI 出现晚许多年，但是也可能是正确的，但是人无法预知自己不可能预知的事情，“ChatGPT 也有可能带偏整个业界”本身只有在未来才能被证明。

1.没学过代码的人不能训练神经网络，因为 chatgpt 并没有完整实现人的全部功能，但是不代表他不能模拟部分功能，也不能说明他是人工智能的对立面。
2.神经网络本身就包含了记忆，比如人脑的海马体就是短期记忆，而 chatgpt 的记忆目前只能用 token ，但是这只是说明了他没有记忆网络，还是不能说明他是人工智能的对立面。

联系 1 和 2 ，其实你和他对话本身就是在训练他，只不过这个 token 并不是存储在这个神经网络中，并且每次刷新都会复原而已。

3.的确神经网络本身基本上决定了智力（不过儿童和成人智力水平还是有区别的，人脑在幼儿时期神经元之间的连接是快速变化的，大了就固定下来了，很难再改变），而 gpt 很显然规模相比于人脑还是太小了，所以智力肯定无法和人比。

有那种 ui 模拟的软件，之前看过一个视频模拟微信 ui 的好像叫 即时设计，就是可以拖拽然后把按钮绑定到各种事件还可以自动生成假数据的，应该让他学一下这个哈哈哈

需要手机支持 nfc
有的手机的 nfc 没有加密的存储硬件，就只能进行读写（比如碰一碰交易之类的）不能进行存储信息（比如存储公交卡 门禁卡），用了这个就相当于加上了加密存储功能，就可以存公交卡之类的了。

@gant 老板会说 Windows 电脑便宜哈哈哈哈哈哈

有可能路由器其中一个 lan 口是千兆的，其他是百兆的