指纹看相算命图解-为何不能作为ip *** 资源

指纹看相算命图解，为何不能作为ip *** 资源？

应邀回答本行业问题。

Mac *** 现在其实是不具备唯一性的，所谓"Mac *** 的唯一性"，其实仅仅是在设备商出厂的时候，现在拿到手的设备的Mac *** 都是可以修改的，你可以把你的设备的Mac *** 改成你你要修改的Mac。

说到为什么Mac *** 不能作为IP *** 资源，只能说当初OSI7层模型里就是这么定义的，Mac *** 位于数据链路层，而IP对应的第三层的 *** 层。

说穿了，就是当初就是这么设计的，如果当初是基于Mac寻址，也可能整个 *** 结构就不一样的，各种协议也将会不一样。说一定不行，也未必是这样。

就现在的7层 *** 结构里，是不能用Mac进行寻址的。在现行 *** 结构中，IP相当于你的门牌 *** ，而Mac相当于你的名字。

交换机是二层设备（大部分是)是基于Mac寻址的，比较快速，但是不能跨 *** 。其实这个很简单的理解，就好像你们单位，如果只有一个叫王大明的，你一喊王大明有人找，很显然就是找他了。所以，同一个 *** 中就不能Mac *** 冲突。

而在互联网里，跨多个网段，是可能有重复的Mac *** 的，就好像中国可以有NN个往大明一样，所以在现行的 *** 结构里，就无法使用Mac *** 寻址，否则的话，如果有人有心把自己的Mac *** 修改为 *** 服务器的 Mac *** ，这个服务器也就可能瘫痪了，一点儿安全性也没有了。

以上个人浅见，欢迎批评指正。喜欢的可以关注我，谢谢！

认同我的看法的请点个赞再走，再次感谢！

X23拆机教程图解？

1、需要准备以下工具：十字螺丝刀，撬棒，薄拆机片，顶针，吸盘，一字螺丝刀，电吹风工具。

2、拆之前将手机关机。SIM卡托位于手机侧边，用标配的取卡针取出卡托，不可使用其他工具。

3、用十字螺丝刀取下电池盖尾部的2颗螺钉。

4、从整机下端顶开电池盖，沿箭头方向轻轻划动，电池盖即可取下。 注意： ①拆机平台务必干净，不能有异物，颗粒物。拆机时注意力度不能太大，不能让整机变形大，防止玻璃碎②不要划到卡托孔位置 ，此处比较薄弱容易变形； ③不要划到侧按键开关，防止刮坏。

5、电池盖完全取下。

6、用十字螺丝刀取出主板及支架8颗固定螺钉。

7、沿箭头方向将①②号支架取下。

8、用撬棒松开所有排线连接器①～⑤（包括同轴线连接器） 。

9、主板拆卸完成。

10、首先要拉起F层薄膜，F层要与电池完全分开。

11、然后，一手紧按住F层薄膜，一手稍微用力提起拉手，拉出电池。 注意：拆卸电池有风险，尽量去官方售后拆卸，即使自己动手也切记不要动用尖锐工具撬电池。

12、用十字螺丝刀取下固定扬声器支架的9颗螺钉。

13、用手轻轻掀开,扬声器支架就随之取下了。

14、用撬棒松开所有排线连接器①～④（包括同轴线连接器），②号 *** B松开后需将⑤主FPC从副板拆卸开。

15、带静电手套从副板箭头位置用塑胶镊子轻轻向上拆卸副板，保证副板不变形（副板底部背有弱双面胶）。

16、副板拆卸完成后，将触屏FPC处防水硅胶拆卸。

17、先将指纹IC从主上拆卸口拆卸，在将指纹Holder副板拆卸完成。

18、用电吹风给显示屏四周周边加热,加热5-8分钟后用吸盘将显示屏拉起。注意：显示屏很难拆，加热要很久，且非常容易拆裂损坏，吹的时候不能一直在同一位置吹，不建议自己拆卸。如有必要，建议去官方售后找专业人士拆卸（使用专业的加热平台拆卸）。

19、显示屏拆卸完成。

20、总的来说，vivo X23幻彩版拆解难度大，非专业人士不建议擅自拆解，一方面因为拆解将导致失去保修服务，另一方面拆机不当易损坏手机。如有必要，建议去官方售后找专业人士拆卸。

人工智能机器学习深度学习三者之间有什么关系？

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。

例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

要解释这三者之间的关系和应用，最简单的 *** 就是画一个同心圆，如下图，人工智能是最早出现的，也是更大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在。

过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分原因是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据），也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的。

人工智能（Artificial Intel *** ce）——为机器赋予人的智能

King me：扮演跳棋玩家的计算机程序，是最早的人工智能实例之一，在20世纪50年代激起了人工智能的早期浪潮。

早在1956年夏天的那次会议上，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，既我们所谓的“强人工智能”（General AI）。这是一个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），以及我们所有的理性，可以像我们一样思考。人们在电影里也总是看到这样的机器人：像星球大战中友好的C- *** O；或者是 *** 的终结者。强人工智能目前还仅存在于电影和科幻小说中，原因很简单，因为我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些都是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现了人类智能中某些特定部分。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？其答案就是同心圆中的第二层，机器学习。

机器学习—— 一种实现人工智能的 ***

Spam free diet：机器学习能够帮助你的收件箱（相对地）摆脱垃圾邮件的困扰。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务的人工编码程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯 *** 等等。众所周知，我们现在还没有实现强人工智能，而早期机器学习 *** 甚至连弱人工智能都无法实现。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“S-T-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但还算不上是那种能让人为之一振的成功，特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这也是为什么此前很长一段时间中，计算机视觉的性能一直无法接近到人类的水平。它太僵化，并且太容易出现错误。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

深度学习——一种实现机器学习的技术

Herding cats：从YouTube视频中挑选猫的图像是深度学习的 *** 个突破性演示之一。

人工神经 *** （Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经了数十年的推演。神经 *** 的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经 *** 具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经 *** 的 *** 层。在 *** 层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加权决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车一样的红颜色、鲜明的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经 *** 的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经 *** 会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里， *** 可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后 *** 结构告知神经 *** ，它的结论是否正确。

此前，这样的神经 *** 并没得到为人工智能圈的认可。然而，事实上在人工智能出现的早期，神经 *** 就已经存在了，只是神经 *** 对于“智能”的贡献微乎其微。其主要原因是因为即使是最基本的神经 *** ，也需要大量的运算。神经 *** 算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队（例如：多伦多大学的Geoffrey Hinton）坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经 *** 是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否是雾天、晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经 *** 成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经 *** 学习了如何识别 *** *** 脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经 *** 学习到猫的样子等等。

吴恩达教授的突破在于，把这些神经 *** 从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给 *** 输入海量的数据，来训练 *** 。在他的示例中，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”所指的，正是神经 *** 中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，再到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经 *** 的 *** ，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。如今，深度学习已经能够实现各种任务，几乎使得所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶、预防性医疗，甚至是更精准的电影推荐，都已实现，或即将实现。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们在科幻小说中所幻想的那般智能。当然，我们所期待的是像C- *** O那样的人工智能，终结者那样的还是算了。

苹果6怎么设置指纹解锁？

如图所示

如何识别化妆品真假？

首先不得不吐槽一下，最近的假货猖獗，竟然连我也中招了！

事情是这样的，之前被仙女们安利了一款口红，官方旗舰店没有色号我就去别的店里淘了一支，没想到买到了假货！

质感，外壳和手里另一支色号完全对不上，根本不敢上嘴，现在它已经安静的躺在垃圾桶里了。

不管是 *** 还是 *** ，假货总是层出不穷，像这样的新闻我也是时不时就会看到，Mac只要79，Dior只要89，买的了吃亏！买的了上当！

尤其你买到的假货可能就在这样的环境下被生产出来，随意摆放的塑料桶，不知名的白色膏状物，说不出的脏乱差，用了怎么可能不烂脸。

不死心的粒粒还特地去搜索了一下，看看假货的利润到底有多高，结果发现原来都要将近100块一盒的面膜只要38块，买的越多还越便宜，成交量也是惊人！

经历了自己买到假货的情况后，我真的深切感受到为什么仙女们无法安心剁手，总是让我推荐靠谱的购买方式了。

化妆品行业水太深，一时半会难以整改，所以粒粒今天要分享一些鉴别假货的 *** ，以防大家掉坑里。

真假辨别的最主要方式就是看印刷，正品的印刷清晰，而假货一般比较模糊。

但是也有不少黑心商贩回收旧空瓶再进行灌装，这个我真的束手无策，只能靠仙女们从使用感上来进行分辨。

碧柔的水感平晒平价大碗，使用感也很舒服，每年销量惊人，所以也成了假货重灾区。

碧柔从外观上有一个很好判别的点，正品的花王标志logo比较立体，而且是咧嘴的状态，反观假货，嘴巴是闭着的。

一对比完全是快乐月亮vs忧郁月亮，买的时候请认准快乐月亮！

瓶盖封口位置也有明显不同，正品有圆圈的切口，但是假货的切口很平滑，用手一摸感觉就很明显。

如果有仙女刚到手还没拆封，可以观察一下塑封的撕口，正品的塑封呈圆点状，假货则是密集的线条状。

作为一款大热级别的网红清洁面膜，科颜氏白泥也受到很多追捧，同时也出现了很多假货。

这个造假的版本如果没有对比，几乎看不出什么差别，正品的色调更鲜亮一些，字体颜色偏黑，假货的则偏灰。

更直观的对比来自于罐子底部的凹槽，内陷的方式完全不同，正品的底部凹槽大，更扁平，假货像是随手戳了个洞，非常不走心。

珂润的产品粒粒也是一直比较推荐的，温和不 *** ，价格也很良心，但是，一旦被假货冒充，敏感肌专用真的就变成烂脸专用，严重的甚至需要去医院修复。

所以，赶紧来看看假货长什么样子吧！

辨别珂润水乳的真假其实不难，单凭一个“敏”字就能很容易判别，正品的两个点是相连的，假货则是普通的印刷体。

正品瓶身使用的字体是繁体的“润”字，而假货是简体的“润”字，字体也纤细的多，清晰度也相对模糊，印刷很随意。

除了瓶身存在的问题，珂润的瓶盖也有大不同，正品的瓶盖为了增大摩擦力，防止瓶盖滑落，内部是有两个小凸条的，假货光溜溜的什么都没有。

Liya只能说珂润的产品设计很走心，以至假货不能copy，处处都能发现问题。

按压管的结构完全不同，假货明显就是敷衍了事，只能能按压出来就行。

不只是护肤类，彩妆行业的造假也是惊人！只有你想不到，没有他们做不到。

阿玛尼的红管设计简单，管身的logo标志就显得特别重要，正品的GA标志做工非常精细，线条流畅，色度饱满。

假货的做工就非常粗糙，线条大小不一，空隙也明显大很多，充满了廉价感。

刷头也是很重要的判别方式，正品的刷头是有微微弯曲的角度，假货是垂直的。

最近很火的素颜霜自然也是逃不过被造假的命运。

不过V7的素颜霜有一个很难模仿的防伪贴，把十字贴纸撕下后放在铁盒盖上会出现条纹，假货则完全不会有变化。

画眉一级棒的kate三色眉粉当然不可能幸免，正品包装的字体比较细致，假货的因为太粗糙甚至出现了重合的部分。

刷毛也有大不同，假货还没用就开始凌乱炸毛，保护套也只有小小的一段，很不搭配。

就连开的遍地都是的innisfree也逃不过魔爪，拿控油散粉来举例。

最能体现细节问题的粉扑，正品的字母纤细，印刷清晰，假货不管是颜色还是质感都差了一截。

以上粒粒只是举了几个典型的例子，每个国家的生产线不同难免会有偏差，尤其是韩妆的版本更新速度让人害怕。

而且今天说的也仅仅是针对某一个版本的假货，所以不要因为某一个对不上，就来问是不是假货，一定要综合比较！

毕竟现在很多公司的品控做的非常不严谨，在保证正品的情况下，粒粒曾经亲眼见证了一片面膜里有两张面膜纸的情况！

说了那么多，到底去哪买正品呢？其实绝对不会买到假货的渠道也不少， *** ，官方旗舰店，屈臣氏丝芙兰等大型彩妆超市，品牌官网，仙女们都可以放心买。

最直接最省心的购买方式就是去 *** 门店，能准确的找到适合自己肤质的产品，也不用担心色号踩雷，定期还有积分换礼，送小样的活动，柜姐也都很热情。

官方旗舰店就是天猫上带官方字样的旗舰店，由品牌方直接供货，运营，以Mac举例，能在天猫的页面上看到品牌 *** 四个字。

只有品牌官方店可以自称为“XX官方旗舰店”，当然也有官方旗舰店没有官方两字，像粒粒很喜欢的ipsa就没有。

但是也不用担心是假货，除了能看到品牌 *** 外，还可以看到授权书，所以，放心大胆的买吧！

其实我最喜欢逛的是屈臣氏这种综合的品牌店，不管是线上还是线下，都可以买到好物。

偶尔的打折和换购价更是让人超级心动，路过总想进去买点什么，线上的话更是避免了热情到让人害怕的导购员!

丝芙兰则更多的聚集了各大 *** 的品牌，像雅诗兰黛、纪梵希、benefit等，会员的折扣也是很让人心动。

还有一些独家 *** 的品牌也只有在丝芙兰有，所以不管是喜欢小众还是大牌，都可以去逛逛。

品牌官网的质量绝对可以放心，货源是官方渠道，不管买什么，送的礼盒包装都非常高大上，还附赠小样，有些品牌甚至积分也可以和线下 *** 同享，生日还有会员礼。

还有一种方式就是海淘，毕竟这年头有一个靠谱 *** 不容易，能自己丰衣足食就不靠别人，尤其海淘的价格低，赶上黑五，便宜的能省下一个亿，还不用担心买到假货。