如果想给即将到来的大学生活准备一台电脑， 希望在预算有限的情况下性能尽可能好， 同时不怎么带出门，就放宿舍插电用的同学， 这台电脑就非常适合你
前方极具舒适
这下真做到了颜值与性能全都要
自制音速起子，可以用的那种！
久违的GR第一人称视角记录。不知道为什么，感觉这个夏天特别的湛蓝和清新，我喜欢在这种环境里用GR去记录。没有闷热的背包，也没有厚重的器材，拿出它的感觉就像这个夏天一样，热烈，自由，奔放。 📷：Ricoh GR2 📹：Insta360 AcePro2
OpenZFS 2.4 有下列变更： zfs scrub/trim/initialize 支持 all 选项 special-vdev, dedup-vdev 支持 RAID-Z 模型, Re-write, P-rewrite, https://github.com/openzfs/zfs/pull/17246 zfs rewrite /mnt/pool/dataset/data_dir, 兼容 CoW, range lock special-vdev as SLOG https://github.com/openzfs/zfs/pull/17505 fast-dedup 引入了 FDT 表，这是一个很重要的更新，但是不一定很能惠及所有人，所以后面单独出一期视频讲解吧！但是，请不要再说 ZFS 去重功能几乎不可用了，因为时代早就已经变了。
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通道分组折半卷积模块（Channel Grouping Half-convolution，CGHF）： 实际意义：①传统 CNN 难以针对性提取多层级特征：果蔬图像存在三类关键特征（表面属性如颜色、形状、纹理、深度），无法“差异化”捕捉不同层级特征，导致相似类别难以区分。 ②全通道卷积导致计算与参数冗余：传统卷积对特征图所有通道进行相同操作，产生大量冗余计算，特征部分通道信息重复，无需全通道密集计算。 实现方式：①将特征图通道划分为3组，每组独立卷积实现对判别性特征的敏感度，保证不同特征（颜色、纹理、深层语义）的多样性和完整性。 ②仅对一半通道进行卷积，另一半保持不变，减少 FLOPs和内存访问量。
第一次做系统测评，如有不足请指出
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