我觉得第一辆肯定不能纯电(除非没办法), 加油的便利性在某个时刻会特别有用, 可以纯点跑的插电混动挺好的, 但是如果主要是市里通行因为自重的关系和非插电混动的效率还是还是有距离, 但是可以纯电了嘛,其实也没法打问题. 反正长途差不多.

所以插电混动挺合适的, 能跑个 100KM 我想对大部分日常场景都是足够足够的, 一周冲一两次就够了.

看看这个,对最近的插电混动都有测试,

https://www.youtube.com/c/38%E5%8F%B7%E8%BD%A6%E8%AF%84%E4%B8%AD%E5%BF%83

@besto 现在固态是瓶颈了, 怎么办? 上 1T L5 吧 ! 这个片 1 平米应该够了吧😂

再补一个, 上下班堵车, 为什么不把路拓宽成原来的 2 倍, 肯定就变快了吧. 车子这么慢, 为什么不都上 V12 引擎, 转子引擎也可以.

以后直接车长和排气量固定 2 米就要 2.0L, 3 米 3.0, 什么?货车 10 米?那必须 10L 的排气量. 什么你是 1 米的跑车? 不好意思,只能 1.0L 排气量.

太厉害了, 何不食肉糜的维度拓展版, 晋惠帝打呼厉害啊!

不仅要多读读书, 更要出去看看, 世界到底什么样子, 天不是一个圆圆的一块的.

即使是, 那想提升直接来 L3 cache 做成 16G , 能当内存用就好了, 想象力丰富一点

两个月, 视力也就 500 度不带眼睛的程度....

这个可以自己用开源的 OCR 改, 比如 paddleOCR + 一些 openCV 的基础处理

@LeeReamond 担心这个担心那个, 不如先做出来看效果....既然有专门的算距离的算法,用就是了,大不了不好用再加空间变换让他能用

只要能把要聚类的东西很好的嵌入到空间里面, 后面怎么聚类效果都不太差吧, 关键是怎么嵌入.

最简单的, 直接编码器<->解码器结构, 不管是经典概率模型还是神经网络都能套进去, 然后中间向量(嵌入位置)做聚类呗

或者,更简单的,找个已经预训练好的音频相关的预训练模型, 一波梭

如果仅仅是为了读文档, 背什么单词啊, 直接生读不会的查, 痛苦几个月就好了.

反正我觉得,语言是用出来的,不是学出来的

这个判断机制不太清楚,我的可以,我媳妇的不可以