dl单位深度解析：全面了解其含义与应用

dl是什么意思

DL可能指的意思有很多，需要依据上下文确定具体含义。

DL在不同的语境中可能有着不同的含义。以下是对DL的一些常见解释：

1. 数据流语言的缩写

在计算机科学领域中，DL可能指的是数据流语言的缩写。这种语言用于处理和解析数据流。在处理大规模数据处理或分析数据时，掌握这种语言至关重要。

2. 下载的缩写

在日常网络使用中，DL常常作为“下载”的缩写出现。比如在社交媒体或论坛中，人们可能会用DL来表示需要下载某个文件或资源。

3. Deep Learning的缩写

在科学研究和机器学习领域，DL也可以是深度学习的缩写。深度学习是人工智能的一个子领域，它模拟人脑神经网络的层级结构进行数据处理和学习。

总的来说，DL的具体含义需要根据其出现的语境来判断。如果是在专业领域，建议结合具体领域的知识和上下文来明确其含义；如果是在日常对话中，可以通过询问对方来确认其具体含义。在不同的领域中，DL可能承担着不同的职责和作用，因此明确其含义对于准确理解和使用至关重要。

人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系

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。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

今年早些时候，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，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。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。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

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如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、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，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几个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于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于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）的组合拳，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苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

| 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

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早在1956年夏天那次会议，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。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在**里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于**和科幻小说中，原因不难理解，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。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法

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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、硬编码的软件程序不同，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、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

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“ST-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，但并不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。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

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

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人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络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，人工神经网络具有离散的层、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，输入到神经网络的第一层。在第一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总来决定。

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、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统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。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络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，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，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。神经网络是调制、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，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，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”就是说神经网络中众多的层。

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，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。它训练自己神经网络的方法，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。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的**推荐，都近在眼前，或者即将实现。

人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

技术力井喷！深度解析英特尔11代酷睿处理器

随着英特尔正式发布第11代智能酷睿处理器，Tiger Lake、Xe图形显卡等信息全面呈现。作为10nm制程节点上的第二代正式落地产品，Tiger Lake集成了全新特性，是近年来英特尔技术力最强大的一次释放。

本文深入解析英特尔11代酷睿处理器，从架构、技术、AI、性能多个层面进行详细解读。Tiger Lake处理器为轻薄型笔记本电脑设计的低功耗处理器，桌面级与标压H系列处理器将在明年推出。

全新特性包括：全新Willow Cove微架构、Intel Iris Xe锐炬核显、AI功能、媒体和显示引擎、硬件强化安全特性、Thunderbolt 4、PCIe 4.0接口等。此外，处理器支持Wi-Fi 6无线网络、7-28W宽幅热设计功耗调节。

首发序列包括酷睿i3、i5、i7不同型号处理器，其中i7-1185G7处理器单核睿频能力接近标压与桌面级处理器，达到4.8GHz。

架构上，Tiger Lake处理器采用优化的Willow Cove微架构，提供4核8线程、最高4.8GHz单核睿频、7-15W和12-28W TDP调节。图形方面，Intel Iris Xe核显最高达到96个EU单元，支持Intel DL Boost：DP4a人工智能加速指令。

Tiger Lake处理器具备Audio DSP芯片，支持低功耗语音唤醒，实现Modern Standby功能。新GNA 2.0神经网络加速器、支持超分辨率技术、高性能AV1解码、AVX2指令集、Intel DL Boost、IPU 6图像处理引擎，七大底层特性全面优化性能与功能。

英特尔Xe LP核显作为Xe架构的一部分，提供96个执行单元、核心频率1.35GHz，1080P 60fps游戏性能提升2倍。显示引擎支持4个4K显示器或1个8K显示器输出，媒体引擎支持AV1硬件解码、12bit端到端高速视频管线。

SuperFin晶体管技术助力Tiger Lake处理器性能释放，提供更低的电容、更高的运行速度和更低的泄漏，实现更高的峰值频率和更强的CPU、GPU性能。Intel DL Boost：VNNI、Intel Gaussian&Neural Accelerator三大AI加速器，进一步提升AI性能。

官方测试结果显示，英特尔酷睿i7-1185G7处理器在SYSmark 25、3DMark FS模式、MLPerf测试中，分别高出28%、67%、4倍于AMD Ryzen 7 4800U处理器。在具体应用和游戏性能方面，英特尔处理器也实现了全面超越。

总之，英特尔11代酷睿处理器在架构、性能、功能和AI技术方面实现了全方位的提升，为用户提供更加全能的计算平台，展现出强大的技术实力。随着Tiger Lake处理器的正式发布，我们有理由期待后续的Tiger Lake-S、Tiger Lake-H等产品，进一步推动PC行业的发展。

5G SA中两条重要的5G NAS（5GSM）消息详解

在这个5G SA的世界里，两项关键的NAS消息——PDU会话激活，如同2G/3G网络中的attach，它们在UE与SMF之间架起协议桥梁，涉及复杂的网元交互和流程。让我们深入探讨PDU会话建立请求和接受的奥秘，它们由NGAP的上行NAS传输承载，携带着NAS-PDU，承载着NAS层的宝贵信息。

在NAS-PDU中，你将发现Extended protocol discriminator (EPD)和Security header type等重要元素。其中，类IE承载安全控制信息，仅占4比特。UL NAS TRANSPORT message identity和Payload container type的解读揭示了承载内容的类型，而Payload container则是承载数据的容器。PDU会话ID在某些Payload container type中扮演关键角色，而Request Type则标记了消息的类型，如S-NSSAI和DNN。

PDU会话建立请求的内部结构细致入微，包括PDU session ID、PTI和完整性保护等。而在NG接口和DL NAS transport之后，PDU会话建立接受消息登场，其示例分析可参考5G NG接口日志。例如，NG连接标识和PDUSessionResourceSetupRequest是其内容的一部分。

DL NAS transport中的两个新增IE，5GMM cause（多消息引用）和Back-off timer value（GPRS定时器3），为理解协议提供了额外线索。在示例日志中，我们能看到必填元素的详尽描述，如授权的QoS规则，用来指导UE的行为；Session-AMBR，这个AMBR概念，有着多种编码格式，从kbps到惊人的Tbps，单位递增。

Session-AMBR（下行）以二进制编码，占据octets 4和5，上行编码与其相同，octets 6和7。

5GMM cause：详细定义和RQ Timer，最大限制为30分钟。

Mapped EPS bearer contexts：指示PDU会话上下文，用于建立和管理连接。

EAP消息：扩展认证协议（RFC 3748），保障网络的安全性。

在DL NAS transport的payload中，隐藏着5GSM的更多秘密，等待你去解读。通过深入分析日志内容，你可以更全面地理解这些消息在5G SA中的运作机制。

每个细节都充满挑战，每个解析都是一次学习的机遇。让我们一起探索5G SA的深度，享受这段知识之旅吧！

英特尔11代酷睿处理器：技术力全面爆发，超越AMD锐龙4000U的表现如何？

技术力井喷：深度解析英特尔11代酷睿处理器

英特尔11代酷睿处理器的发布，无疑是技术实力的一次强力展现。Tiger Lake集成了Willow Cove微架构、Intel Iris Xe锐炬核显、AI功能等众多创新，标志着英特尔技术力的全新高度。本文将深入剖析Tiger Lake的关键特性，揭示其在性能和功能上的突破。

首先，Tiger Lake-U系列的低功耗处理器，如i3、i5和i7系列，以i7-1185G7为例，单核睿频达到4.8GHz，接近标压和桌面级的水平，弥补了前代Ice Lake在性能上的短板。其全新的Willow Cove微架构优化了功耗和性能，支持4核8线程，以及7-28W到12-28W的宽幅热设计功耗。

在技术层面，Tiger Lake引入了Intel Iris Xe核显，拥有96个EU单元，支持Intel DL Boost的DP4a人工智能加速指令，图形性能大幅提升。全新的内存控制器和AVX2指令集，配合4K60fps和8K30fps的视频编码能力，展现出强大的多媒体性能。

SuperFin晶体管技术是Tiger Lake性能提升的关键，它通过优化晶体管设计和金属堆栈，提升了电荷移动性和降低了能耗。这使得处理器在CPU和GPU性能上都有显著提升，尤其是在AI加速方面，Intel DL Boost、VNNI和GNA2.0三大AI技术使得Tiger Lake更显全能。

在性能测试中，英特尔11代酷睿处理器全面胜过AMD Ryzen 4000U，无论是基础测试还是实际应用，无论是游戏性能还是AI处理，均有明显优势。例如，i7-1185G7在《全面战争：特洛伊》等游戏中表现出色，帧数远超对手。

综上所述，英特尔11代酷睿处理器凭借其强大的技术革新，不仅在性能上实现了飞跃，而且在AI、图形和多媒体处理上展现了前所未有的实力，预示着PC行业的技术革新将更为显著。

美剧中出现的web-dl720p、bd720p和720p有什么区别？

区别主要是高清程度，同样是720p的分辨率，720p较原生态，web-dl的画面更干净，bd的清晰度更高。

1，WEB-DL是指直接Rip自视频源，是从WEB页面获取到的一种高清视频，这种视频清晰度接近原版蓝光，而体积会小很多，质量要比HDTV好。WEB-DL主要来源于iTunes在线商店以及各大视频网站，质量要比HDTV好，较之0day的录制版信号源也更清晰。

2，BD 蓝光光碟是DVD之后的下一代光盘格式之一，用以存储高品质的影音以及高容量的数据存储。BD的命名是由于其采用波长405纳米（nm）的蓝色激光光束来进行读写操作（DVD采用650纳米波长的红光读写器，CD则是采用780纳米波长）。

3,720P是高清摄像头之一，高清摄像头为在摄像头和清晰度综合达到的标准，高清在数字电视里有明确的规定，在摄像头里没有明确规定，但已经形成了默认的行规。

分辨率特点

分辨率决定了位图图像细节的精细程度。

通常情况下，图像的分辨率越高，所包含的像素就越多，图像就越清晰，印刷的质量也就越好。同时，它也会增加文件占用的存储空间。

单位

描述分辨率的单位有：（dpi点每英寸）、lpi（线每英寸）和ppi（像素每英寸）。但只有lpi是描述光学分辨率的尺度的。虽然dpi和ppi也属于分辨率范畴内的单位，但是他们的含义与lpi不同。而且lpi与dpi无法换算，只能凭经验估算。

另外，ppi和dpi经常都会出现混用现象。但是他们所用的领域也存在区别。从技术角度说，“像素”只存在于电脑显示领域，而“点”只出现于打印或印刷领域。 

高分辨率是保证彩色显示器清晰度的重要前提。

显示器的点距是高分辨率的基础之一，大屏幕彩色显示器的点距一般为0.28，0.26，0.25。高分辨率的另一方面是指显示器在水平和垂直显示方面能够达到的最大像素点，一般有320×240，640×480，1024×768，1280×1024等几种，

好的大屏幕彩显通常能够达到1600×1280的分辨率。较高的分辨率不仅意味着较高的清晰度，也意味着在同样的显示区域内能够显示更多的内容。比如在640×480分辨率下只能显示一页内容，在1600×1280分辨率下则能同时显示两页。

参考资料：

百度百科-分辨率