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或许“过载”更准确些。波形不知道，不懂科学。我说得可能不在行，就是自己使用的感触：&br&最纯正的过载音色，就是靠电子管音箱上的过载+总音量控制来完成，利用信号衰减在小音量上获得大范围失真效果，好的过载音色确实是音量开得越大越饱满或者说不好的过载音色的缺陷在音量越大时越明显，辅之以均衡调谐。所以至今强调电子管、强调箱头（前级）出来的失真音色。它们和效果器的区别是本质上的，可以认为效果器多数只是模拟——加装电子管的发烧效果器就是落地踏板前级则不在此列。&br&不过失真效果器（单块时期）很快形成了新的审美，早期对电子管过载的失败模仿竟然出现了FUZZ这类尖锐嘈杂的声音取向——音色本来就是主观的，而且很多音乐并不喜欢那种”高贵“的声音。甚至纯正的富有表现力的失真很多人听起来觉得混浊，这就像初吃巧克力，会觉得奶味儿大的比可可含量高的好吃。&br&单块效果器的价格是很友善的。几十美元可以买到一块很说得过去的失真效果器，再添几十甚至可以买到一块延迟。即使对追求声音品质的演奏者来说，单块也是必要的（在失真音色选择上，职业乐手还是会使用自己喜欢的箱头或前级，会偶尔使用单块，或加一个过载类单块”推一下“，廉价的TS808(手工款也挺贵)和OD1就出名的好用，合成就未必了。&br&合成的价格更友善，但是声音普遍不达标。合成模拟器是在单块发展较成熟情况下的第二次模拟，应该说主要面向业余市场，合成能够达到的失真效果上限是单块的水平。还有一些机架级别的合成也加装了电子管，十几年前，谁手里有一架GSP21011是了不得的事情，起码在大陆是专业的标志——我在大幅降价的时候，买了二手的（每个也就2000多），个人感觉还是不能和专业前级比——合成就是合成，遑论其他的合成效果器了，比如被吹上天的GT5-10，一定要在合成这个范围里讨论。LINE6的音箱模拟器是个噱头，仍然是合成效果器，确实更像一点儿而已。&br&前级则不能简单称为失真效果器,，它的原理、工艺品质和音箱原品接近，能获得更广泛的音色支持，很多厂商就是音箱的生产者。比如近年很火的以贵和原教旨著称的Bogner，其Fish Preamp前级可以调出很多种类的失真，据说全球只有两批次750台，不知道为什么听7、8个人说手里有。&br&真获得自己喜欢的失真音色，你会舍不得添加任何效果，至多带一点点儿混响，而且会四处寻找好的线材来准确表现它。
或许“过载”更准确些。波形不知道，不懂科学。我说得可能不在行，就是自己使用的感触：最纯正的过载音色，就是靠电子管音箱上的过载+总音量控制来完成，利用信号衰减在小音量上获得大范围失真效果，好的过载音色确实是音量开得越大越饱满或者说不好的过载…
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我是這麽看這個問題得，至少在目前這個問題沒有一個清晰的答案。就如同你說SSD一定會取代HDD么？很難說。早在90年代初期，希捷曾經戰略投資過SanDisk，當時就認爲閃存對硬盤有取代的可能。但是你看到20年過去了，現在硬盤依舊是主流，SSD展現出一些趨勢，但是是否能夠替代硬盤，至少近3年内從勢頭上看，還很難有必然結果。&br&&br&x86和arm也是一樣，讓我們簡單的將範圍分爲針對個人計算的2C市場和針對企業計算的2B市場。&br&&br&在2B市場中，arm目前來看幾乎沒有什麽機會。企業級運算市場，現在X86真處於勢頭迅猛的時代，無論是運行其上的軟生態環境，還是用戶習慣，X86正是如日中天，並且開始吃掉不少小型機份額。arm在Marvell這樣的廠商支援下，目前有機會在存儲服務器這樣對運算量要求不高的市場，依靠低價取得一席之地，但是在主流的計算服務器市場中，目前arm尚未建立起完善的生態系統。即便AMD加入，對arm的幫助也不會很大，因爲企業級市場最關鍵的是應用對平臺的适配性。&br&&br&在2C市場中，則是平板對PC的取代效應是否足夠迅速，這是x86架構需要擔心的。雖然在移動時代，arm的低功耗是優勢，但是一旦arm有了進入PC市場的心機，那麽會發現自己的效能嚴重不足，一旦arm將效能大幅提升，那麽功耗其實提升的也非常迅速。在某種程度上來説，單位功耗產生的效能，其實是有極限的，無論英特爾還是arm陣營，是無法在半導體器件工藝不變的情況下，大幅突破這個極限的。從這一點上來説，英特爾反而佔有優勢，因爲他有自己的晶圓廠，並且英特爾在半導體器件上迄今還是非常領先的，有很清晰的目標和一體化戰略架構。反觀arm，它提供的祇有架構，半導體的工藝則是靠三星、台積電這些合作廠商，無法形成目標清晰一致的路徑。所以，雖然現在展現出了平板部分對PC的取代效應，arm看似在平板中佔有重要地位，但是如果英特爾有決心犧牲性能獲得更長續航時間，進入平板市場和arm競爭，在微軟等廠商的配合下，是可以有力狙擊arm的。&br&&br&所以我認爲的是，中期來看，arm也無法淘汰x86。至於arm相對x86是否是一種破壞性創新，還有待時間觀察。你如果對這類問題有興趣，推薦你看看《創新者的窘境》這本書，提供了很好的分析這類問題的經驗、策略和方法。
我是這麽看這個問題得，至少在目前這個問題沒有一個清晰的答案。就如同你說SSD一定會取代HDD么？很難說。早在90年代初期，希捷曾經戰略投資過SanDisk，當時就認爲閃存對硬盤有取代的可能。但是你看到20年過去了，現在硬盤依舊是主流，SSD展現出一些趨勢，但…
&a data-hash=&31eee331a0042f8bcf43& href=&/people/31eee331a0042f8bcf43& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@余天升& data-tip=&p$b$31eee331a0042f8bcf43&&@余天升&/a& 大牛回答的很详细了~&br&&br&如果想对 DES 加密算法有个更深入的了解，建议看些 Differential Analysis 的论文，并手动尝试破解 3 ~ 6 轮的 DES 加密（非常的好玩，也是我们当时的密码学作业之一）。差分攻击的思路，简单来说就是用大量的明文-密文对进行分析，而这些明文对具有这样的性质，两者的异或和中有半边为0或特殊值，使其在单轮加密后不变，从而能从后往前倒退。但我们的差分攻击是建立在有加密程序，即我们可以构造需要的明文对，并黑盒调用加密系统来获取密文对，从而进行攻击的前提上。现实生活中不太可能获得大量的、有效的明文-密文对来攻击，所以即使现在 DES 还是很安全的，AES 就更安全了。&br&&br&印象中（记不太清了）破解6轮 DES 加密时最终的密钥有4位还是5位需要枚举，差不多已经是 2 ^ 5 次尝试了。而更高轮 DES 的差分攻击就是低轮的 concatenation，不过16轮的差分攻击效率甚至不如 brutal force，这直接导致了人们怀疑设计 DES 的天才们在设计 S 盒和加密轮数时，就已经发现了差分攻击的方法，才挑了16这个奇妙的数字。（差分攻击是在 DES 加密算法公布很多年后才被人们发现的）&br&&br&严格来说初始置换和结束置换不是必须的，单轮的密钥循环移位什么的也是浮云，而且 E 盒与 P 盒都是线性置换，整个 DES 系统里唯独 S 盒的设计比较独特，也是个谜团。有测试表明如果不使用官方 S 盒而是使用其他的 S 盒，则安全性显著下降。
大牛回答的很详细了~如果想对 DES 加密算法有个更深入的了解，建议看些 Differential Analysis 的论文，并手动尝试破解 3 ~ 6 轮的 DES 加密（非常的好玩，也是我们当时的密码学作业之一）。差分攻击的思路，简单来说就是用大量的明文-密文对进行分…
谢邀。DES算法的关键部分是&a href=&http://en.wikipedia.org/wiki/Feistel_cipher& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Feistel网络&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，就是把明文拆成左右两个部分然后用一组子密钥不断的异或、交换。至于DES里面的各个表，IP和IP-1、E盒和P盒很容易看得出规律，唯独S盒没有说法。&br&&br&DES中S盒来路不明也是密码学届的一个著名的谜团。因为由IBM提交NSA的DES设计和最后审批下来的设计不一样，如密钥长度由原来的128位缩减至56位，S盒的设计也被更改，不少学者（也可以说是阴谋论）认为DES中隐藏了NSA设计的一个后门，NSA可以用来快速解密使用DES加密的密文。但是至今也没有人找到这个后门。
谢邀。DES算法的关键部分是，就是把明文拆成左右两个部分然后用一组子密钥不断的异或、交换。至于DES里面的各个表，IP和IP-1、E盒和P盒很容易看得出规律，唯独S盒没有说法。DES中S盒来路不明也是密码学届的一个著名的谜团。因为由IBM提交NSA的DE…
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听起来损失不大是因为耳机的问题。人耳可以听到的声音范围是20-20kHz ，而耳机或者音响可以播放出来的范围远小于这个范围。举个例子，为什么很多音箱上有好几喇叭呢？因为每个喇叭都负责不同频率范围的声音才能尽可能还原出原来的歌曲。高音用的喇叭直径小，低音用的喇叭大。（频率越低，波长就会越长）&br&
耳机只有一个线圈喇叭，所以在很多频率上是有失真的。既然硬件播放能力有限，那么无论是多好的音乐格式，也会听不出差别。但是如果你有hifi设备的话就一定可以听出差别。而且一旦听习惯了，过去的声音就再也听不进去了。&br&&br&&br&扯得有点远，现在说模数转换的问题，模拟信号转为数字信号时损失的细节可以说是无穷大。比如一段模拟声音，它的时间长度就蕴含着无穷多的信息，因为他的长度你可以用一个无穷小数来表达。但是对于数字信号，每一个信号对应的量化间隔决定了数字信号只能包含有限的信息量。所以无论如何都会损失信息，只不过当信息损失的精度小于人的辨别能力时人就无法辨认出来了。&br&&br&从数学角度来说，如果用冲击函数（无穷大能量无穷小时间内）对原信号抽样，那么是可以通过sa函数完整还原的，但是冲击函数在物理上是不可实现的。所以在抽样这一环节就会产生失真。&br&&br&&br&接下来在还原为模拟信号的时候，由于不存在理想滤波器，所以不需要的频带信号就会渗入需要的频带干扰原信号。&br&另外，电子设备内部产生的噪声，信号线受空间中电磁波干扰产生的噪声都会干扰原信号，造成声音失真。所以再好的设备都不如音乐会现场来的逼真。
听起来损失不大是因为耳机的问题。人耳可以听到的声音范围是20-20kHz ，而耳机或者音响可以播放出来的范围远小于这个范围。举个例子，为什么很多音箱上有好几喇叭呢？因为每个喇叭都负责不同频率范围的声音才能尽可能还原出原来的歌曲。高音用的喇叭直径小…
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1、Intel IIP计划，全世界任何购买Intel产品的厂商，只要在他们自己的广告的最后加上1秒Intel的Logo（你通常在任何一个品牌电脑的广告最后都能听到Intel熟悉的音乐：灯！等灯等灯！），就可以拿到Intel大约15%的返点，以广告费的形式报销，没有人不要。Intel自己很少做大众电视广告，但只要做了就基本拿奖，最近的&Our rock stars aren't like your rock stars& 系列就非常成功。&br&&br&2、杜比自己连产品都没有，就只能走厂商合作+狂砸PR的路线了。我有个朋友在美国SRS，可能是杜比唯一的竞争对手了。她说它们连广告部都没有，策略完全是PR，通过影响终极发烧友和Opinion Leader来影响其他人。
1、Intel IIP计划，全世界任何购买Intel产品的厂商，只要在他们自己的广告的最后加上1秒Intel的Logo（你通常在任何一个品牌电脑的广告最后都能听到Intel熟悉的音乐：灯！等灯等灯！），就可以拿到Intel大约15%的返点，以广告费的形式报销，没有人不要。Inte…
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不建议用苹果的电脑来做嵌入式系统开发。&br&&br&不管嵌入式的程序设计软件（如KEIL、IAR、QUARTUS等），还是硬件电路研发的EDA或仿真软件（如PROTEL、AD、PADS、MultiSim等）都极少对苹果的mac操作系统有支持。另外，即使上述都是专业软件，即使支持MAC系统，也肯定没有盗版的（这种软件对于苹果用户来说非常小众，用苹果电脑的工程师多数是美工等做图形设计的）。上述正版软件基本一个就上千甚至上万了。买两三个软件下来的钱你都能再换个MAC Pro了。&br&&br&而在MacBook里装windows系统我还没试验过，虽然其内部硬件架构已经和现在的其他PC机通用架构差不多，都是Inte、Nvidial的芯片，但装上上述专业软件后是否通用，是否兼容，很难说。&br&&br&而现在很多做嵌入式系统研发的公司，其研发人员的电脑基本是32bit的CPU，运行WIN XP系统，因为至今为止，win XP系统依旧是对这些专业软件最兼容的。所以很多电子研发工程师都不使用苹果电脑以及win7、win8等做开发，这样的话，如果题主在开发程序或设计电路过程中遇到了兼容性问题或者一些莫名其妙的问题，很难求得老手的帮助。&br&&br&而且做嵌入式研发的老工程师都有个习惯——就是不用最新的东西，因为干这行的涉及硬件芯片、元器件较多，过往经验和产品稳定性要求比较严。如一个新出的ARM芯片，你并不知道它会有什么不兼容的地方，或者是有什么BUG（是人做的东西都可能有漏洞）。如果新的芯片用到产品上正好芯片的BUG被使能了，导致产品故障甚至牵连到人身故障怎么办？&br&去年TI新出了一款CORTEX-R4F核心的ARM芯片，看它的具有的新功能可以帮助缩短我们正准备开始项目的研发周期，但我们担心是新出的芯片有什么未知的bug，所以全体项目成员否决了用该芯片，而改用已经被市场检验很久的ATMEL的ARM9芯片，虽然该芯片也有BUG，但它经过长期检验已经厂家有Errata Sheet告之研发者有哪些漏洞需要在设计中绕开的。&br&&br&所以，对于嵌入式研发工程师来说，研发的软硬平台也一样要尽量避免特立独行的新潮用法，否则研发调试出了问题你就不知道是自己程序写错了还是本身兼容有问题。&br&&br&现在回答的时候不知题主是否买了MacBook，如果已经买了，请分享一下在苹果电脑上安装使用那些专业软件的心得。毕竟这也是一种经验。让其他知友想用苹果电脑开发嵌入式系统时候有个借鉴（怎么感觉把题主当小白鼠来使了O(∩_∩)O~）。&br&&br&最后补充一点，为何一提到苹果电脑我就会说和其他的电脑可能会有兼容性问题。这要从个人电脑PC的发展来看。最开始其实应该是乔布斯和两个伙伴一起在家里的车库开发出世界上第一台个人电脑（那时也叫微型电脑，因为在此之前的电脑都是大型的，研究所才有资格用的电脑）。而后因为他们卖的这种普通人也能消费的电脑火了，IBM开始跟风研发。但IBM和封闭的苹果不同，他们最后开放了其个人电脑所有技术，让很多其他厂家都能跟着做类似于IBM的个人电脑（旧称IBM PC兼容机），而苹果电脑（旧称Apple PC，区别于IBMPC及其兼容机）只知道CPU用什么来做，多大内存硬盘多大。其他架构方面外人不知道。造成个人电脑PC分裂出两种不同的发展形势。虽然近来Apple PC的CPU等开始往IBM PC架构靠拢（开始用Intel的CPU），但其封闭性依旧存在，整机系统架构外人还是无法了解。所以我怀疑它的兼容性。&br&&br&&br&=================&br&&br&补充2：作为过来人，本人推荐研发的电脑最好有一个串口的。&br&原因是：我们做单片机、ARM（下统称MCU）的，一般要查看MCU工作数据及其运行状态时候，MCU都用到串口UART来和计算机通信。而且要下载程序到一些MCU里，都是通过UART来进行的（比如NXP的AT89系列，STC、中颖、笙泉等类价格亲民MCU等）。&br&但现今很多本本已经没有串口，用USB转串口线的话， 因为是虚拟串口，在串口大数据通信或者波特率较高的时候，容易导致电脑死机。&br&而实在笔记本没有串口的话，我推荐用Express转串口卡（不做广告，请自行淘宝或百度），这个卡转出来的才是真正的串口。而现在有的笔记本已经没有Express口了（原本是设计用来外接网卡的，但现在所有的本本都集成了网卡，所以有的本本已经放弃了Express口，比如我的Thinkpad E系列）。买本的时候注意关注一下。&br&&img src=&/a551c612c35f3cfbb8ab9fa_b.jpg& data-rawwidth=&658& data-rawheight=&348& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&658& data-original=&/a551c612c35f3cfbb8ab9fa_r.jpg&&&br&附图：PCI Express槽本是一些笔记本用来扩展网卡的，现在一些笔记本特别是超级本已经具有wifi网卡、3G网卡的情况下，已经不在设计这种插槽了，所以买本的时候要注意（比如我的E531就没有了，买的时候没注意看，至今在懊恼中）。&br&&img src=&/8ce0d8e4dd5a5624e7aaa2_b.jpg& data-rawwidth=&291& data-rawheight=&251& class=&content_image& width=&291&&这是我在网上找到的笔记本用PCI Express转RS232卡（就是串口卡），细的那头就塞笔记本的PCI Express槽中。粗的那头就是串口。
不建议用苹果的电脑来做嵌入式系统开发。不管嵌入式的程序设计软件（如KEIL、IAR、QUARTUS等），还是硬件电路研发的EDA或仿真软件（如PROTEL、AD、PADS、MultiSim等）都极少对苹果的mac操作系统有支持。另外，即使上述都是专业软件，即使支持MAC系统，也肯…
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1.与其说“已经能够”媲美桌面级水准，不如说这是叫板桌面级的开始~&br&苹果的底气自然来自于那颗领先其他厂商半年以上的64位CPU，要知道windows的64位系统都还没普及耶！！这难道不是对桌面级系统和CPU叫板的开始吗？&br&&br&2.我觉得air不会转向arm架构，你让ipad怎么看？ipad mini怎么看？你让air还怎么在PC界混？&br&arm强于X86的地方无非就是续航和功耗，13款air的续航已然超过ipad，我想不出苹果还有任何理由为了功耗和续航，花大力气把air换成arm去和自己的ipad系列竞争....&br&&br&知识有限，仅作抛砖引玉~
1.与其说“已经能够”媲美桌面级水准，不如说这是叫板桌面级的开始~苹果的底气自然来自于那颗领先其他厂商半年以上的64位CPU，要知道windows的64位系统都还没普及耶！！这难道不是对桌面级系统和CPU叫板的开始吗？2.我觉得air不会转向arm架构，你让ipad怎么…
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a7&br&&br&超过10亿晶体管&br&102mm? die size&br&&br&&br&&Ivy Bridge&(22nm)&br&Core i7-3770K&br&晶体管数量：14.8亿&br&核心面积：159.8平方毫米&br&&br&&br&两者的晶体管核心面积比例接近,a7应该是22nm制程。&br&&br&目前台积电和三星都没有22nm量产的迹象，&br&首批iphone5s极可能是intel代工。&br&&br&传闻的 &b&三星50%，台积电 40% ，intel10%&/b&。&br&&img src=&/f050f7f3eecdafef382d_b.jpg& data-rawwidth=&648& data-rawheight=&419& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&648& data-original=&/f050f7f3eecdafef382d_r.jpg&&&br&&br&intel应该最贵，份额也最少，好在技术领先，使其他手机的性能功耗比在几个月内无法对抗iphone5s..
a7超过10亿晶体管102mm? die size"Ivy Bridge"(22nm)Core i7-3770K晶体管数量：14.8亿核心面积：159.8平方毫米两者的晶体管核心面积比例接近,a7应该是22nm制程。目前台积电和三星都没有22nm量产的迹象，首批iphone5s极可能是intel代工。传闻的 三星50%，…
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答案是可以。从基本的哲学角度，这个理念是可行的，也是科学／工程界未来努力的方向。据说intel 最近要photonics PHD 做scientist 的职位很多。题主很有想法。看好你哦！&br&&br&问题是操纵光子如何实现？ 当然不是用一块很大的晶体。一块很大的晶体充其量就是一个birefringence，或者是一个红宝石水晶做non linearity，无法进行微观光路的操作。&br&&br&要进行微观光路的操作，就必须有微观的结构，还不能用自然界的晶体（晶格常数太小，第一布里渊区太大）。题主所说的晶体，就是20年前诞生的＂光子晶体＂。它是一种人工介质，晶格大小和波长接近，可以操纵光子反射谱（禁带）和路径（各向异性）。&br&&br&那么最小的尺度能到多少呢？ @傅渥成
说到是波长lambda， 没错，但注意要考虑介质的折射率，所以应该是Lambda /n. 这个值可以很小。有很多paper 谈到ultra small silicon cavity 的，尺度可以比波长小20倍。此外，金属的折射率很大，通过Surface plasmon 来束缚光子，减小其等效波长。金属SP的效果应该比silicon 好。&br&现在已经有的成果就是silicon ultra small cavity , photonics crystal 等。&br&&br&金属SPP达到的尺度更小，有望实现处理器引脚之间的光通信。intel 好像又在做。但问题是损耗还太大，因为金属折射率的很大一部分在可见光范围是虚部贡献的，这个损耗的下限已经被（我们老板于5，6年前）算出来了，因此这个光学系统的Q理论上不可能超过某个值（远远小于silicon photonics )。所以业内也存在一种说法是金属SPP毫无前途。&br&&br&总之，就现在来看，photonics 还是silicon的天下
答案是可以。从基本的哲学角度，这个理念是可行的，也是科学／工程界未来努力的方向。据说intel 最近要photonics PHD 做scientist 的职位很多。题主很有想法。看好你哦！问题是操纵光子如何实现？ 当然不是用一块很大的晶体。一块很大的晶体充其量就是一个b…
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这方面不算是特别了解，就说自己知道的东西吧&br&题主没有特指是什么应急车，默认是基础运营商的吧……&br&&br&（去年北京通信展中电信的应急车）&br&&img src=&/c02b783753fcfe6e528feb9_b.jpg& data-rawwidth=&580& data-rawheight=&773& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&580& data-original=&/c02b783753fcfe6e528feb9_r.jpg&&&br&（TD-LTE指挥车，右边戴眼镜男手中拿的终端可以采集视频然后通过应急车传送到柜台中的视频终端上……）&br&&img src=&/dad37bbbb9fd43abef2db5_b.jpg& data-rawwidth=&580& data-rawheight=&435& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&580& data-original=&/dad37bbbb9fd43abef2db5_r.jpg&&&br&&br&不过这两种车的数据Karma酱没有 -,- 毕竟不是运营商内部人士啊……&br&&br&——————————————————————————&br&图中就是一个典型的应急车，底盘是奔驰BENZ815，顶部加装空调底部加装液压平衡装置，空调给机柜散热（顺带给操作员降温）用，液压平衡装置如图在应急车底部，这个是因为应急车天线的覆盖范围和信号强度于天线的位置和角度关系很大，必须要尽可能平稳。&br&一般选择中型货车或者中型客车，或者底盘车，国家对应急车有很详尽的要求，有国标规范，可以在网上找见。价格通常100-300w。&br&&img src=&/a3f2aafcdd004ab7f97eb2b2_b.jpg& data-rawwidth=&745& data-rawheight=&492& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&745& data-original=&/a3f2aafcdd004ab7f97eb2b2_r.jpg&&内部构造大概是这样的，看不清点大图……&br&&img src=&/c4d13e7cca0c_b.jpg& data-rawwidth=&1001& data-rawheight=&397& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1001& data-original=&/c4d13e7cca0c_r.jpg&&主要是两部分：通信设备和天线，还有一些附属设备。&br&通信部分主要是BTS和BSC机柜，附属一般有电源机柜、工具柜，控制系统一般也在这里。&br&天线部分主要是天线升降塔和云台，车顶有个天窗。&br&&img src=&/25cab2130eadb_b.jpg& data-rawwidth=&1060& data-rawheight=&475& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1060& data-original=&/25cab2130eadb_r.jpg&&（应急车的天线设计和电磁兼容是个很麻烦的问题……Orz）&br&&br&附属设备最主要的是电源系统，一般的通信车都有3种方式供电：&br&&ol&&li&外接市电供电&/li&&li&后备电池供电&/li&&li&底盘发电供电 &/li&&/ol&供电顺序是1-2-3，有市电则用市电(一般是AC380v三相四线，车里面通常有个电缆盘)，没有用电池，没电池就自己取力发电（通常是10kW或者更高）。&br&电池通常是铅酸蓄电池，48v DC，容量大概是几百安时，通常只能支持几个小时的供电。&br&&br&题主说的信号源默认是说如何接入核心网和相关的了 = =，没太看明白题主要问什么，接入核心网优先使用有线方式接入，比如光缆电缆，如果没有就使用微波云台，利用微波中继进行接入；也有使用VAST的，就是卫星。&br&附属系统还包含有接地和防雷系统，比较繁杂。&br&&br&覆盖范围不一定，要看工作频率和工作方式，应急车还要看天线高度和地理环境，如果天线高度合适、地势也问题不大，城区单基站一般1-3km，郊区环境远一些，大概5-15km，通常在10km以内。容量和相应的GSM/CDMA普通基站类似。&br&&br&另外因为应急车并非只有运营商有，所以里面的设备经常是根据用户需要改变的，也不一定一直是GSM设备，比如警用应急车就是数字集群通信设备，如此一来很多指标就很难说。
这方面不算是特别了解，就说自己知道的东西吧题主没有特指是什么应急车，默认是基础运营商的吧……（去年北京通信展中电信的应急车）（TD-LTE指挥车，右边戴眼镜男手中拿的终端可以采集视频然后通过应急车传送到柜台中的视频终端上……）不过这两种车的数据…
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汽车电子工程师是一个很大的概念，比如说按专业领域可以细分为硬件工程师、软件工程师，按产品又可以分为发动机、底盘、车身、导航仪等。&br&&br&我是做发动机控制软件的，在此仅介绍汽车电子的嵌入式软件开发方向对大学毕业生的要求&br&一般有以下要求&br&学历：如专科以上、本科以上。&br&专业：理工科毕业。软件工程，电子信息工程等对口专业有加分。&br&知识与技能：&br&（1）熟练掌握至少一种编程语言。掌握C语言、汇编语言有加分。&br&（2）了解软件开发一般方法和过程。&br&（3）不错的英语水平，能够读懂芯片datasheet等英文技术资料。&br&（4）熟悉一种单片机有加分（非必须）。&br&（5）熟悉一种嵌入式OS有加分（非必须）。&br&（6）熟悉与产品相关的知识有加分，比如做发动机控制软件，懂发动机的人会有加分。（非必须）&br&其它：逻辑思维能力。&br&&br&当然，具体要求因公司和职位而异，&br&如果你已经有了大致的目标，比如某行业的行业前五公司，那么你可以上他们的官网或者到前程无忧、智联招聘等搜索相关职位，看看职位要求就清楚了。
汽车电子工程师是一个很大的概念，比如说按专业领域可以细分为硬件工程师、软件工程师，按产品又可以分为发动机、底盘、车身、导航仪等。我是做发动机控制软件的，在此仅介绍汽车电子的嵌入式软件开发方向对大学毕业生的要求一般有以下要求学历：如专科以上…
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大体上就这一本 linux device driver &br&&br&&img data-rawheight=&450& data-rawwidth=&600& src=&/e881b5bf33c1e39f7c1f4b4_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/e881b5bf33c1e39f7c1f4b4_r.jpg&&&br&从图中你大概也能猜到做嵌入式的人生活多么凄惨... 剩下的就靠经验了&br&&br&如果不爱看英文书的话(通常中译本都有点语死早) 貌似比较时髦的还有宋宝华不过我没看过
大体上就这一本 linux device driver 从图中你大概也能猜到做嵌入式的人生活多么凄惨... 剩下的就靠经验了如果不爱看英文书的话(通常中译本都有点语死早) 貌似比较时髦的还有宋宝华不过我没看过
因为他旗下推出了690战术核显卡
因为他旗下推出了690战术核显卡
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H.265又称HEVC，是新一代视频编码算法，他的目标是在相同的图像质量（峰值信噪比PSNR）上面，可以比H264节省50%的码率。&br&H264等传统的编码算法框架使用少数固定或几个可变尺寸的block作为编码的基本单位，以264为例，其intra部分使用4x4 8x8 16x16像素块为基本编码预测的单位，使用一些其他的大小块作为其运动补偿的基本单位，这样一来对于高分辨率的视频最大16x16块已经无法满足视频的空间冗余和时间冗余的消除了。&br&HEVC H265使用递归的4叉树结构，即一般最大64x64像素块到最小8x8像素块，每一级的划分可以以分为四，也可以保留不继续分割，对此其编码分为CU PU TU等编码单位，对intra的编码可以有效率的提高压缩效率，inter而言，使用更多的PU size以达到高效率的MV预测，配合AMVP，使得残差尽可能的减少，从而也提高了压缩效率。&br&而且HEVC引入Tiles的理念，使得并行编码得以简单的实现，虽然HEVC编码复杂度比264高很多，相信随着2013年HEVC标准的定稿，想x264这样的项目应该像雨后春笋一样迅速发展。总之HEVC是为了更高分辨率的视频做准备的，1080p还算是小分辨率哦！
H.265又称HEVC，是新一代视频编码算法，他的目标是在相同的图像质量（峰值信噪比PSNR）上面，可以比H264节省50%的码率。H264等传统的编码算法框架使用少数固定或几个可变尺寸的block作为编码的基本单位，以264为例，其intra部分使用4x4 8x8 16x16像素块为基…
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楼主的问题，应该分2个层次来回答。&br&&br&&b&1，处理器核心&/b&&br&
处理器核心的研发，已经进化成一个高精尖的项目，不但要性能好、面积小、功耗低、良率高，还要良好的开发环境支持，以及优秀的生态系统。20年前，每家数得上的半导体公司都得有自己的处理器核心，否则就被人鄙视；竞争到现在，绝大多数的芯片公司都是直接购买核心，少有亲自上阵的，否则也被人鄙视。&br&&br&
因此授权体系和繁荣度，决定了能有多少公司参与研发某一种处理器核心。处理器核心的购买费用主要分2种：使用和修改授权（license），一般在十万到千万美刀；每颗核心在生产时还要被收取几分到几毛美刀的版税（royalty）。比如我国的龙芯和君正选择了修改MIPS核心，这是修改研发最多的一个指令架构，授权费相当便宜，但是除了机顶盒、路由器，很少用于消费电子市场。而ARM和MIPS的授权策略相反，修改的授权费要远远高于使用。这就导致相比MIPS，ARM原厂核心的使用率更高。&br&&br&
由于授权封闭，X86核心的研发主要是3家公司：INTEL、AMD和VIA（威盛）。而由于天价的修改授权费，ARM核心的研发主要也只有3家公司：ARM（如cortex-A9和cortex-A15）、高通(如Krait和Scorpion)、苹果（如64位的A7）。三星和英伟达据说明年会有自己研发的ARM核心量产上市，定位中低端的MTK估计5年内都不会有类似计划。&br&&br&&b&2，SOC芯片&/b&&br&
随着MIPS破产，处理器核心的竞争渐入尾声，SOC（系统级芯片设计）的竞争就日趋白热化。尤其在ARM移动市场，因为大家都是用同质化的官方ARM核心（购买使用授权），如果没有专利或品牌优势，完全是在靠外围电路、低功耗设计、系统优化苦苦生存。行业老大高通的芯片毛利只有区区15%，连TI这样的大佬都退出移动市场了，而英伟达居然是在靠小米苟延残喘。反而是MTK、瑞芯微、全志，凭借低廉的价格、成熟的平台、快速的响应而迅速崛起，SOC芯片业越来越像服务业了。&br&&br&
而授权封闭的X86则是另一副场景。INTEL凭借工艺优势，不断改进ATOM的能效比，试图进入移动市场；AMD则凭借图像处理优势，推出异构核心的APU，成功进入三大游戏主机。但是由于平板的冲击，PC业务按每年5%~10%的速度萎缩，中长期而言两家公司都业绩堪忧。
楼主的问题，应该分2个层次来回答。1，处理器核心 处理器核心的研发，已经进化成一个高精尖的项目，不但要性能好、面积小、功耗低、良率高，还要良好的开发环境支持，以及优秀的生态系统。20年前，每家数得上的半导体公司都得有自己的处理器核心，否则就被…
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简单的说，Intel想在后Wintel时代找到软件行业的突破口，但目前来看HTML5还不够给力。&br&&br&传统PC领域的市场在萎缩，移动市场上Intel占的份额又太少，所以Intel希望找到一个突破口去在未来的软件市场继续站稳脚跟，HTML5就是Intel的一个突破口。&br&&br&每年IDF（Intel Developer Forum，英特尔信息技术峰会）上，Intel都会推出一些新东西，2012年是USB3.0，2013年是HTML5.&br&&br&俗话说一流厂商做标准，Intel就是这种做标准的厂商，不管是USB3.0，还是HTML5，都有Intel的参与。&br&&br&为什么选择HTML5？因为HTML5能替代一些旧技术。回头看看USB3.0，是代替USB2.0的技术，HTML5取代的是HTML4、flash这些技术。iOS上不支持flash，安卓4.x不支持原生flash支持，市场需要一种跨平台的交互技术，而HTML5和JavaScript结合能做到替代flash的作用，所以Intel选择了它。&br&&br&假设HTML5成为一个广泛的标准以后，移动终端的很多软件可以用HTML5来实现，比如手机游戏等等。因为HTML5的跨平台特性，那么不管是iOS平台还是Android平台，都可以兼容。IDF2013大会上可以看到有人做这种兼容性的演示，至少看上去还是很不错的。Wintel联盟如果彻底瓦解，Intel就要给自己留一条后路，未来的电子设备中，网络应用必然占据很大一块，那么占据网络标准是非常必要的。&br&&br&如果HTML5能广泛推广，Intel甚至可以在硬件层集成某些对HTML5的支持，前途还是很光明的。&br&&br&HTML5目前的问题是：浏览器兼容性不够好，各个浏览器兼容程度不统一，并且移动端设备运行还是有点慢的（甚至是非常慢）。而HTML5后续推广有些无力，所以现在移动平台上HTML5的应用还太少。&br&&br&从每年IDF大会的风格来看，每年Intel都会推广一些新东西，如果选错了路，那么我想Intel应该毫不犹豫的选择另外一条路，所以HTML5以后怎么样，还需要观望一下。&br&&br&P.S. 为啥我前面回答的几个人都是匿名？
简单的说，Intel想在后Wintel时代找到软件行业的突破口，但目前来看HTML5还不够给力。传统PC领域的市场在萎缩，移动市场上Intel占的份额又太少，所以Intel希望找到一个突破口去在未来的软件市场继续站稳脚跟，HTML5就是Intel的一个突破口。每年IDF（Intel D…
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Disclaimer: 理解安全概念并不容易。遇到不懂的术语请勤奋 Wiki。&br&&br&Sandbox 是基于 Trusted BSD 的一个实现。所以它的底层机制是成熟的（而且上层机制是友好的，下面说明）。&br&&br&要了解 Sandbox 的优势，并不是一件容易的事情，因为了解「系统安全」这个概念本身就不容易。建议提问者先去 Wiki 了解两个概念：discretionary access control 和 mendatory access control。主要的结论是，DAC 不安全。MAC 又太复杂。&br&&br&Trusted BSD 是一个 MAC 模型。它本身是很繁琐的。不过 Apple 做了一件功德无量的事情，把 Trusted BSD 中的「权限提升噪音」和 Cocoa open/save dialog 结合到了一起。其结果是一个既融合了 MAC 的功能，又用户友好的系统。其中的分析请细看：&a href=&http://techsingular.net/?p=1912& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Sandbox 初探 <<
技术奇异点&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&br&&br&当然，问题不是没有，Sandbox 目前只能适用于处理 document 或者网络数据的 app。而像 Path Finder 之类的 Utility 工具就无法很好的使用 Sandbox。但是，OS X Sandbox 并不是一个 exclusive 机制。Path Finder 等工具在 App Store 之外买的也很好（并且基于 Gatekeeper 机制也消除了用户在 App Store 之外购买大多数软件的顾虑）。这是一个很好的权衡。
Disclaimer: 理解安全概念并不容易。遇到不懂的术语请勤奋 Wiki。Sandbox 是基于 Trusted BSD 的一个实现。所以它的底层机制是成熟的（而且上层机制是友好的，下面说明）。要了解 Sandbox 的优势，并不是一件容易的事情，因为了解「系统安全」这个概念本身…
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在正式的解释之前，先给出一个结论：&br&对于任意的信号&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&，其离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)为&img src=&/equation?tex=X%5Cleft%28+k+%5Cright%29+& alt=&X\left( k \right) & eeimg=&1&&，则&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&的共轭信号&img src=&/equation?tex=x%5E%7B%5Cast%7D+%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x^{\ast} \left( n \right) & eeimg=&1&&为&img src=&/equation?tex=X%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28N-k%5Cright%29& alt=&X^{\ast}\left(N-k\right)& eeimg=&1&&。&br&&br&若两&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&点实序列分别为&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28n%5Cright%29& alt=&x\left(n\right)& eeimg=&1&&和&img src=&/equation?tex=y%5Cleft%28n%5Cright%29& alt=&y\left(n\right)& eeimg=&1&&，其DFT分别为&img src=&/equation?tex=X%5Cleft%28+k+%5Cright%29+& alt=&X\left( k \right) & eeimg=&1&&和&img src=&/equation?tex=Y%5Cleft%28+k+%5Cright%29+& alt=&Y\left( k \right) & eeimg=&1&&，构造复数信号&br&&img src=&/equation?tex=z%5Cleft%28n%5Cright%29+%3D+x%5Cleft%28n%5Cright%29+%2B+j%5Ccdot+y%5Cleft%28n%5Cright%29& alt=&z\left(n\right) = x\left(n\right) + j\cdot y\left(n\right)& eeimg=&1&&&br&根据DFT的性质知[线性性质]&br&&img src=&/equation?tex=Z%5Cleft%28k%5Cright%29+%3D+X%5Cleft%28k%5Cright%29+%2B+j+%5Ccdot+Y%5Cleft%28k%5Cright%29& alt=&Z\left(k\right) = X\left(k\right) + j \cdot Y\left(k\right)& eeimg=&1&&&br&&br&由&img src=&/equation?tex=z%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&z\left( n \right) & eeimg=&1&&可以构造出&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&&br&&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+%3D%5Cfrac%7Bz%5Cleft%28+n+%5Cright%29+%2Bz%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28+n+%5Cright%29+%7D%7B2%7D+& alt=&x\left( n \right) =\frac{z\left( n \right) +z^{\ast}\left( n \right) }{2} & eeimg=&1&&&br&对上式两边进行DFT变换，得到&br&&img src=&/equation?tex=X%5Cleft%28+k+%5Cright%29+%3D%5Cfrac%7BZ%5Cleft%28+k+%5Cright%29+%2B+Z%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28+N-k+%5Cright%29++%7D%7B2%7D+& alt=&X\left( k \right) =\frac{Z\left( k \right) + Z^{\ast}\left( N-k \right)
}{2} & eeimg=&1&&&br&同理得到&br&&img src=&/equation?tex=Y%5Cleft%28+k+%5Cright%29+%3DDFT%5Cleft%5B+%5Cfrac%7Bz%5Cleft%28+n+%5Cright%29++-z%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28n%5Cright%29+%7D%7B2j%7D++%5Cright%5D+%3D%5Cfrac%7BZ%5Cleft%28+k+%5Cright%29+-Z%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28+N-k+%5Cright%29++%7D%7B2j%7D+& alt=&Y\left( k \right) =DFT\left[ \frac{z\left( n \right)
-z^{\ast}\left(n\right) }{2j}
\right] =\frac{Z\left( k \right) -Z^{\ast}\left( N-k \right)
}{2j} & eeimg=&1&&&br&&br&其中&img src=&/equation?tex=Z%5Cleft%28+k+%5Cright%29+& alt=&Z\left( k \right) & eeimg=&1&&可通过快速傅立叶变换得到(Fast Fourier Transform, FFT)，因此能够通过一次&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&点FFT和简单的四则运算得到两个长度为&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&的实数序列的DFT。&br&&br&&br&下面简单证明开始提出的结论，即&br&对于任意的信号&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&，其离散傅立叶变换(DFT)为&img src=&/equation?tex=X%5Cleft%28+k+%5Cright%29+& alt=&X\left( k \right) & eeimg=&1&&，则&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&的共轭信号&img src=&/equation?tex=x%5E%7B%5Cast%7D+%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x^{\ast} \left( n \right) & eeimg=&1&&为&img src=&/equation?tex=X%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28N-k%5Cright%29& alt=&X^{\ast}\left(N-k\right)& eeimg=&1&&。&br&&br&&img src=&/equation?tex=x%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x\left( n \right) & eeimg=&1&&的DFT为&br&&img src=&/equation?tex=X%5Cleft%28+k+%5Cright%29+%3D%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7Bx%5Cleft%28n%5Cright%29W%5E%7Bnk%7D_%7BN%7D%7D+& alt=&X\left( k \right) =\sum_{n=0}^{N-1}{x\left(n\right)W^{nk}_{N}} & eeimg=&1&&&br&其中&img src=&/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&为序列长度，&img src=&/equation?tex=W%3De%5E%7B-j%5Cfrac%7B2%5Cpi%7D%7BN%7D%7D& alt=&W=e^{-j\frac{2\pi}{N}}& eeimg=&1&&。&br&则&img src=&/equation?tex=x%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28+n+%5Cright%29+& alt=&x^{\ast}\left( n \right) & eeimg=&1&&的DFT为&br&&img src=&/equation?tex=DFT%5Cleft%5B+x%5E%7B%5Cast%7D+%5Cleft%28+n+%5Cright%29++%5Cright%5D+%26%3D%26%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7Bx%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28n%5Cright%29W%5E%7Bnk%7D_%7BN%7D%7D+%5C%5C%0A%26%3D%26%5Cleft%5B%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7Bx%5Cleft%28n%5Cright%29%5Cleft%28W%5E%7Bnk%7D_%7BN%7D%5Cright%29%5E%7B%5Cast%7D%7D%5Cright%5D%5E%7B%5Cast%7D+%5C%5C%0A%26%3D%26%5Cleft%5B%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7Bx%5Cleft%28n%5Cright%29W%5E%7Bn%5Cleft%28N-k%5Cright%29%7D_%7BN%7D%7D%5Cright%5D%5E%7B%5Cast%7D+%5C%5C%0A%26%3D%26X%5E%7B%5Cast%7D%5Cleft%28N-k%5Cright%29%0A& alt=&DFT\left[ x^{\ast} \left( n \right)
\right] &=&\sum_{n=0}^{N-1}{x^{\ast}\left(n\right)W^{nk}_{N}} \\
&=&\left[\sum_{n=0}^{N-1}{x\left(n\right)\left(W^{nk}_{N}\right)^{\ast}}\right]^{\ast} \\
&=&\left[\sum_{n=0}^{N-1}{x\left(n\right)W^{n\left(N-k\right)}_{N}}\right]^{\ast} \\
&=&X^{\ast}\left(N-k\right)
& eeimg=&1&&&br&其中，第二个等号到第三个等号之间用到虚数的基本性质&br&&img src=&/equation?tex=%5Cleft%28+W%5E%7Bnk%7D_%7BN%7D+%5Cright%29%5E%7B%5Cast%7D%3DW%5E%7B-nk%7D_%7BN%7D%3DW%5E%7B-nk%7D_%7BN%7D+%5Ccdot+1%3DW%5E%7B-nk%7D_%7BN%7DW%5E%7BnN%7D_%7BN%7D%3DW%5E%7Bn%5Cleft%28N-k%5Cright%29%7D_%7BN%7D& alt=&\left( W^{nk}_{N} \right)^{\ast}=W^{-nk}_{N}=W^{-nk}_{N} \cdot 1=W^{-nk}_{N}W^{nN}_{N}=W^{n\left(N-k\right)}_{N}& eeimg=&1&&
在正式的解释之前，先给出一个结论：对于任意的信号x\left( n \right) ，其离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)为X\left( k \right) ，则x\left( n \right) 的共轭信号x^{\ast} \left( n \right) 为X^{\ast}\left(N-k\right)。若两N点实序列分…
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现在所说的硬件复兴完全是和互联网以及软件的普及绑在一起的，当软件创业的门槛降到本科毕业生只要有钱就能搞的时候，硬件必然是软件业发展的方向。但是纯粹的硬件，我是指纯模拟电路（类似电源）由于利润低，附加值少，还是处于长期以来的小众产品，不被重视。所以硬件复兴，应该是伴随着软件复兴，或者称其嵌入式复兴更为贴切。
现在所说的硬件复兴完全是和互联网以及软件的普及绑在一起的，当软件创业的门槛降到本科毕业生只要有钱就能搞的时候，硬件必然是软件业发展的方向。但是纯粹的硬件，我是指纯模拟电路（类似电源）由于利润低，附加值少，还是处于长期以来的小众产品，不被重…}