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者手里那台老旧的笔记本已经服役超过五年了，最近刚好正找机会更新换代。于是乎看了好几款笔记本产品，这一看不要紧，可是发现了不少有关起售价的秘密。 ·笔记本配置多 起售价里有秘密 刚刚过去的双11，各位想必都是或多或少的剁手了的吧，在商家各种促销活动的狂轰乱炸下，能忍住的也属实不易啊！不过有句俗话说的好：“南京到北京，买的没有卖的精“，无论你怎么算，也是算不过商家的。不同于促销活动中常见的折扣、满减、领卷等优惠，今天要给大家介绍的是另外一种套路，那就是——起售价。 众所周知，厂商在推出某款产品的时候，为了满足不同消费者的需求，更为了平摊成本、实现利润最大化，使用不同的配置与价格进行区分，这一点在数码产品和汽车上尤其明显。比如笔记本电脑，会有不同处理器、内存、硬盘大小的多种配置，表面上看起来这样做对消费者似乎也是有利的，因为给了我们更多选择嘛！ 同一产品有着多款不同配置与价格 殊不知，这样的方式下面也有猫腻，因为目前市面上有一系列看起来“低起售价”的笔记本电脑产品，在宣传的时候吹得天花乱坠，各种新功能特性秒天秒地秒宇宙，但是其入门级的配置，可根本就不是这么回事儿啊，很多功能就悄默声不知火舞pk精子

原标题：小米MIX 2s渲染图曝光 貌似生生要被苹果带坏 中关村在线消息：在iPhoneX发布会的前夕，小米抢先发布新机小米MIX2，不难理解，小米此举是为了抢占苹果iPhoneX的风头，从结果来看，小米MIX2想要抢占iPhoneX的风头显然还是要差一些的。不过从目前消息来看，不仅小米MIX2没有抢到iPhoneX的风头，反而貌似要被iPhoneX给带“坏”了。 爆料大神@Slashleaks曝光小米MIX2s渲染图（图片引自推特） 今天，爆料大神@Slashleaks在网上曝光了一张疑似小米MIX2s的渲染图。从谍照可以看到，小米MIX2s一改之前小米MIX以及小米MIX2上的特点，竟然大胆将前置摄像头挪到屏幕右上角的地方，整机看起来的感觉很怪。 当然，这样怪怪的设计也为小米MIX2s的屏占比做出了贡献，此前小米MIX2突兀的下巴也消失了；另外，渲染图显示小米MIX2s采用后置指纹识别，有消息称，小米会将Note3上的人脸识别移植到小米MIX2s。不知火舞pk精子

原标题：把 VR 控制器变成魔法棒，AirSig 让玩家定义交互姿势 不久前 HTC Vive 的开发者大会上，官方宣布推出 Vive Wave 移动开放平台，有一项功能是可接入各式各样的控制器，现场 PPT 上我们能看到，有如 Finch、Ximmerse 的 6 DoF 手柄控制器，七鑫易维的眼动控制，还有以 Leap Motion 和 uSens 为代表的手势识别。 不同的交互方式，给予了开发者对内容更大的想象空间。除了 PPT 提到的厂家外，当天在 Vive Focus 体验区，雷锋网还发现了其他有意思的交互玩法。 在一款 VR Demo 中，雷锋网编辑通过控制器比划出闪电的手势，即可“一招制敌“；比划爱心的手势，马上恢复“满血”状态。 在多数 VR 内容中，我们常常会通过按动控制器的按键，选择触发相应的功能，该体验则是根据一定的手部姿势实现。但，这跟我们目前熟知的手势识别有着根本的区别。 带来这个展示的是一家名为 AirSig 的台湾公司，他们成立于 2014 年 6 月曾获得鸿海科技集团（富士康）的 200 万美元投资。此前，他们专门研发了一种名为空中签名的技术，用户握着手机，在空中完成签字，即可完成 APP 应用登陆，甚至是电子支付，也曾被一些金融机构使不知火舞pk精子

历史悠久的传统工艺如何走进现代生活？11月16日，“非遗走进现代生活”展，在上海大学美术学院拉开帷幕。非物质文化遗产（intangible cultural heritage）指被各群体、团体、有时为个人所视为其文化遗产的各种实践、表演、表现形式、知识体系和技能及其有关的工具、实物、工艺品和文化场所。各个群体和团体随着其所处环境、与自然界的相互关系和历史条件的变化不断使这种代代相传的非物质文化遗产得到创新，同时使它们自己本身具有一种认同感和历史感，从而促进文化的多样性，激发人类的创造力。 这次展出的展品均为中国非物质文化遗产传承人群研修研习培训计划的学员作品，涉及刺绣、造纸、陶瓷、木雕、玉雕、珐琅、竹编、金工等诸多传统工艺。展厅中，大小竹灯、服饰、手包、音箱等创新非遗产品，兼具实用性与观赏性。其中有一个《对话》展项，是目前非常流行的交互式沉浸体验展示项目。 《对话》——旨在交流，即让观众能和非遗文化进行“交流”。激光显示和交互式沉浸体验直接将非遗文化搬运至现代时空。这个展项的基础设置非常简单，一块空地、一面墙、两把椅子，再加两台激光投影机。实际上就是模拟一个现代生活空间的场景，相当于一个干净一点的“毛胚房”不知火舞pk精子

原标题：从一次 CycleGAN 实现聊聊 TF 雷锋网 AI科技评论按，本文作者Coldwings，该文首发于知乎专栏为爱写程序，雷锋网 AI科技评论获其授权转载。以下为原文内容，有删减。 CycleGAN是个很有趣的想法（Unpaired Image-to-Image Translationusing Cycle-Consistent Adversarial Networks [https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf]），看完这篇论文之后，隐隐地觉得，这后面有更多的内容可以挖，我尽我所能做出了各种尝试，努力发掘更多的可能性。 实现过程中可以说还是略微纠结的，最初是用Keras快速实践了一下，然而其实并不『快速』，后来反倒是用TensorFlow重写以及尝试各种意外想法时才感觉，当需要处理一些比较复杂的网络结构、训练流程甚至op时，TF提供的可以细化到每个操作的体验实际上要比各种上层API都来得更好，而结合TensorBoard，可视化的训练将取得更好的效果。当然，我对Torch无感，或许用Torch能有更好的体验，但我不擅长这个；Chainer（A flexible framework for neural networks）讲道理写出来的代码会更好看，但是似乎身边用的人并不多，姑且放过。 这篇文章倒不是来介绍什么是CycleGAN的，若是不甚了解，我妻子将会将她的发表整理不知火舞pk精子