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商人逐利 有心人少 今天下午，差评君看到了个很不是滋味的新闻。 李彦宏：中国人愿意用隐私交换便利性 （ 来源@财新网 ） 不知道大家看到这个新闻怎么想。 一不小心就被人给代表了。 一不小心就变成了愿意拿隐私换利益的人。 一不小心就变成了商人眼里的贱骨头。 冷静下来仔细想想，我们的确用隐私换取了便利。 我们用位置信息换来了更精准的外卖和打车服务。 我们用阅读习惯获得更精准的新闻推送。 今日头条主打内容推荐 我们用购物喜好获得了更精准的商品推荐。 淘宝现主打个性推荐 “ 千人千面 ” 我们用搜索偏好获得了更精准的内（ guang ）容（ gao ）。 百度营销中的 “ 竞秀 ” 广告 但这似乎不代表我们 “ 愿意用隐私交换便利 ”。 我们现在的情况是： “ 不得不用隐私交换便利 ”。 因为我们没得选！ 你在装任何 App 的时候，在点了你根本不会看的用户协议之后，就已经把自己卖了。 你说你可以不同意？ 不好意思，不同意的话，你用不了任何功能！ 以高德地图为例，第一次安装的时候他会告知你收集信息。 一共有三项： 获取位置信息。 相册、多媒体、存更改qq密码

原标题：一加6海外价格曝光 为啥雷军和刘作虎都说贵 中关村在线消息：日前，随着一加手机6现身跑分网站Geekbench，其所搭载的骁龙845移动平台跑分创新新高，关于这款或将于2018年上半年发布的一加新旗舰的售价成为大家热议的话题。 3月25日小米创始人雷军在其微博上表示：“骁龙845作为最新旗舰，非常出色，但只有一个缺点：太贵了！！！骁龙845，再加上17%的进口增值税，500多元！是骁龙660的三倍多”。在表达骁龙845成本很高、售价贵时，雷军连用了三个感叹号，使用骁龙845移动平台的成本之高可见一斑。 图片来自雷军微博 而对于以性能“不将就”为理念的一加来说，同样要面对这个难题。一加CEO刘虎昨天发微博称：“是的，骁龙845的确很贵，但性能也没得说”。 图片来自刘作虎微博 从雷军和刘作虎的微博不难看出，今年搭载骁龙845的手机价格或将更上一层楼。而就在近日，一加新旗舰一加手机6的海外价格曝光，如下图。该机的高配版，也就是骁龙845、8GB+256GB版，售价为749美元，约合人民币4692元。 图片来自外媒 该价格相较于此前一加5T的售价出现了较大幅度的上升（一加5T的骁龙835、8GB+128GB版本售价3499元），一加手机6的成本升高不言而喻。不过鉴于一更改qq密码

原标题：华为P20系列价格曝实锤:最便宜的Lite版2875元起 中关村在线消息：今天晚上21点华为将在法国巴黎举办华为P20系列新品发布会，将会发布华为P20、华为P20Pro、华为P20Lite三款新机。同时，还将有彩蛋华为MateRS保时捷版发布。目前华为P20系列的外观、参数基本已经被曝光的差不多了，但价格仍然是个悬念。 现在距离发布会只剩下九个多小时了，爆料大神EvanBlass曝光了一张华为P20系列的价格图，应该是实锤了。一起来看下详情。 图片来自外媒 具体来看，华为P20Lite最便宜，售价为369欧元，约人民币2875元；华为P20售价679欧元，约5297元人民币；P20Pro最贵，价格达到了7017元（899欧元）。 华为P20渲染图 不过据称，华为P20Lite就是前两周华为刚在国内发布的华为nova3e，定位中高端市场。华为P20与P20Pro则是两款高端新品。 从华为一贯的价格策略来看，预计华为P20在国内发布后的售价将会低于海外版的售价。更改qq密码

原标题：特斯拉学校培训技工 毕业后可直接入职 我们都知道大学里面很多专业设置的有时候并不合理，不少同学都会面临一个很严峻的问题，那就是毕业就失业。但这种情况在美国则不同，近日特斯拉联合多家大学推出了一个新的汽车培训项目，该项目名字叫“TeslaSTART”，旨在培养下一代电动汽车技术人员。 特斯拉学校培训技工毕业后可直接入职 不过截止到目前大多技术人员多来自于其他汽车制造商，并非特斯拉自己培养的，而且这些技术人员之前都没有接触过电动车，而是传统的燃油车。这对于以电动车为主导的特斯拉明显不够。 虽然很多人觉得电动车与燃油车在本质上区别并不大，但是却在动力和传统系统上有很大区别，因此接触燃油车的工程师也需要很长的时间才能适应与掌握相关的技术。而如今大学里面开设这个培训项目，则更好的从底层来培养学生对于电动车维修与开发的技能。完成培训之后，还可以进入特斯拉入职工作。更改qq密码

原标题：阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速 雷锋网 AI 研习社按，日前，阿里机器翻译团队和 PAI 团队发表博文，阐述将 TVM 引入 TensorFlow，可以带来至少 13 倍的 batch 矩阵相乘（matmul）加速。雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下： 背景 神经机器翻译（NMT）是一种端到端的自动翻译方法，可能克服传统的基于短语的翻译系统的缺点。最近，阿里巴巴集团正致力于在全球电子商务中部署 NMT 服务。 目前，我们将 Transformer（https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf） 作为 NMT 系统的核心组成。相较于传统基于 RNN/LSTM 的方法，它更适合于高效的离线训练，有着相同或更高的精度。 Transformer 在时间步长中打破了相关性，对离线训练更友好，但在在线推理上，它并没有那么高效。我们在生产环境中发现初版 Transformer 的推理速度大约比 LSTM 版本慢 1.5 倍到 2 倍。为了提高推理性能，我们已经进行了一些优化，包括图级别的 op 融合、循环不变节点外提（loop invariant node motion）。我们观察到一个特殊问题：batch 矩阵相乘是 Transformer 中的一个关键问题，目前它在 cuBLAS 中的实现并未得到更改qq密码