Bing我之感受

简介:
Bing(必应)出来了,进行试用,当我第一次输入自己的名字,单击搜索时,足足有30s没有反应,我马上觉得体验太差了,我的网速应该没问题的(2M专线),怎么能卡成这样,MS也太差了吧,于是我试着刷新了一下,没想到马上就出来结果了,我才想明白,可能是浏览器给卡了,于是又试了其他的几个搜索,全部好用,非常的快捷,还有一点是近使我写bing 博客的一点,我在大连有一张浦发卡,大连浦发有个自助缴费活动,我很幸运得了20块的幸运奖,这个事是我在用bing后才知道,我曾经用baidu,google搜过自己无数次,但始终没有发现这条记录,今天bing发布后,说试用一下,没想到,第一次用就给了我这么好的感受,我不是盲目崇拜,这是用真实事情去说服我的。还有一点,发现baidu,和google上搜出来的东西重复的比较多(可能是搜我名字的原因,真的后台算法谁更优化,没有作过比较),当然bing中也有重复,不可能一条都没有,但我的感觉相对来说Bing要少点。
这是百度的:
clip_image001
这是google的
clip_image002
clip_image003
clip_image005
clip_image007
Google还好,重复的不那么严重。
(特此声名,仅代表自己的感觉)
















本文转自桂素伟51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/axzxs/162079  ,如需转载请自行联系原作者

相关文章
十进制与二进制、八进制、十六进制之间的互相转换,本文让你全部理清
十进制与二进制、八进制、十六进制之间的互相转换,本文让你全部理清
1964 0
十进制与二进制、八进制、十六进制之间的互相转换,本文让你全部理清
|
9月前
|
数据采集 运维 供应链
工业4.0时代:数字化工具的核心价值与应用
本文探讨了工业数字化的浪潮及其工具选择的重要性。随着制造业、能源和物流等领域的数字化转型,企业需通过数据采集与分析、自动化控制及协同办公等手段提升效率。文章介绍了智能制造、供应链管理和设备维护中的应用场景,并强调高效协作工具在任务可视化管理、跨部门协作优化等方面的关键作用。最后,从功能匹配度、易用性、扩展性和成本效益四个方面为企业选择合适的数字化工具提供了指导,助力企业在竞争中占据先机。
|
9月前
|
监控 安全 算法
龙蜥衍生版KeyarchOS国密应用、eBPF安全技术实践介绍|龙蜥大讲堂107期
龙蜥衍生版KeyarchOS国密应用及eBPF安全技术实践介绍。本次分享由浪潮信息的霍文和甄鹏主讲,涵盖全栈国密、国密密钥证书、国密通信等内容,并介绍了基于eBPF技术的新一代零侵入安全防御组件KSecure。通过实际案例展示了敏感信息传输加密、虚拟机热迁移等应用场景,以及如何利用eBPF实现进程注入检测等安全功能。该技术方案有效提升了操作系统的安全性与合规性,为服务器提供了强大的安全保障。
235 12
龙蜥衍生版KeyarchOS国密应用、eBPF安全技术实践介绍|龙蜥大讲堂107期
|
11月前
Seata框架在AT模式下是如何保证数据一致性的?
通过以上这些机制的协同作用,Seata 在 AT 模式下能够有效地保证数据的一致性,确保分布式事务的可靠执行。你还可以进一步深入研究 Seata 的具体实现细节,以更好地理解其数据一致性保障的原理。
386 50
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI在交通管理系统中的应用
AI在交通管理系统中的应用
364 23
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
多模态、数据血缘、QA拆分、语音对话等特点解析
知识库问答拆分将文档内容转换为问答对,提高信息检索效率和用户体验,同时便于信息结构化和维护。数据血缘能力支持查看和维护知识来源,确保信息准确性。多模态知识库整合文本、图像等多种数据,提升信息检索质量和用户体验。语音对话功能支持音色选择、语音输入和播报,增强互动性。Rerank排序优化知识库召回结果,提升查询精准度。
217 8
|
9月前
|
数据采集 PyTorch 算法框架/工具
sam模型迁移昇腾训练loss不收敛问题的解决办法
在将SAM模型迁移到昇腾平台时,遇到了精度问题。具体表现为NPU训练的loss图从一开始就未收敛,而GPU则正常收敛。通过使用Ascend开源仓的msprobe工具进行精度对比,发现NPU丢失了image_embedding的梯度,原因在于torch_npu版本与PyTorch不匹配,导致`repeat_interleave_backward_tensor`函数调用失败。最终通过选择与PyTorch配套的torch_npu版本解决了问题,loss图恢复正常。
|
存储 缓存 安全
阿里云EMR数据湖文件系统: 面向开源和云打造下一代 HDFS
本文作者详细地介绍了阿里云EMR数据湖文件系统JindoFS的起源、发展迭代以及性能。
72998 79
大模型,到底是什么“大”?
【1月更文挑战第19天】大模型,到底是什么“大”?
600 1
大模型,到底是什么“大”?
|
存储 Serverless 文件存储
No space left on device
No space left on device
515 1