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hibernate调用存储过程,connect是不需要关闭的。 hibernate在电脑里是休眠的意思。 在使用休眠模式时,可以关闭计算机,并确信在回来时所有工作(包括没来得及保存或关闭的程序和文档)都会完全精确地还原到离开时的状态。内存中的内容会保存在磁盘上,监视器和硬盘会关闭,同时也节省了电能,降低了计算机的损耗。一般来说,使计算机解除休眠状态所需的时间要比解除等待状态所需的时间要长,但休眠状态消耗的电能更少。 如果工作时经常被打断,如某些秘书职业,往往一边要进行计算机处理一边还得接听电话等等,你就可以考虑将计算机设置为经过指定多少分钟后进入自动休眠模式。休眠模式会将内存中的所有内容保存到硬盘,关闭监视器和硬盘,然后关闭计算机。 此外,Win7还有一种混合睡眠的模式。 混合睡眠是先把信息写到硬盘的hiberfil.sys文件中,再进行睡眠。如果没有终止外部供电,则睡眠,如终止外部供电,则再次开机时读取hiberfil.sys进行恢复,可以说整合了两者的优势:比起睡眠有防掉电的功能,且比起休眠在不终止外部供电的情况下启动速度更快。这一项可以在高级电源设置中调整。 如果用命令行禁用休眠,开始菜单的睡眠就相当于以前Windows XP的待机,没有混合睡眠的功能以及设置项目了。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!
牧明 2019-12-02 02:16:06 0 浏览量 回答数 0

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LED补光灯是使用LED发光二极体对被摄物体进行补光,LED灯由于能耗低亮度高一般用在拍照手机或数码摄像机上,用于光线不补时的补光。由于LED发光二极体的亮度远低于真正的闪光灯,所以只能起到“补光”的作用。现在有些手机已经用上了和照相机一样的闪光灯,比如SonyEricsson的K790c,用的就是氙气闪光灯,效果要比LED补光灯好,但是不能像LED一样常亮当作电筒用。LED闪光灯的原理:LED并不是通过原子内部的电子跃变来发光的,而是通过将电压加在LED的PN结两端,使PN结本身形成一个能级,然后电子在这个能级上跃变并产生光子来发光的。合格的LED在额定功率下的使用寿命应达到10万小时左右。如果手机在设计时就将LED的驱动电流超出额定电流来使用的话,LED寿命会大大缩短至几千甚至几百小时。氙气闪光灯的原理及氙气闪光灯是什么?氙气闪光灯的原理:通过相机的触点触发后,通过变压器,在瞬间内将12V电源升至2万伏以上的高压脉冲电压,启动氙气灯泡中的氙气在电弧中产生6000K--10000K色温度的强劲光芒,颜色呈晶钻白中略带紫蓝。当按下快门时,快门回馈给CPU一个信号,同时,CPU同步向三极管输出一个控制信号触发电路,进行闪光。接着三极管导通,使触发电容开始放电,在变压器的初级上产生一个脉冲电流,这个电流有使变压器的次级产生近4000v的高压,激发闪光灯内部疝气电离并导通。使电容上存储的电能瞬间通过闪光灯管放电转化为光能,完成一次闪光。氙气闪光灯,又称高强度气体放电闪光灯。氙气闪光灯由氙气灯泡、变压安定器和绝缘导线组成,利用特殊氙气体在超高电压状态下击发放电。早期的闪光灯寿命很短,有的镁管只能闪一次。根据业内的标准来看,当时称万次的,真正寿命应该远没有达到万次。现在的闪光灯,经过技术改造,寿命应该有所增加。
祁同伟 2019-12-02 01:17:15 0 浏览量 回答数 0

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回到今天看互联网、计算机与智能技术的发展,我认为第一个真正被验证过的就 是搜索,互联网的发展拉动了搜索技术的发展。搜索是第一个实现算力、数据规模化 的软件,它依然满足冯诺依曼架构的设想。其实,搜索最开始被提出来的时候就是为 了解决海量数据的计算效率问题,最早由雅虎发明,后来 Google 通过 PageRank 算法做了改良,以更好的体验创造了巨大的市场。正是因为在互联网广告领域发现了 巨大的市场需求,才使得源源不断技术投入到搜索领域。正是因为对于搜索技术的沉 淀,使得算力和数据的规模化问题得以更好地解决,也就形成了云计算和大数据。 传统思路无法思考新技术的估值问题,对于创新的技术,很难对它形成正确的估值,因为技术迭代速度非常快。比如当蒸汽机出现之后,很快又出现了铁路、轮船, 因此对蒸汽机进行估值时,很难想象后面会出现多大的市场,对世界和社会形成多大 的改变,这就是创新的力量。所以说只有技术创新才是在创造新的财富,因为它增加 了产能,再通过资本的投入不断扩大规模。因此,在研究技术的变化、迭代时,很难 想象一个新技术出来之后会创造怎样的新需求,所以难以通过一套成熟的方法评估一 项新技术未来的潜力空间。 今天,如果想要在企业的竞争中具有更好的竞争力,需要从资源角度去思考对每 项新技术的看法。比如在工业时代,其实出现了一次自然资源的大发现,英国最早使 用木材作为生产生活的主要燃料,后来因为木材减少才开始使用煤炭,但直到蒸汽机 发明之后,煤炭才被大量开采出来。工业革命诞生在英国还有一个很重要的原因是英 国的煤炭比较多并且方便开采,离海岸线近,比较容易运输。在古代中国,煤矿主要 在内陆,而经济最发达的地方在长三角,在没有铁路、轮船的情况下,将煤炭运输到 沿海地区的成本很高,所以煤炭没有成为古代中国经济发展的重要材料。当蒸汽机出 现之后,煤炭成为了重要的战略资源。同样的事情也发生在石油出现之后,美国克利 夫兰因为附近的油田从小城镇发展成为一个工业化城市,也正是在这里洛克菲勒拿到 了第一桶金。电力发展上也一样,1886 年,美国决定在尼亚加拉瀑布上建设一个水 电站,输送十万马力的电能到距离 26 英里外的布法罗市。瀑布在电力发明之前,只 能被当做壮观的自然景观,而当电力系统发明之后,就会发现瀑布的水落差是非常重 要的自然资源,而谁占有了这样的资源,谁就拥有了巨大的财富。对于自然资源的垄 断或攫取,能够让企业或者国家在竞争上处于优势位置,因此有必要从自然资源的角 度重新看待新技术的发展。当一项新技术出现之后,创新实际上是需要讲究市场规模 的。而对于时代的改变来说,创新的规模才是最关键、最本质的事情。 回到计算机的发展,最开始的电子管还会发光发热,存在巨大的能耗问题。后来 发明了晶体管,硅就成为了一种新的自然资源,而这种材料在地球上到处都是,使得 新造晶体管比维修电子管更加便宜,这就导致了商业模式的重构。由此可见,自然资 源会决定很多事情。 对于计算机、AI 的发展而言,算力和数据都是重要的生产资料。算力涉及到晶 体管、存储网络等,而数据则需要当做一个新的自然资源重新思考。在信息时代,计 算机的发展就是出现了各种各样的数据库,通过计算机取代了许多需要人工的填表工 作。而在智能时代,一些低门槛、低复杂度的事情都可以被计算机自动完成。回过头 来看,计算机在信息时代对算力和数据利用的规模都比较小,PC 时代所使用的算力 和数据可能仅仅来源于自身,但在智能时代的软件操作,利用的可能是云计算海量的 数据和算力。因此,今天新的软件才能解决不一样的问题,它对效率的提升会是信息 时代的无数倍。云计算有效地完成了算力的规模化,数据的规模化曾经期望通过大数 据来完成,但目前大数据并没有得到充分应用,各行各业依然在处理小数据。今天我 们谈论机器智能到底应该设计成什么样的软件,其实应该看这个智能软件到底消耗多 少算力和数据,从规模上来判断。如果一个智能软件没有消耗非常多的算力与数据, 很难想象它能够提升非常高的产能。 要实现数据的规模化,其实最重要的就是 IoT。今天,通过大量的 IoT 设备,会 源源不断地采集海量的数据,数据规模远远大于人工填表时代所产生的数据规模。人 工填表采集的数据依然认为是信息时代采集的数据,而 IoT 设备采集的数据则是满足 智能时代所需数据规模的基础。数据要想成为自然资源,规模很重要。 对于数据的成本而言,AI 的成本高是因为数据成本非常高。算力成本通过晶体 管、集成电路、云计算已经有效地实现了规模经济,可以在实现路径中逐渐收敛,并 且符合摩尔定律。而数据成本依旧非常高,这主要有几点原因:第一,对很多 AI 算 法而言,数据打标的成本非常高,往往需要人工参与,因此整个学界和产业界都在思 考如何让机器自动打标签,进而有效降低数据成本。第二,IoT 设备以及全链路数据 采集的成本过高。IoT 设备不生产数据,而是采集数据,通过 3G/4G/5G 的发展降 低了设备数据采集链路的成本。数据采集之后,还需要考虑如何存储和加工,需要综 合考量成本,也需要和上层的应用软件形成互动,所以人工数据治理也浪费了大量时 间。只要需要人工参与,效率一定不高,成本也会上升。因此,学术界和产业界也在 思考如何让机器自动进行数据治理,解决数据的质量问题。当这些全部完成之后,才能让数据成为在智能时代能够被有效使用的自然资源。
Lee_tianbai 2020-12-31 18:01:00 0 浏览量 回答数 0

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