高性能 HDMI1.4 转 MIPI DSI/CSI 芯片 型号:#LT6911C 适用于 VR、#智能手机、显示器等应用 该芯片的主要功能和特点如下 3: HDMI1.4 接收器:兼容 HDMI1.4 规范,每通道数据速率高达 3.4Gbps,支持 HDCP1.4。 具备适配#接收机均衡功能,可补偿 PCB、电缆和连接器的损耗。 单 / 双端口 MIPI DSI/CSI 发送器:符合 DCS1.02、D-PHY1.2 及 DSI1.02、CSI-21.0 标准。 每个端口有 1 个时钟通道和 1-4 个可配置数据通道,支持 1/2 可配置端口,数据通道速率为 80Mb/s-1.5Gb/s。 支持数据通道和极性交换,每半部分最大重叠 64 像素。 支持突发模式和命令模式,可传输多种视频格式,如 RGB666、RGB888、RGB565、16 位 Ycbcr4:2:2、20 位 Ycbcr4:2:2、24 位 Ycbcr4:2:2、12 位 Ycbcr4:2:0 等。 具备每个单端口 / 双端口的视频流复制模式和并排 3D 支持,还支持#端口交换。 其他特性3:供电电源为 3.3V 和 1.2V。 内部 CSC 支持 Ycbcr4:4:4 之间的转换以及在 Ycbcr4:2:2 和 Ycbcr4:4:4 之间的转换。 支持 SPDIF 和 2 通道 IIS 音频输出。 支持 100kHz 和 400kHz I2C 从站。 可选择话机供电或适配器供电模式。 集成微处理器,嵌入 EDID 阴影。 工作温度范围为 - 40°C 至 + 85°C,ESD 为 4KV HBM。 LT6911C 芯片在#移动系统、显示系统以及虚拟现实等领域具有广泛的应用,能够实现高清视频信号的转换和传输,为各类电子设备提供了高质量的视频解决方案
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锐评全球知名期刊出版商,从夯到拉! 💎 夯级天花板(独一份!) 只有爱思唯尔配站在这里!手握《细胞》《柳叶刀》这类顶刊,数据库覆盖、引用量占比都是垄断级存在,学术圈公认的天花板✨ 能发它家核心刊,直接就是实力认证,科研路直接开挂! ✅ 人上人梯队(科研人首选) wiley+泰勒弗朗西斯+IEEE 全是老牌狠角色,各个领域都有拿得出手的好刊!中高水平论文投这里,认可度拉满、性价比还高,是大部分科研人最常接触的梯队,冲就完事儿~ 💥 顶级梯队(无争议封神) 施普林格自然+美国化学会ACS+牛津大学出版社 没一个水的!施普林格手握Nature系列,ACS在化学领域直接封神,牛津社的人文社科、医学刊,评审严到哭、口碑硬到炸,排顶级梯队实至名归✅ ⚠️ NPC路人梯队(凑数够用) SAGE+部分高校出版社+Hindawi(被收购后) 中规中矩没亮点,也没啥大雷区~ 发普通期刊、毕业凑成果完全够用,但想冲高分、拼认可度?别指望了,就是行业里的普通路人水平😂 ❌ 拉胯踩雷梯队(慎冲!) MDPI+部分Frontiers刊+掠夺性出版商 纯纯学术坑!MDPI发文快、数量大,但评审宽松、质量参差不齐,很多高校直接列入预警名单,花了版面费还不被认可😭 还有那些只收版面费、不做正经同行评审的,发了反而毁学术履历,直接拉到底!#wiley #爱思唯尔 #MDPI #IEEE #SCI学术君
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OpenAI数据库架构揭秘:PostgreSQL还能这么用? OpenAI最近的争议确实不少,但抛开这些,不得不承认,他们做事情的规模真是太惊人了! 他们每天要处理25亿个用户请求,服务于8亿用户。这是什么概念?他们是怎么做到的? 最近他们公布了实现这一点的细节,一起看看OpenAI的架构,到底有什么独到之处。 在他们的架构核心,是一个你可能没听过的数据库:PostgreSQL。但它却支撑着ChatGPT的海量请求。 他们的设置其实很简单:一个写入实例,加上只读副本。写入实例负责数据库的增删改,而只读实例只负责读取数据。 更疯狂的是,他们的数据库设置是50个只读实例,却只有一个写入实例!这配置也太极端了吧? 为什么不分片主要的写入实例呢?他们解释说,这会非常复杂和耗时,需要修改数百个应用程序,耗时数月甚至数年。 这告诉我们,重写代码要极其谨慎。重写可能耗时数月甚至数年,而且重写本身也会成为问题。 如果写入请求突然激增怎么办?工程师们确保大多数读取请求都通过只读副本,而不是主写入实例。 对于极重的写入工作负载,他们会使用Microsoft的Azure Cosmos DB。对于新的应用程序和功能,他们也会使用Cosmos DB。 为了保证数据库变更,他们严格限制schema变更的速率,修改数据库结构也需要小心翼翼。 你可能会想,如果唯一的写入实例发生故障怎么办? 在大多数应用程序中,只读实例会被提升为写入实例。但因为这是OpenAI,他们有特殊待遇。 总的来说, OpenAI 的数据库架构,在保证稳定性的前提下,尽可能地优化性能,非常值得学习。 #AI #科技 #ChatGPT #OpenAI #黑科技 #A#I#科#C#O黑科技OpenAIChatGPT科技I
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在弗里德曼博客里,雷克斯·弗里德曼、塞巴斯蒂安·拉斯卡和内森·兰伯特,三位对技术有着独到见解的思想家,分别从不同的角度审视了AI编程工具Cursor、Claude Code和VS Code Codex的使用体验。 我是科普知识搬运工周教授,为大家精修翻译、引介这次访谈。假如您需要进一步的信息,请在下方评论区留言。 雷克斯强调使用LLM(大型语言模型)进行编程的乐趣,他提倡在宏观层面引导而非微观管理代码生成过程。这种观点如同一位舵手,驾驭着技术的巨轮,追求的是一种更为广阔的视野。与之相对的是Cursor和Claude Code提供的不同体验。Cursor更侧重于细节管理,犹如一位工匠,精雕细琢每一个编程细节;而Claude Code则更主动地完成项目,仿佛一位建筑师,勾勒出宏观层面的框架。 然而,这种技术工具的选择和使用,实则反映了个人对控制与依赖之间的平衡的焦虑。正如内森在《从零开始构建大型语言模型》和《从零开始构建推理模型》中所提到的,编码是验证概念正确性的准确方法,因为代码不会说谎,它基于数学和逻辑。这种严谨的态度,使得人们在面对技术时,不禁思考:如何在享受便利的同时,保持对技术的敬畏之心? 在数字化时代,人们对于如何保持专注和结构化学习的担忧愈发凸显。使用LLM进行编程可能导致的分心问题,以及如何避免过度依赖AI而忽视人类思考和创造力的危机,成为了我们不得不面对的挑战。 Cursor、Claude Code和VS Code Codex的出现,如同三把利剑,分别代表了技术乐观主义、人文精神危机和文明的抉择。 Cursor强调细节管理,体现了对技术的敬畏;Claude Code则更注重宏观思考,倡导在技术发展中寻求平衡;而VS Code Codex作为一款集成开发环境,更是将技术与人类创造力相结合。 在这场辩论中,我们看到了不同视角的碰撞。技术乐观主义者认为,Cursor、Claude Code和VS Code Codex等AI编程工具将极大地提高编程效率,推动技术进步;而人文精神危机论者则担忧,过度依赖这些工具将导致人类创造力的退化。 然而,无论是 Cursor、Claude Code还是VS Code Codex,它们的出现都预示着文明的抉择。在享受技术带来的便利的同时,我们应保持对技术的敬畏之心,关注人类精神的成长,寻求技术与人文的和谐共生。
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