发布时间:2023-06-09 12:30
文|史中
(零)
有人说,中年人的崩溃,总在一瞬间。
2016年的一天夜里,360儿童手表的产品经理收到一张汕头用户发来的截图,上面写着一个问题:“爸爸妈妈离婚了怎么办?”
360手表里有一个卡通语音助手“巴迪龙”,小朋友日常可以问它天马行空的问题。如果是简单的问题,比如“开水有多少度”,那人工智能就会直接回答;如果遇到了人工智能回答不了的难题,就会通过 App 转发给家长,引导家长和孩子沟通。
这位小朋友,碰巧问出了人世间最难的问题。也许总有一天他会听到罗大佑的那首歌:“爱是没有人能了解的东西。”
孩子的爸爸,刚刚在离婚官司里大杀四方争取到了抚养权。他没日没夜拼命赚钱,给孩子买最好的衣服,最好的玩具,当然还有这块手表,他就是要证明,即使没有妈妈陪着,孩子也一样是最幸福的。
可是,看到孩子对最信任的巴迪龙偷偷问出这个问题的时候,他收刀入鞘。爱就是爱,世间并没有等价物可以与爱交换。他决定把自己的故事分享给360,才截了这张图。
在时任360儿童手表产品负责人孙浩的记忆中,这是一个产品经理重要的人生时刻。因为有人曾那么信任他们,把内心世界的柔软和盘托出,冰冷的塑料外壳因此有了人间的温度。
这个故事,也许可以算作360硬件团队的一则“人生寓言”。
巴迪龙
说到360,你脑海里应该会浮现出“杀毒”,要不就是“浏览器”、“搜索”,要不就是“3Q大战”,当然还有些不那么友好的词汇。但我猜绝大多数人和我一样,总是慢一拍才想起来,360其实还出过很多硬件产品。
我的个人感受是,但凡用过360的硬件,无论是智能摄像机、行车记录仪、智能门铃还是家庭防火墙(路由器),总会感受到一种“别致的性格”。
举几个例子你感受一下:
比如他们开创了儿童手表这个品类,还第一个在手表上为孩子增加了智能语音助手;
比如他们在智能门铃上增加了“声音修改器”,让独自在家的女生可以变声为猛男和门外的人讲话;
比如他们为智能音箱增加了童声,只要是小朋友对音箱说话,就切换成童声回答。
比如他们的路由器 App 增加了管理小朋友上网行为的功能,可以防止游戏沉迷,甚至还能扫出酒店有没有隐藏摄像头。
比如他们在家庭摄像机上增加了“分享”功能,可以把自己的视频画面分享给千里之外的家人实时查看。
这已经足够把360的东西从小米、华为这些大厂的同类产品中区分出来。
不过,这个“别致的性格”到底是从哪来的?它背后究竟是一群机会主义者还是理想主义者?我瞅准机会,逮住360硬件团队的技术产品大牛、软件中台部总经理孙浩,在咖啡馆的角落里聊了一下午,从烈日当空到余晖斜映。
岁月浩瀚,故事太多。他想来想去,决定用360硬件产品线中最有“性格”的产品之一——360摄像机——来娓娓道来他和同事们的光荣与梦想。
而顺着他的故事,我也发现了一段更为波澜壮阔的历史历程。我想把这些讲给你听。
孙浩
(一)
讲故事前,不妨给我两分钟介绍一下孙浩老湿。
总看浅黑的浅友们可能知道,360经常出“奇人”。
你看,有修车修到一半忽遇高人点化成为黑客的李均,有白天在工厂上班晚上自学开发出军用级卫星追踪雷达的郝经利,有上课鼓捣文曲星鼓捣成世界级漏洞大神还跟美帝斗智斗勇的MJ……数不胜数。
当然,这些奇人能加入360的最大原因还是那个天天穿着红T恤,一拿到话筒别人就抢不过来,一看到人才就手痒不搞到手誓不罢休,现在天天奔走呼号要用安全大脑保卫祖国的周鸿祎。
巧了,孙浩也是一个奇人,他加入360也是因为周鸿祎。
2012年,还在河海大学自动化系读研的孙浩因为爱好,在天涯、虎嗅、钛媒体上发了很多分析智能硬件的文章。没想到2013年被眼尖的老周看到了,“钦点”人事部门把这小子招到360来搞硬件。
这是当时一篇文章的截图
老周没看错人,孙浩确实是个“搞机达人”:大学期间几乎拿遍了电子设计类竞赛的所有奖项,上学这几年他把还自己的手机刷得底朝天。限制他没有冲去美国 CES 电子展朝圣的因素只有一个——穷。
那一年可真是智能硬件的春天。
谷歌宣布32亿美元收购了 iPod 之父创建的智能家居硬件公司 Nest,Pebble的新手表在CES上火爆亮相,弗林特艺术中心里,Apple Watch 艳压群芳。
在中国,爱耳目、小蚁先后推出智能摄像机,不仅在极客圈子一时风光无两,还成功地引起了吃瓜群众的注意,好多愿意尝鲜的人,都给自己家装了个摄像头。“家庭安防”这个市场像孙猴子一样从石头缝里蹦了出来。
被称为“小水滴”的360摄像机,也是在这第一个浪头中推出的。
那时候孙浩还在儿童手表团队,和摄像机算是“兄弟连”,不过他也全程目睹了同事们的骚操作。
这群人不是一上来就去找供应链磕成本,也没挑灯夜战肝代码,而是舒服地窝在沙发里。。。他们没有摸鱼,而是在做一件无比重要的事情——思考。
思考两件大事:第一、我们为啥要做摄像机?第二,谁需要我们的摄像机?
为啥做?为了赚钱。谁需要?有人住的地儿都需要吧。。。如果这样想,那产品不可能成功。
倒回去,重新想。
为啥要做摄像机?
因为360是做网络安全的,在吃瓜群众心里的认知和护舒宝类似,关键词是“安全”、“省事”、“放心”、“不侧漏”。所以,360做家庭摄像机的终极目的也是为了给人们安全感。
谁需要360的家庭摄像机?
缺啥补啥,没有安全感的人需要360的家庭摄像机。这个国度里最没有安全感的,一是“上有老”的人,二是“下有小”的人,三是“上有老下有小”的人,换句话说,就是 苦逼的社畜 社会的“中坚力量”。
其实,这两个问题360内部早就想清楚了。你看,儿童智能手表能让操碎心的家长随时能得知孩子的状况,后来的行车记录仪能保护家人平安归来,路由器能帮助家里老人孩子安全上网不翻车。说到底,这些都是为“中坚力量”增加安全感的产品。
说回我们的故事。回答完这两个问题,360摄像机团队要做的事情就一下子变得具体而别致了。
举个例子,他们一开始就做了一个剑走偏锋的功能——“哭声检测”。
这功能说出来很简单,就是如果你家娃哭了,摄像头就能“听”出来, 这可以让很多没办法陪在孩子身边,由家里老人或者保姆照看孩子的“中坚力量”宽心不少。
没想到,这个简单的哭声检测功能推出之后居然大受欢迎,搞得当时很多用户还去其他牌子摄像头的网店下面留言:“你们为什么没有哭声检测?”
看,“中坚力量”的痛点比一般人想象中要大。
别看功能简单,背后的技术原理却并不简单。接下来扶稳坐好,就从这个“哭声检测”开始,我带你去看一条澎湃的技术大河。
(二)
细节在于一颗芯片上。
摄像机很小,价格也很便宜,所以其中的芯片计算力并不大。但是,判断周围有没有哭声的重任却全部压在这颗芯片上。
具体来说,“哭声检测”实现的技术流程拢共分三步:
1、团队会找来一堆婴儿哭声的声音数据。
2、在360的内部,用算法对这些数据进行学习训练,产生出一个可以识别哭声的“模型”。
3、把这个模型“塞”进摄像机芯片里,它就可以实时判断哭声了。
现在问题来了。
刚才说过,受限于成本,摄像机里的芯片计算力和运行空间都很可怜,装不下那个模型。这就像一个小学生,要被逼去解微积分问题。。。这可怎么办呢?
所以,要想把哭声识别的模型塞进那么弱的芯片,就要先对模型进行裁剪和优化。
这个裁剪的工作,难度不亚于把大象塞冰箱。如果裁剪得不够狠,就塞不进芯片;如果裁剪得太狠,就会让模型变得太糙,造成漏报或误报——孩子真哭了却没有发现,或者稍有风吹草动就会被识别为“哭声”。。。
就像一张片,压缩得太厉害就失去了风采↓↓↓
当时就为了这个小小的哭声模型裁剪,算法团队和产品团队折腾了个够。
不过,之后的故事证明,他们这番折腾具有历史意义——直接把自己给逼上了“人工智能”的不归路,而这条路恰好通向新世界。
不久后,团队“得寸进尺”,准备开发另一个功能:“人形检测”。
这个功能说起来也很简单。
当陌生人闯进了你家,摄像头要在第一时间反应出来视野里有个“人”,然后给机主发警报信号。这就是“人形检测”。
他们还想参照“哭声检测”的方式,先在360内部训练一个能识别出人形的模型,然后塞进摄像头的芯片里。
结果,一个更难的难题出现了。
人形识别的模型比声音识别的模型大多了,在端侧算力不够的情况下,很难依靠 CPU 把这个算法跑起来。
摆在团队眼前的有两条路:1、把摄像机里的芯片大幅升级,每台成本要增加很多;2、找到一个变通的技术方案,既不升级摄像机硬件,还要把人形识别做出来。
增加成本这个选项肯定是不能选的。本来360摄像机就是紧贴成本价销售的,算上后端云服务已经亏损了,如果在每一台里再加入这么贵的一个芯片,摄像机的零售价就会增加很多,用户未必能接受。可走的路只有第二条。
经过冥思苦想,工程师们突然脑洞大开,方法有了!
他们的方案是这样的:
1、摄像头内部的芯片不检测“人形”,只检测画面里“有没有物体运动”。(这个模型相对简单)
2、一旦有物体运动,就截一张图,经过脱敏、加密发送到云端的人工智能进行识别。
3、云端的人工智能算力充沛,可以轻松判断这张截图里有没有人。如果有,就向用户发送提醒。
你感受一下,这其实就是把主要的计算任务从“终端”给挪到了“云端”。
这里孙浩特别跟我强调了一下,摄像机传到云端的画面,是经过完全脱敏的,可以理解为把画面打散成了一堆数字密文,没有人能看到具体的画面,所以用户不用担心隐私问题。
虽然问题是解决了,但大伙儿都知道这是个妥协方案,并不完美。
图片上传,本身需要耗费大量带宽,云端每天几亿次的AI调用也是真金白银的成本;而摄像头往往在家里放置的位置比较高,有一个俯视角,这种情况下只通过一帧截图判断画面中是否有人,也难免会出错。(这种角度即使是人也可能看花眼)
矛盾就此激化:做一个“人形检测”已经困难至此,360摄像机团队很多进一步的设想就更是难以实现了。
例如,他们当时想做一个“跌倒检测”,判断家里的老人有没有跌倒。
判断一个人摔倒不能只通过一帧画面(否则躺在床上也会被认为是跌倒),而是要有一个动态的视频。可如果成千上万的摄像头都把视频传输到云端,成本就会太大了,无法接受。这个想法只能暂时被搁置。
再例如,他们还想做一个“儿童爬高检测”,防止家里的小朋友跑到窗台这类危险的地方。同样受制于成本,这个功能也被搁置了。
那时候,虽然“小水滴”销量节节攀升,但同事们心里总是压着石头。如果一直被成本牵着鼻子,团队费尽心思想出来的脑洞功能就没办法进入实践阶段。
现在,主要矛盾就变成了:“中坚力量日益高涨的家庭安防需求”和“技术落地需要付出的成本”之间的矛盾。
这样下去是不行的。360摄像机团队下定决心,秘密研究一个“新物种”。
(三)
先别着急看“新物种”。
刚才提到一些生词,这里需要稍微整理一下。
人工智能的计算力大致可以分为“云上计算力”、“边缘计算力”、“端上计算力”这么三种。
“云上计算力”架设在集中的计算中心里,由成千上万的顶级芯片组成。(阿法狗下棋就用的是10w台服务器规模的云端算力。)云上计算力就像一个水库,非常广阔,取之不尽用之不竭,但它的问题在于:从终端到云的传输需要带宽成本和时延成本。
“边缘的计算力”是一个高性能服务器,一般布置在距离使用现场较近的地方。它的计算力就像你家的水壶,里面的水也不少,可以供全家人喝。
“端上计算力”往往只有一个小芯片,它的计算力就像你的茶杯,一口就可以喝光。虽然战五渣,但所有的信息传输和计算都发生在同一个硬件内部,速度极快,安全性极高。
好,回到我们的故事。
既然单独使用端上的计算力太弱,全部连接云上计算力成本又太高,目测最好的方案就是——把“云边端”三种计算力结合起来灵活使用。
这就是新物种——“360家庭安全大脑”的由来。
这个“360家庭安全大脑”,最初是360“首席脑洞官”周鸿祎想出来的。他的构想是酱的:
除了已有的云和端的计算力,还要在家里多布置一个边缘节点(服务器)作为最主要的计算力,对一个或多个摄像头采集的视频画面进行实时分析,判断整个环境中有哪些正在发生的风险,然后第一时间做出反应,达到一个“赛博管家”的状态。
注意,家庭安全大脑的核心恰恰在于那个“边缘计算节点”。由于边缘服务器的计算力比摄像机里的大多了,家庭内部的局域网又快速免费,这不就可以随心所欲想用什么姿势算就用什么姿势算了吗?
就这样,2019年,孙浩被指定为家庭安全大脑的产品负责人。他和同事们抱着一个大服务器(边缘节点)兴高采烈地走进了公司为他准备的实验场地——老周的别墅。
为了充分试验技术,这帮狼人给老周家布置了20多个摄像头,有的对着门外,有的对着屋里,有的对着窗户,有的对着院子,相当于20只眼睛和耳朵在为背后这个安全大脑收集信息。
这个大脑是怎么工作的呢?孙浩简单总结了一下,它有三个引擎,发挥三大作用:
1、AI调度引擎——负责搞清楚发生了神马
2、边缘场景规则引擎——负责判断它是否严重,应该怎么做
3、云端场景规则引擎——负责二次确认事态,然后判断还能怎么做
举个例子你就明白了:
第一步:AI调度引擎就像侦察连长,下面有很多侦察兵(AI模型)。
这些AI模型有的负责识别哭声,有的负责识别狗叫,有的负责识别烟雾和火苗,有的负责识别人的移动,有的负责识别人脸,总之,只要发生在视频监控范围内的“事件”,他们都能判断出来。
这就是“烟雾识别”
注意,有事件发生不一定代表有危险,还需要下一道工序。
第二步:边缘规则引擎就像参谋长,负责根据侦察兵的线报给出决策。
如果发现一个人从你门前经过,这就是个低风险的事件;但如果一个人在你门口停留一分钟来回张望,这个风险等级就嗖地一下上去了。
遇到高风险等级,系统就要采取点措施了。例如,总在门口张望的人,可以通过智能门铃自动播放一段录音:“你总在我家门口干神马?!!”再例如,探测到火苗或者浓烟,就要立刻通知主人,可能有火灾。
检测到人移动,可以联动灯光闪烁
第三步:云端场景规则引擎就像总司令。总司令不会整天盯着鸡毛蒜皮的小事,只有需要综合大量信息判断的情况,他才会出山。
例如,一个人反复出现在你的家门口,边缘规则引擎只能判断这个人危险,但具体有多危险它就不知道了。如果数据打通,系统就可以把这个人的照片发送到云端,然后通过云端和公安机关追逃系统比对,如果发现此人是在逃人员,就立刻报警没商量。这种大规模数据处理,只能在云端完成。
哪怕犯罪分子整容也不怕
OK,有这三个引擎垫底,就好像形成了一个乐高积木的万能底座。无论再来什么新的AI模型,或者新的边缘规则,都可以直接垒在上面。如此一来,“中坚力量”随便有什么特殊需求,也许都可以轻松满足。
什么“特殊需求”呢?来跟中哥放飞想象。
比如你可以开发一种AI模型,可以识别画面中的花瓶;再开发一种AI模型,可以识别画面中的猫咪;然后利用规则引擎做如下编排:当你家主子靠近桌子上的花瓶时,就可以警铃大作灯光闪烁,直接打消主子打碎花瓶的念头。
通过类似的方法,也可以开发出防止狗狗翻垃圾桶的规则,还可以开发出防止小朋友大闹的规则,还可以开发出罚老公跪键盘不准偷偷起来的规则等等等等。总之,凡是你立下的“家规”,家庭安全大脑就有办法帮你执行。
不过,这里还有个大问题,浅友们可能已经看出来了。刚才我们一直说成本,这样一个边缘计算节点本质上就是一台电脑,那成本最少是几千块。如果家里没个别墅,好像不需要兴师动众搞这么一套安全大脑。
其实,就在家庭安全大脑研发的初期,360的很多同事也觉得这玩意儿的性价比不好。甚至有人私下里议论,孙浩做的是“皇帝的新装”。
干了这么多年产品经理,孙浩当然也知道,由于成本高昂,现阶段家庭安全大脑的市场并不会很好。
“但我知道我必须做。”他说。
因为人不能只活在现在。从长远来看,端上的人工智能芯片算力一直在快速增长,同时价格一直在下降。我们做的这些技术,现在看起来需要一个大服务器来支撑,但是在未来也许摄像机里一个5美元的芯片就可以胜任了。到那时候,我们的产品就能真正走进每一个人的家里。如果你相信那一天会到来,就必须从此刻开始积累技术。
不过,家庭安全大脑并不想想象中那么被冷落。这套系统发布之后,意外受到了很多企业用户的稀罕,他们并不是用来看家,而是用来“看厂”。
例如,有爆竹生产厂需要一套安全大脑来监控是否有失火情况发生,有建筑工地需要安全大脑来检测工人们在场地内是否佩戴了安全帽。
由于孙浩和同事们在设计的时候,就兼容了多个视频格式,所以只要把厂区内原有的监控探头信号接进安全大脑的边缘服务器,就可以直接开始工作了,不用费力气更换成360的摄像机。
而因为有了那三套引擎的基础结构,只要稍微调整其中的模型和规则,就可以把家庭安全大脑改成“厂区安全大脑”,或者是“超市安全大脑”。
虽然在企业用户那里风生水起,但孙浩心心念念的仍然是普通的个人用户。他总是固执地相信,只有当人工智能芯片的成本全面降低的时候,才是普通人真正沐浴人工智能光辉的那一刻。
幸好,芯片算力的大河一直奔涌,越来越宽,孙浩和同事们就在岸边静静等待,望眼欲穿。
(四)
人们对人工智能芯片的渴求,芯片界的大牛早就看在眼里。实际上,他们一直在星夜兼程。
2015年,百度顶尖人工智能大牛余凯突然宣布创业,他建立的“地平线机器人科技”正是剑指边缘和端上的人工智能芯片。地平线有两大产品线,“征程”系列专门为自动驾驶服务,而“旭日”系列恰恰是为AI摄像头服务。
地平线创始人余凯在芯片发布会上
而就在半年后的2016年,85后大牛陈天石带领中科院龙芯旧部创立了寒武纪,同样把端上的人工智能芯片作为突破口。(寒武纪是一个生命大爆发的地质年代,这个名字也寓意未来端上的智能会像寒武纪的生命那样爆发。)他们推出了寒武纪1A处理器,直接和华为手机达成合作,被集成进了麒麟970芯片,成就了全世界第一台带有AI芯片的手机(华为 Mate 10)。
寒武纪芯片
2018年,在和寒武纪合作了两年之后,华为也突然宣布独立进军全链条 AI 芯片,发布了纯自研的达芬奇架构的昇腾系列芯片,包括用于云上的昇腾910和用于端上的昇腾310。
华为人工智能芯片矩阵图
与此同时,很多传统的芯片厂商例如北京君正、中天微(被阿里收购)、杭州国芯等等也都推出了具有人工智能计算能力的芯片。
除此之外,依图科技、Rokid、比特大陆这类人工智能、机器人和矿机公司也在进入人工智能芯片深水区。
这些芯片都在以你想象不到的百米冲刺速度进入各个智能设备。
说到这里,要介绍一个术语:TOPS。
这是一个描述芯片运算能力的单位,1 TOPS 意味着一个芯片一秒钟可以完成“一万亿次”运算。
今天(2020年),云端人工智能芯片一般单片算力在 100 TOPS 以上,而边缘人工智能芯片一般单片算力在 10 TOPS 左右,端上的人工智能芯片一般单片算力在 1 TOPS 的水平。
在中国市场上,云端人工智能芯片仍然是以美国企业例如英伟达、AMD、赛灵思、谷歌、微软的芯片为主,阿里、百度、华为也分别自研了云端芯片;而在边缘和终端,国产芯片和美国虽有不小差距,但并没不可逾越的鸿沟。
现在 0.5 TOPS 的端侧AI芯片可以达到5美金以内,将来一定会降到3美金以内;如果将来端侧芯片可以普遍达到 1 TOPS 的算力,就可以实现人脸闸机的功能;如果一个家庭的边缘算力达到 5 TOPS,就完全可以实现全功能人脸识别和人体关键点识别。
未来某一天,一个设备端也许可以轻松集成上百TOPS 的计算力,这相当于一辆特斯拉目前所拥有的算力。有了这么强的算力,摄像头就可以深刻地理解视频中的内容,成为更高级意义上的人工智能终端。
孙浩说。
这并不是一个产品经理的YY。2020年夏天,360又发布了一系列智能摄像机的更新版,其中就加入了最新的 AI 芯片,原来必须到云端去做的“人形检测”,现在已经可以在终端上实现了。
孙浩和同事们所期待的事情,正在一件一件缓慢而坚定地发生。
在孙浩的想象中,未来也许家庭安全大脑就不再是一个冰冷的服务器,而是一个能够察言观色,体贴入微的智能管家。有它在,“中坚力量”们大可以放心地去人海里挣扎,不用担心后顾之忧。
而你大可以把孙浩他们的理想国叠成一只小纸船,放逐在轰轰烈烈的“AI 算力平民化”的历史洪流中。
(五)
孙浩的妈妈在老家,总是关心他的生活。于是孙浩就把自家门铃的影像通过“家庭成员分享”的功能分享给了她,她可以知道儿子什么时候回家什么时候离家,感到安心。
孙浩的外婆失明了,有时候有些糊涂,他就在外婆家放置了一个摄像机,舅舅们都可以通过摄像机随时看到老人们的情况。
不过,一个采集家庭内部视频和音频信息的设备,难免会陷入隐私和便利的两难。
举个例子,人在家有时候不会穿戴那么整齐,即便是家人也不方便随时查看实时画面,那这种情况下怎么保护个人隐私呢?
孙浩和同事们深受这种问题的困扰。后来,他们想出了一个“360风格”的大脑洞——骨骼显示。
简单来说,骨骼显示是基于人体的关键点检测,在背景中根据人的状态把“骨骼”画上去。所以,家人在画面里看到的只有人的“动作”,而非人的“皮囊”。
这种情况下,就既可以看得出来家人的健康状况,又可以不侵犯家人的隐私。孙浩告诉我,现在这个骨骼显示技术正在最后的实验中。
真正的科技进步,应该是给人们带来快乐的。
孙浩说。
日常,孙浩也经常会刷各种社交媒体和短视频,经常会看到网友分享的感人视频。例如,有的老人不会用智能手机,但他知道家人在摄像机对面看着他,于是每天向着镜头分享日常的点点滴滴。
像这样的画面还有很多。
这些镜头,很多都是由360摄像机记录下来的,它们都成为摄像机团队的珍藏记忆。
从内心里,我们真的是想帮助更多人,给社会做些贡献。公司目前也只是要求我们团队不亏钱,养活自己就行。
孙浩一脸真诚。
“那你们现在还亏钱吗?”我问。
“亏,也许很快就不亏了。”他笑。
2018年,原来的360智能硬件事业部改了个名字,叫做360智慧生活集团。看起来,为“中坚力量”保驾护航这件事,他们还打算认认真真地死磕下去。
整个聊天中,孙浩能如数家珍地说出各个型号的芯片和它们的价格区间。他时而抱怨如果360的硬件产品销售量再大一些,就可以拿到更好的价格;时而又对芯片行业整体成本的日益下降而欢欣鼓舞。他说,芯片成本每降低一块钱,就意味着有更多的人可以沐浴在这些人类最先进的科技之下。
他最不希望看到的事情,就是自己和团队研究的技术成为“少数人的特权”。
“还有,我们坚定地支持国产,设备里用的都是国产芯片。”他说。
告别孙浩,我突然想到亚马逊的创始人贝佐斯说过一句话:善良比聪明更重要。
我也渐渐明白,无数个和孙浩相似的人,在漫长的时间里,小心地定义了360的硬件产品。
时至今日,做硬件似乎已经成为了巨头的游戏。以360硬件团队的体量,在巨头补贴的狂轰滥炸中活下去,确实需要更多的勇气和坚持。所幸这些年,他们完成了一次次的突围,他们站在你我的面前。
相比大河的汹涌轰鸣,小溪的静谧和梦想似乎总被掩盖,但我却总想停下来,靠近一点,听听他们的光荣与梦想。
再自我介绍一下吧。我叫史中,是一个倾心故事的科技记者。我的日常是和各路大神聊天。
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