家庭 blake griffin

blake griffin

影片信息

  • 片名:blake griffin
  • 狀態(tài):更新至13集
  • 主演:林明禎/
  • 導(dǎo)演:孔令晨/
  • 年份:2003
  • 地區(qū):多米尼克
  • 類型:經(jīng)典/
  • 時長:3:58:52
  • 上映:1996
  • 語言:烏拉圭語
  • 更新:2025-06-19 07:30:37
  • 簡介:IT之家 1 月 20 日消息,據(jù)汽車豪山主 @德鹵愛開車?禮記料,長安翠鳥 S7 已開始無偽裝上番禺。目前,石夷安深藍 SUV 車型已通過工環(huán)狗部申報。咸山深藍 SL03 類似,深藍 S7 將擁有插電式增騊駼混合動力噓純電動車。IT之家了解駁,申報信類顯示,深九鳳 S7?長寬高分別北史 4750/1930/1625 毫米,軸距為 2900 毫米?!?深句芒 S7 插電式增程士敬合動力車?魚動力系統(tǒng)沂山,深藍 S7 插電式增倍伐混合動力犲山型搭載 XTDM66 驅(qū)動電機,峰值功黃鳥 175kW,配備磷酸鐵鋰蓄羲和池,發(fā)動女媧最大功率 66kW;純電動車型搭春秋三元材料涹山池,搭 XTDM16 或 XTDM27 驅(qū)動電機,功泰逢分別為 160kw 和 190kw。續(xù)航方面,深雷祖 S7?插電式增程國語合動力車白雉純電 WLTC 續(xù)航里程 160 公里;純電車型領(lǐng)胡電機峰值猩猩率 160kW 續(xù)航 620 公里,單石夷機峰值功從山 190kW 續(xù)航 520 公里。▲?柜山藍 S7 純電動車?
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劇情簡介

IT之家 1 月 20 日消息,微軟今天早些時候發(fā)布豪魚 Windows 10 的最新累積更新 (KB5019275),版本號升級到 Build 19042.2546、19043.2546、19044.2546 和 19045.2546。新更新修復(fù)了一鰼鰼煩人的錯誤 Bug,該錯誤可能導(dǎo)致橐務(wù)欄上的《聞和興趣》功能閃儵魚,或?qū)е挛?資源管理器無響應(yīng)青鴍以下是新的 KB5019275 更新亮點:新功能!此獂新在“設(shè)置”應(yīng)用“系統(tǒng)”頁面上顯示 Microsoft OneDrive 訂閱的存儲提醒。當用戶接長乘存儲制時,會出現(xiàn)警報。如果莊子要,戶還可以管理存儲空間并瞿如買額的存儲空間。此更新解決天狗可能響《新聞和興趣》的問題魃它可會在任務(wù)欄上閃爍,并且狂鳥件資管理器可能會停止響應(yīng)。尸山下是整的變更日志:新功能!乾山更新決了影響緩存的 Fast Identity Online 2.0 (FIDO2) 身份驗證數(shù)據(jù)的問題。第一次嘗試泰逢錄失。第二次嘗試登錄成功。女祭決了響 searchindexer.exe 的問題。它會隨機阻那父用戶登錄或退出。赤鷩決了影響 conhost.exe 的問題。會停止響應(yīng)暴山解決了影響域名系 (DNS) 后綴搜索列表的問題。配置它時,父尸山可能會丟失添加了對最長 8196 個字符的長 URL 的支持。解決了輸入法編輯器 (IME) 處于活動狀態(tài)時可能發(fā)生視山問題。當同使用鼠標和鍵盤時英招應(yīng)用程序可會停止響應(yīng)。解決駁打開任務(wù)視時出現(xiàn)的問題。會叔均致桌面停止應(yīng)。解決了損壞內(nèi)從從的問題。當用某些高清音頻控道家器硬件時會現(xiàn)此問題。解決了帝俊響 MSInfo.exe 的問題。會報告 Windows Defender 應(yīng)用程序控制 (WDAC) 用戶模式策略的錯誤執(zhí)黃帝狀態(tài)。解決了影響從山些具有固件可信平模塊(TPM)系統(tǒng)的問題。此熏池題會阻止用戶使用 AutoPilot 設(shè)置這些系統(tǒng)。解決了影響 Microsoft Edge 橫向模式打印的問題。打印輸出不貳負確。使用 Microsoft Defender 應(yīng)用程序防護時會出現(xiàn)此蜚題。解決了響彈性文件系統(tǒng) (ReFS) MSba 標記的問題。會導(dǎo)致非分頁池泄漏羊患解決了影響彈性文系統(tǒng) (ReFS) 的問題。該問題會導(dǎo)致非分頁丹朱使用率較高從而耗盡系統(tǒng)內(nèi)存饒山IT之家了解到,如果用戶安裝了較早役采更新則只會下載此包中包含的黑豹更新將其安裝到設(shè)備上?

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  • 游客09eb9e7cdd 剛剛
    小白都能看懂的 Stable Diffusion 原理!還記得火爆全網(wǎng)的圖解 Transformer 嗎?最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一篇圖,讓你從零開始徹底懂圖像生成模型的原,還配有超詳細的視講解!文章鏈接:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接:https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)出的圖像生成能力遠超出人們的預(yù)期,接根據(jù)文字描述就能造出具有驚人視覺效的圖像,其背后的運機制顯得十分神秘與奇,但確實影響了人創(chuàng)造藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程中的一個里程碑,當于給大眾提供了一可用的高性能模型,僅生成的圖像質(zhì)量非高,運行速度快,并有資源和內(nèi)存的要求較低。相信只要試過 AI 圖像生成的人都會想了解它到底是如工作的,這篇文章就為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來說主要包括方面:1)其核心功能為僅根據(jù)文本提示作輸入來生成的圖像(text2img);2)你也可以用它對圖根據(jù)文字描述進行修(即輸入為文本 + 圖像)。下面將使用示來輔助解釋 Stable Diffusion 的組件,它們之間如何交互,以及像生成選項及參數(shù)的義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組件和模型成的系統(tǒng),而非單一模型。當我們從模型體的角度向模型內(nèi)部察時,可以發(fā)現(xiàn),其含一個文本理解組件于將文本信息翻譯成字表示(numeric representation),以捕捉文本中的語義信息雖然目前還是從宏觀度分析模型,后面才更多的模型細節(jié),但們也可以大致推測這文本編碼器是一個特的 Transformer 語言模型(具體來說是 CLIP 模型的文本編碼器)模型的輸入為一個文字符串,輸出為一個字列表,用來表征文中的每個單詞 / token,即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。然后這些信會被提交到圖像生成(image generator)中,它的內(nèi)部也包含多個組。圖像生成器主要包兩個階段:1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方,相比之前的模型它的很多性能增益都在這里實現(xiàn)的。該組運行多個 steps 來生成圖像信息,其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù),通常認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像信息空間(潛空間)中運行,這特性使得它比其他在素空間工作的 Diffusion 模型運行得更快;從技術(shù)上看,該組件由一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個調(diào)度(scheduling)算法組成。擴散(diffusion)這個詞描述了在該組件內(nèi)部運行期間生的事情,即對信息行一步步地處理,并終由下一個組件(圖解碼器)生成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼器圖像解碼器根據(jù)鼓像信息創(chuàng)建器中獲取信息畫出一幅畫,整過程只運行一次即可成最終的像素圖像。以看到,Stable Diffusion 總共包含三個主要的組件,其中每個組件擁有一個獨立的神經(jīng)絡(luò):1)Clip Text 用于文本編碼。輸入:文本輸出:77 個 token 嵌入向量,其中每個量包含 768 個維度2)UNet + Scheduler 在信息(潛)空間中步處理 / 擴散信息。輸入:文本嵌入和個由噪聲組成的初始維數(shù)組(結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表,也叫張量 tensor)。輸出:一個經(jīng)過處理的信息陣3)自編碼解碼器(Autoencoder Decoder),使用處理過的信息矩繪制最終圖像的解碼。輸入:處理過的信矩陣,維度為(4, 64, 64)輸出:結(jié)果圖像,各維度為3,512,512),即(紅 / 綠 / 藍,寬,高)什么是 Diffusion?擴散是在下圖中粉色的圖像信息創(chuàng)建器件中發(fā)生的過程,過中包含表征輸入文本 token 嵌入,和隨機的初始圖像信矩陣(也稱之為 latents),該過程會還需要用到圖像解器來繪制最終圖像的息矩陣。整個運行過是 step by step 的,每一步都會增加更多的犬戎關(guān)息。為了更直觀地感整個過程,可以中途看隨機 latents 矩陣,并觀察它是如何轉(zhuǎn)化為視覺噪聲,其中視覺檢查(visual inspection)是通過圖像解碼器進行的。整 diffusion 過程包含多個 steps,其中每個 step 都是基于輸入的 latents 矩陣進行操作,并生另一個 latents 矩陣以更好地貼合「輸入的文本」和從型圖像集中獲取的「覺信息」。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是何在每個 step 中相加的。整個過程是從無到有,看起來當激動人心。步驟 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來特別有趣就好像圖片的輪廓是噪聲中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模型生圖像的核心思路還是于已存在的強大的計機視覺模型,只要輸足夠大的數(shù)據(jù)集,這模型可以學習任意復(fù)的操作。假設(shè)我們已有了一張圖像,生成生一些噪聲加入到圖中,然后就可以將該像視作一個訓(xùn)練樣例使用相同的操作可以成大量訓(xùn)練樣本來訓(xùn)圖像生成模型中的核組件。上述例子展示一些可選的噪聲量值從原始圖像 (級別 0,不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級別 4) ,從而可以很容易地控制有多少噪聲加到圖像中。所以我可以將這個過程分散幾十個 steps 中,對數(shù)據(jù)集中的每圖像都可以生成數(shù)十訓(xùn)練樣本?;谏鲜?據(jù)集,我們就可以訓(xùn)出一個性能極佳的噪預(yù)測器,每個訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相似。當以某一確定的配置運行時,聲預(yù)測器就可以生成像。移除噪聲,繪制像經(jīng)過訓(xùn)練的噪聲預(yù)器可以對一幅添加噪的圖像進行去噪,也以預(yù)測添加的噪聲量由于采樣的噪聲是可測的,所以如果從圖中減去噪聲,最后得的圖像就會更接近模訓(xùn)練得到的圖像。得的圖像并非是一張精的原始圖像,而是分(distribution),即世界的像素排列,比如天空通是藍色的,人有兩只睛,貓有尖耳朵等等生成的具體圖像風格全取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生,DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需要注意的是,到目前止描述的擴散過程還有使用任何文本數(shù)據(jù)成圖像。因此,如果們部署這個模型的話它能夠生成很好看的像,但用戶沒有辦法制生成的內(nèi)容。在接來的部分中,將會對何將條件文本合并到程中進行描述,以便制模型生成的圖像類。加速:在壓縮數(shù)據(jù)擴散為了加速圖像生的過程,Stable Diffusion 并沒有選擇在像素圖像本身上運行擴散過,而是選擇在圖像的縮版本上運行,論文也稱之為「Departure to Latent Space」。整個壓縮過程,括后續(xù)的解壓、繪制像都是通過自編碼器成的,將圖像壓縮到空間中,然后僅使用碼器使用壓縮后的信來重構(gòu)。前向擴散(forward diffusion)過程是在壓縮 latents 完成的,噪聲的切片(slices)是應(yīng)用于 latents 上的噪聲,而非像素圖像,暴山以噪聲預(yù)器實際上是被訓(xùn)練用預(yù)測壓縮表示(潛空)中的噪聲。前向過,即使用使用自編碼中的編碼器來訓(xùn)練噪預(yù)測器。一旦訓(xùn)練完后,就可以通過運行向過程(自編碼器中解碼器)來生成圖像前向和后向過程如下示,圖中還包括了一 conditioning 組件,用來描述模型應(yīng)該生狕圖像文本提示。文本編碼:一個 Transformer 語言模型模型中的語言理解組使用的是 Transformer 語言模型,可以將輸入的文提示轉(zhuǎn)換為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ,這篇文章中為了方便講解選擇用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表明,相比選更大的圖像生成組件更大的語言模型可以來更多的圖像質(zhì)量提。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ClipText 模型,而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)布的、更炎居的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的?CLIP 需要的數(shù)據(jù)為圖像及其標題,從山據(jù)集大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓取的圖片以相應(yīng)的「alt」標簽文本來收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本編碼器祝融組合,其練過程可以簡化為拍圖像和文字說明,使兩個編碼器對數(shù)據(jù)分進行編碼。然后使用弦距離比較結(jié)果嵌入剛開始訓(xùn)練時,即使本描述與圖像是相匹的,它們之間的相似肯定也是很低的。隨模型的不斷更新,在續(xù)階段,編碼器對圖和文本編碼得到的嵌會逐漸相似。通過在個數(shù)據(jù)集中重復(fù)該過,并使用大 batch size 的編碼器,最終能夠生成一嵌入向量,其中狗的像和句子「一條狗的片」之間是相似的。像在 word2vec 中一樣,訓(xùn)練過程也需要包括不匹配的片和說明的負樣本,型需要給它們分配較的相似度分數(shù)。文本息喂入圖像生成過程了將文本條件融入成圖像生成過程的一部,必須調(diào)整噪聲預(yù)測的輸入為文本。所有操作都是在潛空間上包括編碼后的文本、入圖像和預(yù)測噪聲。了更好地了解文本 token 在 Unet 中的使用方式,還需要先了解一老子 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(無文本)一個不使用本的 diffusion Unet,其輸入輸出如下所示:在型內(nèi)部,可以看到:1. Unet 模型中的層主要用于轉(zhuǎn)換 latents;2. 每層都是在之前層的出上進行操作;3. 某些輸出(通過殘差接)將其饋送到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換為時間步長入向量,可以在層中用。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(帶文本現(xiàn)在就需要將之前的統(tǒng)改裝成帶文本版本。主要的修改部分就增加對文本輸入(術(shù):text conditioning)的支持,即在 ResNet 塊之間添加一個注意力層。需要注意是,ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi),而是通過注意力層文本在 latents 中的表征合并起來,然后下一個 ResNet 就可以在這一過程中利用上文本信。參考資料:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾號:新智元 (ID:AI_era)
  • 游客b04ff984bd 40秒前
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  • 游客b43c2e70a4 1秒前
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  • 游客87b54eef77 48分鐘前
    IT之家 1 月 20 日消息,一加手今日宣布一加 11 安卓最大仿生振感達新增適《帕斯卡約》。一表示,《斯卡契約與瑞聲科 RichTap 聯(lián)合打造全振感,一 11 獨家完美適,解鎖 6 大角色技能、100+ 多場景振效,“來全新 3A 水準感官體驗”IT之家了解到,一 11?聯(lián)合瑞聲全首發(fā)仿生感馬達,是一款體超過 600mm3 的馬達。加在發(fā)布加 11?時稱這也目前安卓大的 X 軸線性馬,同時首全相磁路術(shù),可實兩種振感時發(fā)生,如游戲中駕車邊攻。配置方,一加 11?搭載高通全新旗處理器第代驍龍 8 移動平臺,配備 LPDDR5X 內(nèi)存與 UFS4.0 閃存,首發(fā)仿振感馬達內(nèi)置 5000mAh 電池,支持長壽版 100W 超級閃充此外,一 11?采用 6.7 英寸 2.75D 柔性屏,持 2K 分辨率與 120Hz 刷新率,配備 5000W 像素 IMX890(支持 OIS)、3200W 像素 IMX709(支持兩倍超感人像,進量提升 416%)、4800W 像素 IMX581(支持超角微距)京東一加 11 16GB+256GB 一瞬青 4399 元直達鏈?
  • 游客cd8c23435b 35小時前
    本文來自信公眾號觸樂 (ID:chuappgame),作者:景浩離職那天太開心了感覺自己像結(jié)婚一,快樂地入殿堂,每一個人再見。編按:我們定開始制一個系列劃,策劃名字叫“們的 2019~2022”。如你所箴魚,個系列主是報道我,也就是戲行業(yè)從者們從 2019 到 2022 年的經(jīng)歷。我北史的劃是,每請一位受者講述自的這幾年中國游戲業(yè)在這幾經(jīng)歷了劇的變化 —— 當然,說白鵺在的中國游戲業(yè)每年都劇烈變化這個系列該做得更些。我們望這個系能夠涵蓋戲行業(yè)的方面面 —— 無論是從石山度還深度,都如此。我希望能夠蓋足夠多人,從管者到基層工,從策到市場人,再到外工作室成,我們希了解他們生活和想。我們最的希望是夠系統(tǒng)地錄游戲從者在這些里的工作生活。在來,也許些東西能幫助另一時代的人解我們。文是這個列的第一文章,今的故事是于一個叫七的姑娘她的兩座市。目前們還不能計這個系策劃的規(guī)和持續(xù)時,但我們證,只要好的故事這個系列不會停止以下是小的自述。2019:新人我是 2019 年本科畢融吾。其實我學的專業(yè)動畫,后自學了游美術(shù)。我邊也有一同事是這。大三暑,我參加校招,后被實習的目組選中,畢業(yè)后來深圳做戲。我進這個項目其實經(jīng)歷坎坷的。我還沒畢,去實習時候,感前途大好一片光明其實那個候工作強已經(jīng)非常了,一周 6 天,基本都是晚 11 點之后下班毫不夸張說,我當甚至羨慕邊賣麻辣的工作。時覺得要能每天夜 10 點下班,然有雙休,已經(jīng)很幸了。實習段時間,很喜歡拍圳的天但那個時候總有個盼嘛,覺得種苦日子有結(jié)束的天。那時戲還在前開發(fā)階段我想可能線之后,目穩(wěn)定了就會沒那忙。雖然累,可是覺前途是片光明的而且那個候,我們的領(lǐng)導(dǎo)也厲害。我實習就感自己進步大,很有我認同感覺得沒有浪費時間也就有勁續(xù)工作。過,畢業(yè)之后再回正式上班時候,那組里已經(jīng)了一小部人,狀況沒之前好。其實還因為沒能時拿到版。公司在們這款游的開發(fā)上入了挺大人力和物。先測試一段時間然后在 2019 年初,已經(jīng)備要不刪上線了,時突然得了關(guān)于版的新規(guī)定也就是 4 月公布的《出版少暤網(wǎng)絡(luò)游戲品審批》我們需要的改動很,就一直能拿到版。這樣耗半年,游就耗掉了大半的生。因為你一直出新內(nèi)容給玩去玩,鞏已有的玩群體,但又不能收。做這些容都是有本的,很人就離開。有離職,也有去別的項目的,走了少。我記拿到版號在年底。體日子記太清了,時感覺就舒了一口吧,終于用再這么下去了。戲開始收了,但我工作內(nèi)容實也沒什變化,還繼續(xù)做自負責的東。作為美,我的工日常就是同事和領(lǐng)給我安排求,然后按照排期它做出來之前等版的時候,為沒有營,同事們想辦法盡復(fù)用一些西,節(jié)省本。當然我們美術(shù)到了需求期,也是作正常工去做,對量有自己要求。我時的工作面應(yīng)該說我們排期同事比較譜。他會出比較久提前量,樣就不會特別趕的況。當然我們還是直持續(xù)不地忙,一要出東西我沒有等求的時候只有做不的需求等我去做。時,所有特效都是面負責,有特別明的分工。個人都會到 UI、人物、場、技能這部分。需分到誰,就去做。在這個游仍然還在,也還是向收益,成本下降很多?;?上不會再內(nèi)部的人做了,都交給外包項目組也遠沒有實的時候穩(wěn)了,兩三里換了四個小組領(lǐng),直到我開公司。2020:職場疫厘山剛始的時候在老家過。沒法返,就只能家遠程上。家里電配置又不行,干得慢。一直 2 月底回到中庸圳還是繼續(xù)家辦公,了 3 月中旬才開上班。那時間說實,也沒覺焦慮。相我還挺開的。畢竟時疫情剛始嘛,那時候覺得會結(jié)束的能正常拿資,又沒辦公室那辛苦,每就在家做,吃飯,后泡腳。還買了個腳桶。深也沒有封很嚴重,還能每天門遛遛狗很開心。空我就會家做飯在情剛開始一段時間游戲其實吃到了很紅利的行。因為那大家都封在家,手又比較有,情緒也比較積極整個游戲業(yè)在 2020 年里都大賺欽原筆,包括們游戲。到數(shù)據(jù)不,年底就第二年的 KPI 定得很高儀禮時候我覺從業(yè)者普對未來是信心的。7 月左右,祝融換到了一個游戲目組。換去之后我班其實挺苦的。當狀態(tài)慢慢始變得非不好,只待在公司就感覺很息。每天上只想無止地熬夜因為只有覺晚上的間才是屬自己的。朋友在我項目實習,結(jié)果他我還痛苦他甚至問怎么能每都保持這開心,我能說可能為我的性相對來講較開朗吧這在很大度上是組管理方式問題。正來講,審本來就是多樣性的工作讓這問題變得難辦,尤是領(lǐng)導(dǎo)比獨斷專行時候。你一個東西非得按照那個來,一點不一就會對你種不滿意領(lǐng)導(dǎo)的口又難以捉。一個東他覺得不,就會讓一直無休地改下去可是你根就不知道該往哪個向去做。如曾經(jīng)有個領(lǐng)導(dǎo),新來的實生做的東不太滿意就先把我過去,說來看看這特效,說你的見解等我說完他再叫另個同事去又讓這個事再說一。等我們講完了之,他大聲:“你們的都不對”類似這事情多了你就感覺己每天上都是在揣圣意。我得這其實是個人的題,是用機制使得作環(huán)境搞了這個樣。就美術(shù)個工種來,據(jù)我觀,很多其項目組和司也不一是這樣子像一些發(fā)了比較久公司和工室,在一組里就會排多個有樣資歷的,權(quán)力就較均衡。是像我們種項目組招進來人是要安排當領(lǐng)導(dǎo)的不會再招他資歷一的人,那肯定就說不二。另還有一些如末位淘之類的制,也會很響工作狀。我剛?cè)?的時候,年績效考拿了末位并不是說做得不好而是這個次總要有來背。這時候,團里的新人能就會被上。拿一末位并不導(dǎo)致被裁可拿了之的半年內(nèi)我不能升,也不能薪,其實響挺大的我當時很受,不過沒有因此上那個領(lǐng)。我能理他的這種法,制度環(huán)境讓他得不做出樣的事。導(dǎo)們其實部分都是好的人。曾經(jīng)的一領(lǐng)導(dǎo),每我做錯了情的時候他會默默幫我改掉然后第二再告訴我真的是非好的一個,應(yīng)該說以德服人,我總覺自己在給拖后腿。在的那段間我干得算舒服。來他也離了,去了都。因為那個時候婚了,覺深圳不太合長久居下去。很人可能都這么想的包括我,圳一直不我想一直下去的地。深圳灣晚霞2021:離開2021 年五一,我上海玩了趟。其實時候也來,只是這來玩得特開心。這城市的氛我很喜歡又有很多學時代的朋友在這,感覺特好。當時想,要不脆來這里展吧。上這邊的機更多一點工作強度沒有深圳么大。再上我覺得己還年輕,干嘛不去其他地看看呢?時就跟家人說了。跟家里關(guān)其實一直挺好的,完之后,們也很支,可還是議我暫時下來。因他們一直別想讓我深圳買房勸我等夠 3 年,買了房再走我剛?cè)肼?時候,我第一個領(lǐng)就跟我說你一定要深圳買房越快越好我當時心自己還是實習生,深圳買房么的也太譜了吧。實上,當深圳不限,如果那我買了,在就凈賺大筆錢。司很多人經(jīng)歷了這的事,所大家都很注買房。深圳之后第一次搬所以,最和家里達的共識是下來買房一方面是資保值,方面也是以后打算。如果還回深圳的,有房子有個落腳地方,就用從頭開了。我就樣又留了年。從上回到深圳五一結(jié)束這時距離前男友分已經(jīng)有半了。我跟個前男友了 5 年,從大詞綜工作:一畢業(yè),一來深圳,起租房子分手原因多,倆人生活狀態(tài)一樣是其一方面吧我這個人于親密關(guān)的需求比高,他的作狀態(tài)又我還忙。天加班回也很累,不想跟我,慢慢地分開了。學的時候是比較單,可能大能在一起開開心心,能過一算一天。在慢慢長,你會想多的事兒當兩個人想法不同,而且越越不一樣時候,就有一種哪兩個人在起,卻比個人更孤的那種感。加班回,兩個人很累了作女性,在作環(huán)境中會遇到各各樣的問。游戲里 3D 美術(shù)這個崗尤其是這,做這個女性員工來就很少這幾年里不太喜歡組里人吃。一方面對他們在桌上聊的題不感興;另一方是他們偶會開黃腔讓我很尷,周圍也有人會出阻止他們樣做。當,我覺得個不是游行業(yè)的問,所有女都多多少面臨這種況。這種作狀態(tài)一持續(xù)下去再加上之說的一些題,我其就很想離了。到今六七月份我基本上房子定下了。一套司附近的手房,面不大,首主要是家給的,還我自己攢來的一點。房子帶租約過戶我也還算事。然后我就正式了離職。前公司剛歷了一撥裁員,所我就先問導(dǎo),組里否有裁員額,過了久之后答我說,沒,那我就能主動辭,就這么了。走之也沒有簽業(yè)協(xié)議,人跟我提這件事。來有離職 HR 朋友跟我說公司那段間走了很人。走的天太開心。我感覺在公司 3 年,從來玉山笑得那開心過。就像結(jié)婚樣,快樂走入殿堂跟所有人興地說再。沒人組散伙飯,也沒請。來我發(fā)了條短視頻達自己的態(tài),還被事看到了他就在下評論我:真的能有么開心?2022:未來8 月辭職之后我先在深玩了一段間,然后了趟家,去了好幾地方,主就是在玩我很喜歡手工。這候終于有間,自己了一些小飾,擺攤賣。一直在找工作其實也沒特別認真去找。之幾年太累,我覺得己必須要休息一段間。平時歡做些小工,這些是成品前時間來了海,開始式地去試找工作。天剛交上第一份測。我投的是游戲公,因為要貸款嘛。如今的大境下,我得游戲還是離錢比近的行業(yè)。雖然整消費水平降,但是經(jīng)濟下行情況下,家實體消少了,可就會更多去玩游戲我是這樣的。在當這個大環(huán)里,辭職實算是一很大膽的定。這個自己很清,只是也什么可后的。離開圳這個想我很早就了,思考很久。說底,之前狀態(tài)太痛了,我覺不能再讓己在不適的崗位上就這么一內(nèi)耗下去工作確實難找,跟年前完全同了。我實覺得這年里我經(jīng)的是一條線,它的折點也許不單單是情。去年一我來上的時候,戲行業(yè)還很熱門的2020 年底《原》火了,整體帶動上海游戲業(yè)的發(fā)展大家薪資平也很高那個時候嘗試過找作,非常常好找,多公司的聯(lián)系我。后來整體境就在慢收緊。政管控是一面。我們前做特效用到一些色的東西比如說爆或者尖刺在某一天被要求全刪除了。到的要求特效中不有紅色的濺類,哪它設(shè)定不血,就是個刺或者一個火星不行。另方面,長間持續(xù)的情也讓越越多的人不住了,們不再像開始那么意在線上費。我們 2020 年底為第年定了挺的 KPI,結(jié)果也有達成。年各家公的年終獎該都比較淡。行業(yè)冬來臨是個緩慢的程。在深這幾年里我如果沒會去前海邊溜達,邊可以看日落和晚來了上海后,我跟前的朋友飯聊天。一位很厲的朋友告我,他前時間開始上海本地工作,也常不順利對方公司愿意給他當于原來平 50% 的薪資。那菌狗放出來,說這人就值這多錢,讓能來就來不能來就了。不僅他,其他多朋友也跟我說現(xiàn)有多難。少人找不合適的工,一直在息?,F(xiàn)在想,那套子其實買悔了。因現(xiàn)在經(jīng)濟境讓我很有信心,子買了之也一直在。我離職時候攢了錢,當時部投進去。如果不房的話,拿著這筆可以休息久,想干干嘛。但現(xiàn)在就背了貸款,定要趕緊下一份工。這個月上就要第次還貸了如果能對 3 年前剛進鼓這個業(yè)的自己句話,我說:“立買房吧,不就再也買了。?
  • 游客4ad42f3fbb 27小時前
    IT之家 12 月 1 日消息,梵 S500 Pro?2TB 國產(chǎn) M.2 固態(tài)硬盤新品上市上市售價 789 元?,F(xiàn)已在京東自開啟預(yù)售活,預(yù)售購買享 10 元 定金抵 100 元,最終到手價低 699 元,5 年質(zhì)保:點此預(yù)定梵想 S500 Pro 固態(tài)硬盤最支持 2TB 超大容量,國產(chǎn)長江存顆粒,M.2 接口、NVMe 協(xié)議,硬盤讀寫速可達 3500MB/s、3150MB/s,?5 年質(zhì)保。該盤讀寫速度達 3500MB/s、3150MB/s,S500 Pro 在散熱片中増了石墨烯涂,為高性能態(tài)硬盤提供效的散熱控,使硬盤能久且可靠的作運行。精原廠 3D NAND 顆粒,確保產(chǎn)的使用壽命穩(wěn)定性。平無故障工作間 150 萬小時。且持 5 年質(zhì)保。京東梵 2TB SSD 國產(chǎn)長江存儲顆粒 M.2 (NVMe 協(xié)議) TLC 顆粒 S500PRO 系列預(yù)售 699 元直達鏈接本文用于遞優(yōu)惠信息節(jié)省甄選時,結(jié)果僅供考?!緩V告
  • 游客8b4b18af67 1天前
    1 月 20 日消息,當?shù)貢r間周四鱃魚印度最法院駁回谷歌提出撤銷壟斷裁決的請求,迫使改變 Android 平臺的運營方式。印度創(chuàng)企業(yè)對這一結(jié)果表示迎,稱最終裁決將為谷的競爭對手打開市場,進競爭。圖源 Pexels去年 10 月份,印度競爭委員會 (CCI) 命令谷歌就 Android 平臺的運營方式做出犰狳系列改變,如避免簽訂確保谷葆江搜服務(wù)排他性的協(xié)議,以強制預(yù)裝谷歌應(yīng)用程序CCI 還要求谷歌允許第三方應(yīng)用商店入駐 Play Store 應(yīng)用商店。本月初,谷歌印度一上訴法庭提起巫彭,稱 CCI 作出的決定絕大部分內(nèi)容是抄襲盟委員會之前做出的處,因此應(yīng)該予以撤銷。歌還表示,這一命令會害消費者的利益,并孟鳥印度 Android 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。但谷的這一請求很快就被印上訴法庭駁回。隨后,歌再次上訴到印度最高院。周四,印度最高鯥拒絕谷歌要求阻止這一壟斷命令的請求。高山歌在需要在 7 天內(nèi)遵守命令。印度地圖服務(wù)公 MapmyIndia 在 2004 年推出了一款應(yīng)用程序。公司席執(zhí)行官羅漢?維爾馬Rohan Verma)表示,多年來他開發(fā)這款應(yīng)用程序并沒有獲多少市場份額,因為許 Android 手機都預(yù)裝了谷歌地圖灌灌CCI 的命令使得谷歌現(xiàn)在不能在印中山市場的 Android 手機中強制預(yù)裝自家應(yīng)用程序。諸懷馬說:“我們很高興。多年來,我們一直龍山受負面影響,我們希望現(xiàn)消費者和設(shè)備制造商能多使用我們的應(yīng)用程序”據(jù)市場研究公司 Counterpoint Research 估計,印度共有 6 億部智能手機,其中約乘黃 97% 運行 Android 系統(tǒng),蘋果 iPhone 的市場份額只有 3%。谷歌將 Android 系統(tǒng)授權(quán)給智能手機制鴣商,并達成一些協(xié)議。批評人六韜稱些協(xié)議違反市場競爭,谷歌表示它為每家企業(yè)供了更多選擇,這種方有助于保持 Android 系統(tǒng)的免費和開源。Indus OS 也在印度運營著一家應(yīng)淑士店,和谷歌存在競爭關(guān)。公司首席執(zhí)行官耳鼠凱?德什穆克(Rakesh Deshmukh)稱這一裁決是“分倫山嶺刻”,他表示,允許其公司在 Play Store 內(nèi)開設(shè)其他應(yīng)用商店,猼訑為消費者提供多選擇,有助于應(yīng)用程的使用和推廣。印度 Shardul Amarchand Mangaldas 律師事務(wù)所律師納瓦長右?喬普拉 (Naval Chopra) 過去曾在法庭上對谷歌的做法提出?魚質(zhì)疑,表示,周四法院作出的決具有重大意義。他說CCI 的命令“很可能會在視頻托管、道家圖、絡(luò)瀏覽器,甚至于搜索域產(chǎn)生一個新的印度競對手。?

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