chgpt未来演化（未来演变）

杀毒软件早已经过时,信息安全迈入精准防护时代

1、数字经济对信息安全市场形成整体拉动效应，云计算、物联网、5G等新技术的兴起，使得信息安全边界被极大地弱化，不再局限于传统服务器和电脑终端的范畴。终端安全产品作为信息防护的第一道防线，经历了从杀毒软件、终端防护平台（EPP）到终端安全检测与响应（EDR）的演化。

2、欧美等信息化发展较早的国家在认识到这一问题后，于2000年前后开始研发侧重于信息安全事故应急补救的专业数据恢复和安全数据擦除销毁的信息安全产品，这些产品被称为“现代企业信息安全产品”。它们与传统产品如防火墙、杀毒软件等形成互补，为信息安全提供了更加全面的防护。

3、综合评价与建议：华硕卸载迈克菲后果严重，用户信息安全受到威胁，企业形象受损。建议华硕采取积极措施，如重新引入优质杀毒软件，加强用户数据保护措施，以重建用户信任。华硕卸载迈克菲所引发的一系列问题对用户信息安全和企业形象带来了严重威胁。用户数据泄露、系统易受攻击等问题突显了杀毒软件的重要性。

4、腾讯手机管家是一款功能全面的安卓手机杀毒软件，它提供了一键防护功能，可以轻松清理手机垃圾文件、加速手机运行速度，并且能够对应用程序进行全面的安全扫描，保障手机的安全。

5、选择最好用的杀毒软件，保障电脑安全（针对不同需求）在当今数字化信息时代，电脑安全问题备受关注。恶意软件、病毒、木马等威胁不断涌现，给个人和企业的信息资产带来了巨大的风险。

6、对电脑进行安全防护的方法主要包括以下几点：安装正版杀毒软件：安装并更新杀毒软件：为电脑安装一套正版的杀毒（防毒）软件，并确保软件定期更新病毒库，以抵御最新的病毒威胁。定期全盘扫描：定期进行全盘扫描，以检测和清除潜在的病毒和恶意软件。

从申请流程到费率,深度对比十大加密支付卡

标准费率：0.6%。进一步降低：申请成为鑫联盟盟友，根据交易量自动获得分润。瑞银信POS机：刷卡费率：0.6%。云闪付费率：0.38%。喔刷pos机：秒到费率：0.693%。开店宝POS机：刷卡费率：信用卡0.6%，借记卡0.5%。云闪付、扫码费率：0.38%。现代金控POS机：信用卡费率：0.6%/0.38%。

通常情况下，官方渠道是无法直接申请办理盒子支付的，需要通过代理商进行。如果您不知道如何联系代理商，可以尝试联系官方客服询问相关信息。关于费率方面，盛钱包的费用是0.63%加上3元。希望我的回答对您有所帮助。盒子支付的申请流程相对较为复杂，一般需要通过专业的第三方支付代理公司进行操作。

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简读《人类简史》作者尤瓦尔赫拉利

尤瓦尔·赫拉利是《人类简史》一书的作者，该书深刻剖析了人类社会的演变与未来哲学思考。以下是对尤瓦尔·赫拉利及其作品《人类简史》的简要介绍：认知革命与人类进化：赫拉利在书中揭示了人类从南方古猿到现代智人的演化历程，并强调了语言和思维在人类进化中的独特作用。

世界知名历史学家尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》十周年纪念版中，深入挖掘了人类痛苦最深层次的根源——我们的思维模式。在《今日简史》的篇章中，他揭示了一个普遍现象：我们生活的许多虚构故事，如宗教和民族主义，往往隐藏着对痛苦的潜在构造。

《人类简史》读后感1 好久没有这样一口气把书看完了。尤瓦尔赫拉利，从上帝的角度，没有国别民族的区分，没有宗教意识形态的桎梏，从十万年前谈到现在，在全球范围内成功地呼应了当下人们的某些普遍需求和焦虑。向大家推荐！主要有几点感想： 人类的存在是无数竞争的结果。

在阅读这本书的过程中，我有以下几点感想：人类的成功在很大程度上归功于我们独特的想象力。我们能够创造并相信虚构的故事，如宗教、国家、货币等，这些虚构的故事使得大量的人能够团结在一起，共同协作，从而实现了人类社会的快速发展。农业革命是人类历史上的一个重要转折点。

尤瓦尔赫拉利 尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari），1976年生，牛津大学历史学博士，现为耶路撒冷希伯来大学的历史系教授，青年怪才，全球瞩目的新锐历史学家。他擅长世界历史和宏观历史进程研究。在学术领域和大众出版领域都有很大的兴趣。

手把手教你学DETR系列(一)开山之作DETR

正负样本分配方面，DETR通过Hungarian算法解决一对一匹配问题，确保每个预测框与一个目标框进行最佳匹配。开销函数的定义考虑了分类和边框回归的损失，以实现高效优化。同时，为了处理不同数量的预测框和目标框，DETR引入了背景类，确保每个预测框都能对应一个真实目标或背景。

Transformer在计算机视觉领域的革新引领了目标检测算法的革新，我们来一起梳理几种基于Transformer的端到端检测方法：DETR基础DETR（ECCV2020），作为Transformer检测的开山之作，通过全局集预测和二分匹配简化了检测流程，虽然在COCO上表现良好，但训练时间较长。

突破性进展：为目标检测领域带来了突破性进展，推动了该领域的发展。综上所述，DETR模型是一种端到端的目标检测模型，通过引入Transformer结构，解决了传统目标检测模型中的冗余框问题，实现了高效、准确的目标检测。

DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。

DETR是一种将目标检测视为直接预测问题的革新方法，其核心是基于Transformer的编码器解码器结构。以下是关于DETR的详细解核心思想：直接预测：DETR显著简化了传统目标检测方法中的复杂步骤，如非极大值抑制和锚框生成，而是将目标检测视为一个直接预测问题。

在理解配置文件时，建议从config文件开始。这里以detr3d_res101_gridmask.py为例。首先查看基于的其他两个配置文件，它们在mmdet3d库中。这些文件类似于Python中的class继承机制，需要覆盖不同内容，其他则可直接使用库的设置。