笔记本读卡插槽知多少

科技的飞速发展已经不是当年看到电视中的登陆月球那样遥不可及，而是就在你的身边。现在的你，听的再也不是容易绞带变音的卡带机，而是采用最新音频技术的MP3播放器，你也不会再使用需要冲晒胶卷的传统相机，而是采用电子映像技术的数码相机，你再也不会坐在家中使用笨重的台式PC，而是在公园中用着笔记本电脑，充分享受移动办公的乐趣。有了他们，你就能够随时欣赏最TOP的歌曲，随心拍摄精彩的一瞬间。你还可以随时使用笔记本电脑观看所拍摄的数码相片和更新你MP3播放器中的歌曲。实际上数码产品与笔记本电脑之间传输文件是非常简单…     

我玩的游戏你会么

公元一九九九年,为纪念澳门回归祖国,在我的“二十一世纪不懂电脑即是文盲”的指导下,家里终于迎来了一位新成员——PC宝宝。 买了电脑,玩游戏自然是免不了的,早就听说玩电脑游戏感觉特别爽,于是翻箱倒柜,找到了几个卡带,把电脑前前后后看了N次,怎么也没有找到合适插卡的地方。想了想我明白了,应该是插在机箱里面防尘吧!找来螺丝刀,三下五除二,哇!部件还真不少。仔细观察,看到一排排黑色插槽,心中暗想,应该就是这里了。还     

只能使用DDR3内存的DDR2主板盈通A785G战警版

尽管盈通A785G战警版主板配备了AM2＋处理器插槽,DDR2内存插槽．但它却无法使用DDR2内存。要令它正常工作,则必须使用主板附送的DDR2转DDR3内存转接卡搭配DDR3内存使用。为什么配有DDR2内存插槽的主板却无法使用DDR2内存呢？原来这款主板虽然提供了DDR2内存插槽,但它的BIOS以及内存工作电压却被设定为只能使用DDR3内存。     

丢失盘符导致的蓝屏

故障现象：朋友的电脑最近在玩游戏的时候经常死机——画面停住不动．后来变成玩游戏时蓝屏．现在上网时都会死机或蓝屏了。笔者于是仔细检查了朋友的电脑（该机器配置为：赛扬500MHz CPU、128MB内存、SiS630主板集成显卡、声卡、网卡)．擦干净显卡的金手指．重新插拔了好几次．故障依旧。     

PCI-E x1/PCI转接卡发布

随着PCI插槽利用逐渐减少,用户的PCI接口都处于闲置状态,为了让用户最大利用,外设厂商不断推出各种转接卡。最近日本厂商玄人志向发布了一款PCI转PCI-E xl的转接卡。转接卡型号为"PCIEX1-PCI",搭载了一颗PI7X9X转换控制芯片,Low-Profile规格设计,1Gbps的带     

买网卡注意PCI插槽

爆料人:康康购买产品:水星C28L10/100M自适应PCI网卡由于康康电脑的板载网卡坏了,于是去电脑城花费19元购买了一块水星C28L10/100M自适应PCI网卡。结果回到家之后才发现,康康的主板干脆就没有PCI插槽了。康康家里刚生了宝宝,所以为了避免辐射并不打算购买无线网卡。网卡卖家给免费更换了一款USB接口的产     

富士康至尊THD01机箱

Foxconn的各种电脑插槽和接口一直是品质的象征，不过在零售市场上，一般用户可以接触到的却是其风扇和机箱产品，这些产品的品质同样是非常出色的，最近Foxconn推出的中高档机箱至尊系列TH001更是一款为DIYer“量身定制”的机箱。     

基于Boost消息机制研究与实现

消息通信机制可以有效的简化系统设计,增强系统的可扩展性。Boost Signal/Slot机制,为在进行消息机制开发提供了有力的工具。以Boost为基础,分析了Boost消息机制的实现方式,通过引入一个简单实例,演示了利用Boost构造消息机制的基本方法。     

多资源公平调度器在Hadoop 中的实现

目前Hadoop的作业调度算法都是将系统中的多类资源抽象成单一资源,分配给作业的资源均是节点资源中固定大小的一部分,称为插槽。这类基于插槽的算法没有考虑到系统多资源的差异性,忽略了不同类型作业对资源的不同需求,因此导致系统在吞吐量和平均作业完成时间上性能低下。本文研究了多资源环境下公平调度算法在Hadoop中的实现,设计了一种多资源公平调度器MFS(Multi-resource Fair Scheduler)。MFS采用了DRF(Dominant Resource Fairness)调度思想,使用需求向量来描述作业对各类资源的需求,并按照需求向量中各资源的大小给作业分配资源。MFS能更加充分有效地使用系统的各类资源,并能满足不同类型作业对资源的不同需求。实验表明相比于基于插槽的Fair Scheduler与Capacity Scheduler,MFS提高了系统的吞吐量,降低了平均作业完成时间。     

改进GL-GIN的多意图识别和槽填充联合模型

在当前自然语言处理多意图识别模型研究中,存在建模方式均为从意图到插槽的单一方向的信息流建模,忽视了插槽到意图的信息流交互建模研究,意图识别任务易于混淆且错误捕获其他意图信息,上下文语义特征提取质量不佳,有待进一步提升等问题.本文以当前先进的典型代表GL-GIN模型为基础,进行优化改进,探索了插槽到意图的交互建模方法,运用槽到意图的单向注意力层,计算插槽到意图的注意力得分,纳入注意力机制,利用插槽到意图的注意力得分作为连接权重,使其可以传播和聚集与意图相关的插槽信息,使意图重点关注与其相关的插槽信息,从而实现多意图识别模型的双向信息流动;同时,引入BERT模型作为编码层,以提升了语义特征提取质量.实验表明,该交互建模方法效果提升明显,与原GL-GIN模型相比,在两个公共数据集(MixATIS和MixSNIPS)上,新模型的总准确率分别提高了5.2%和9%.