‘壹’ 夜场DJ音控小知识
夜场DJ音控小知识大全
耳朵的听力是DJ工作的生命，相信大家都看过《DJ生涯-撼动生命》的电影，片中的主人翁就是一个因为长期工作在高分贝的环境下，并因为感情压力和工作压力以及长期吸毒酗酒，最后导致失去了听觉。所以对于长期工作在高分贝的环境下工作的DJ朋友，如何保护自己耳朵的听力，就显得非常重要。以下是一篇关于DJ如何保护听力的文章，值得您一看!
你曾经在演出后一直耳鸣吗?如果是，代表你曾经有过暂时性的听力损失。虽然听力在休息后会恢复，但随着长期的滥用，耳朵的负担也会随之增加，最后可能导致许多问题产生，最严重的可能会重度听力障碍使你提早结束您的职业生涯。幸运的是，只要三个简单的动作就可以提早做预防，以降低您耳朵的负担，让您安心的从事DJ工作!
首先，这篇文章启发来自于约翰•克莱默(Johannes Krämer)。约翰是瑞奇哈登(Richie Hawtin)的专属音控师。他曾在世界各地巡回为了确保瑞奇的演出每一场都能够呈现完美的音场，还要保护他的`听力没有受损!跟随着DJ表演者和乐团工作，约翰已经累积了20年的经验。关于避免听力受损的访谈中，我们总结了三个重要的结论。
即使对没有音控师的表演场地也是非常重要的(狠多小俱乐部和酒吧的演出都是这样的)。因为DJ是一个非常独特的表演方式，有两个不同的控制层级 - 舞台前方的主控台(确保外场音量平衡)和表演者的混音器。
1.别在DJ表演中喝酒
“If I see a DJtake two or three shots ring a set, I know for sure that he will eventuallyend up deaf. It’s only a matter of time.” - Johannes(如果在表演中我看到DJ喝了两杯或三杯Shots，我可以确定他最后将会像是耳聋了一般，只是时间早晚的问题)
我知道这有一点扫兴，但事实上在音乐声响过大时酒精会妨碍你的感知能力，简单来说，当你喝醉时你会没有意识的做出破坏性的事情。
这个概念在科学上称为“鸡尾酒式耳聋”，有相当多的临床报告支持这个说法，当你醉醺醺时你将会丧失你的听觉，这意识着你将会不断地一直推高音量轨道。其中一项研究报告(急性酒精对听觉的极限)指出，呼气中的酒精浓度与听力中的听觉频率成正比。酒精会减弱人类对于低频的敏感度，主要影响在1000赫兹，这是最重要的频率。总之酒精似乎会影响你对低频的敏感度。
2.降低混音器的监听音量
对于DJ，大部分的听力伤害并不是从外场喇叭震耳欲聋的音乐声，而是你长时间直接接触的噪音。通过调整混音器的监听音量，可以有效的降低噪音对DJ的影响，也会对事后耳朵恢复有帮助。
如果你对听力保护感觉很有必要，那就使用分贝检测仪，可以帮助你搞清楚关于在噪音中环境中什么是一个安全的DJ工作台。(分贝检测仪淘宝价格大概在150-300之间!)
科学上：将你的监听设备保持在低于安全临界值以内，概念可以从CDC表格中看到在短时间内所能够承受的音量强度得知。
3.使用外接式的分贝测量仪器
一旦暴露在噪音中一会儿，大脑会有一段非常困难的阶段无法判断音量大小。情况会随着时间行进持续恶化。因此，如果没有一个客观的测量工具，几乎是不可能一直保持在一定的音量上。
”I recommend thatRich run his monitors at the following levels while mixing: 100DB in a open airconcert 103 Db in a club with a low ceiling 106 Db if there are really badreflections Then, once done EQing or mixing, I recommend turning the monitorsdown to 90db for regular listening.“ - Johannes (我建议在混音时的监听音量： 100Db适合在露天音乐场所。 103Db适合在室内天花板较低的夜店场所。 106Db适合在非常糟糕的反射空间。然后，一次降低EQ或是音轨音量，建议把监听下降至90Db，重覆仔细聆听)
很多DJ会更喜欢使用自己的智能型手机来检查分贝量，坊间一些App应用程式就可以做到。但要警告当它测试到低于噪声检测或水平高于100分贝时，手机设备上的麦克风会表现不佳，所以智慧型手机并不是精密的测量工具。
我想你已经了解了如何更健康的做为一位DJ表演者的三个秘诀。请问各位读者你有任何有关于演出期间的听力保护小技巧吗?如果你有更好的方法欢迎告诉我们。
;‘贰’ 几个短小精悍的科学小知识
鸟怎样睡觉的
白天，鸟儿们在枝头穿梭呜叫，在蓝天下自由飞翔，到了晚上，它们和我们人一样也要休息、睡觉，恢复体力，不过它们睡觉的姿势可是各不相同哦!
美丽的绿头鸭和天鹅们，白天在水中捕食、戏耍，夜晚休息时也离不开它们最爱的水面。它们把优美的长脖子弯曲着，将头埋在翅膀里，然后让自己漂浮在水面上，一边做着美梦，一边随波逐流，好不悠闲。
鹤、鹳、鹭等长腿鸟总是单脚独立而睡，累了再换另一只脚，是劳逸结合的典范。
鹧鸪休息时喜欢成群围成一个大圈，然后一律头朝外尾向内。这样，不管敌人从哪个方向袭来，它们都能及时发现并逃走。
画眉、百灵等叫声悦耳的小鸟，睡觉时通常弯下两腿，爪子则弯曲起来牢牢地抓住枝条，所以不用担心它们会从树上摔下来。
而猫头鹰这种“值夜班”的猛禽，你总能在白天看见它睁一只眼，闭一只眼，站立在浓密的树枝上，其实这时它正在睡觉呢。猫头鹰的睡觉姿势是不是很另类啊，它这样可是为了时刻监视周围环境防备着敌人的袭击哦!
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鱼也会溺死吗
鱼有鳃，可以在水中呼吸，鱼有鳔，可以在水中自由地沉浮。可是，有人说生活在水中的鱼也会溺死，这是真的吗?
虽然这听起来很荒谬，但却是事实。鱼鳔是鱼游泳时的“救生圈”，它可以通过充气和放气来调节鱼体的比重。这样，鱼在游动时只需要最小的肌肉活动，便能在水中保持不沉不浮的稳定状态。不过，当鱼下沉到一定水深(即“临界深度”)后，外界巨大的压力会使它无法再凋节鳔的体积。这时，它受到的浮力小于自身的重力，于是就不由自主地向水底沉去，再也浮不起来了，并最终因无法呼吸而溺死。虽然，鱼还可以通过摆动鳍和尾往上浮，可是如果沉得太深的话，这样做也无济于事。
另一方面，生活在深海的鱼类，由于它们的骨骼能承受很大的压力，所以它们可以在深水中自由地生活。如果我们把生活在深海中的鱼快速弄到“临界深度”以上，由于它身体内部的压力无法与外界较小的压力达到平衡，因此它就会不断地“膨胀”直至浮到水面上。有时，它甚至会把内脏吐出来，“炸裂”而死。
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贪吃孩子变笨
贪吃会降低大脑的血流量
若一次进食过量或一刻不停地进食，会把人体里的大量血液，包括大脑的血液调集到胃肠道来。而充足的血供应是发育前提，如果经常处于缺血状态，其发育必然会受到影响。
贪吃会造成“肥胖脑”
吃得过饱，尤其是进食过量高营养食品，食入的热量就会大大超过消耗的热量，使热能转变成脂肪在体内蓄积。若脑组织的脂肪过多，就会引起“肥胖脑”。研究证实，人的智力与大脑沟回皱褶多少有关，大脑的沟回越明显，皱褶越多，智力水平越高。而肥胖脑使沟回紧紧靠在一起，皱褶消失，大脑皮层呈平滑样，而且神经网络的发育也差，所以，智力水平就会降低。
贪吃会抑制大脑智能区域的生理功能
人的大脑活动方式是兴奋和抑制相互诱导的，即大脑某些部位兴奋了，其相邻部位的一些区域就处于抑制状态，兴奋越加强，周围部位的抑制就越加深，反之亦然。因此，若主管胃肠道消化的植物神经中枢因贪吃过量食物而长时间兴奋，这就必然引起邻近的语言、思维、记忆、想象等大脑智能区域的抑制。这些区域如经常处于抑制状态，智力会越来越差。
贪吃会因便秘而伤害大脑
孩子的零食大多以高营养的精细食品为主，吃了容易发生便秘。便秘时，代谢产物久积于消化道，经肠道细菌作用后产生大量有害物质，容易经肠吸收，进入血液循环，刺激大脑，使脑神经细胞慢性中毒，影响脑的正常发育。
贪吃还会促使大脑早衰
科学家在一项研究中发现，一种能促使大脑早衰的物质——纤维芽细胞生长因子，会因过饱食物而于饭后增加数万倍，这是一种能促使动脉硬化的物质，因而从长远意义上讲，贪吃会使大脑过早衰老。
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‘叁’ 智能手机硬件知识有哪些
一、部分技术知识点讲解
NFC技术 重力感应器 网络模式
距离传感器 光线传感器 操作系统
蓝牙 CPU类型 屏幕色彩 视频格式
无线AP 屏幕材质 电子罗盘 扩展卡
飞行模式 数据业务 定制机
改版机 内置Wi-Fi 屏幕尺寸
摄像头像素 D LNA技术 WLAN功能
二、硬件讲解
1.操作系统
目前主流的操作系统有苹果的IOS,谷歌的Android(安卓)，微软的WP和黑莓。还有其它操作系统：firefox OS、三星Tizen、PalmOS、Sailfish OS、Ubuntu OS、以及小米魅族的伪安卓系统。
2.摄像头
摄像头分为前置摄像头和后置摄像头。
对于摄像头这个东西来说，其实要求的主要是成像效果优良，我们数码相机320万像素拍出来的效果肯定不会比手机500万的效果差了，因为需要考虑摄像头采用的感光元件及材质，光圈等等。但是我们会知道像素的标准其实是以拍照成像分辨率大小来定位了。
3、电池
电池容量也成为选购手机的一个起点标准，毕竟多媒体时代的来袭，使得手机娱乐功能的应用，大家手机使用频率的增加，电池容量起到了续航标准。
手机电池的容量单位是mAh，或者wH ，两者可以计算互换，因为手机电池的电压一般都是3.7V，为了安全充电器一般要原装是！
4、手机网络制式标准
主要有
移动：GSM、TD-SCDMA、TD-LTE，
联通：GSM、WCDMA，
电信：CDMA2000。
5、天线芯片
主要有通信信号，GPS导航天线芯片，WIFI无线网络芯片，NFC近场传输芯片，蓝牙芯片，红外芯片（淘汰）具有这些芯片，会为手机带来的更多的功能标准。
Wi-Fi，是由一个名为“无线以太网相容联盟”(Wireless Ethernet CompatibilityAlliance,WECA)的组织所发布的业界术语，中文译为“无线相容认证”。它是一种短程无线传输技术，能够在数百英尺范围内支持互联网接入的无线电信号。随着技术的发展，以及IEEE 802.11a 及IEEE 802.11g等标准的出现，现在IEEE 802.11 这个标准已被统称作Wi-Fi。从应用层面来说，要使用Wi-Fi，用户首先要有Wi-Fi兼容的用户端装置。
Wi-Fi是一种可以将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术。Wi-Fi是一个无线网路通信技术的品牌，由Wi-Fi联盟(Wi-Fi Alliance)所持有。目的是改善基于IEEE802.11标准的无线网路产品之间的互通性。现时一般人会把Wi-Fi及IEEE 802.11混为一谈。甚至把Wi-Fi等同于无线网际网路。
6、蓝牙
是一种支持设备短距离通信（一般10m内）的无线电技术。能在包括移动电话、PDA、无线耳机、笔记本电脑、相关外设等众多设备之间进行无线信息交换。利用“蓝牙”技术，能够有效地简化移动通信终端设备之间的通信，也能够成功地简化设备与因特网Internet之间的通信，从而数据传输变得更加迅速高效，为无线通信拓宽道路。蓝牙采用分散式网络结构以及快跳频和短包技术，支持点对点及点对多点通信，工作在全球通用的2.4GHz ISM（即工业、科学、医学）频段。其数据速率为1Mbps。采用时分双工传输方案实现全双工传输。
蓝牙4.0技术规范
蓝牙4.0包括三个子规范，即传统蓝牙技术、高速蓝 牙和新的蓝牙低功耗技术。蓝牙 4.0的改进之处主要体现在三个方面，电池续航时间、节能和设备种类上。
拥有低成本，跨厂商互操作性，3毫秒低延迟、100米以上超长距离、AES-128加密等诸多优点；此外，蓝牙4.0的有效传输距离也有所提升。3.0版本的蓝牙的有效传输距离为10米(约 32英尺)，而蓝牙4.0的有效传输距离可达到100米(约328英尺)。
7、CPU
CPU是CentralProcessing Unit的英文缩写, 一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元组成。
手机CPU简单来说就是中央处理器，所谓中央处理器，就是它的核心部分（属于逻辑部分），手机开机和执行其他工作时候，都是由中央处理器下达命令，控制着各个元件工作，当然开机需要晶振提供频率信号才能运行，还需要供电，然后从储存器里调出程序。
CPU，即主芯片；其主频和内核，决定了手机的运算速度！强劲的CPU可以为手机带来更高的运算能力。
目前手机CPU架构主要有ARM架构、X86架构，就移动CPU而言，ARM处于统治地位。生产ARM架构的厂家有：苹果（三星代工）、三星、Nvidia、高通、TI ；而X86架构就Intel一家。
8、RAM
RAM（randomaccess memory）随机存储器，也叫做运行内存（简称运存）。存储单元的内容可按需随意取出或存入，且存取的速度与存储单元的位置无关的存储器。这种存储器在断电时将丢失其存储内容，故主要用于存储短时间使用的程序。
RAM越大，手机运行速度更快，多任务机制更流畅。手机系统速度、程序运行的快慢主要看内存（RAM）的大小。
9、ROM
ROM（Readonly Memory）只读存储器。顾名思义，就是这样的存储器只能读，不能像RAM一样可以随时读和写。它只允许在生产出来之后有一次写的机会，数据一旦写入则不可更改。它另外一个特点是存储器掉电后里面的数据不丢失，可以存放成百上千年。
ROM即储存内存，用于安装系统程序编写及部分可输入的媒体文档，一般等同于电脑C盘。因此这个东西越大，一些受限程序就能写得越多。那么功能相应的能得到更多存储空间。
10、GPU
GPU（GraphicProcessing Unit），中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。GPU越高，针对高清电影，拍摄能力，游戏效果会得到更好地提升。
11、手机屏幕
目前智能手机主流的屏幕可分为两大类：一种是LCD（Liquid Crystal Display 的简称），即液晶显示器。
一种是OLED（Organic Light-Emitting Diode的简称）即有机发光二极管。目前市面上比较常见的TFT以及SLCD都属于LCD的范畴。
‘肆’ 人工智能深度学习的基础知识
在提及人工智能技术的时候，对于深度学习的概念我们就需要了解，只有这样才能更加容易理解人工智能的运行原理，今天，昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下深度学习的一些基础知识。
首先，什么是学习率?
学习率(LearningRate，LR。常用η表示。)是一个超参数，考虑到损失梯度，它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低，沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率)，以确保我们不会错过任何局部最小值;但也有可能意味着我们将耗费很久的时间来收敛——特别是当我们陷入平坦区(plateauregion)的时候。
有没有更好的方法来确定学习率?
在“训练神经网络的循环学习率(CyclicalLearningRates(CLR)forTrainingNeuralNetworks)”[4]的第3.3节中。LeslieN.Smith认为，通过在每次迭代中以非常低的学习率来增加(线性或指数)的方式训练模型，可以估计好的学习率。
精益求精
在这个关键时刻，我们已经讨论了学习率的全部内容和它的重要性，以及我们如何在开始训练模型时系统地达到使用价值。
接下来，我们将讨论如何使用学习率来提高模型的性能。
一般看法
通常情况下，当一个人设定学习率并训练模型时，只有等待学习率随着时间的推移而降低，并且模型会收敛。
然而，随着梯度逐渐趋于稳定时，训练损失也变得难以改善。在[3]中，Dauphin等人认为，尽可能地减少损失的难度来自于鞍点，而非局部极小值。
迁移学习(TransferLearning)中的学习率
在fast.ai课程中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。例如，在解决图像分类问题时，教授学生如何使用预先训练好的模型，如VGG或Resnet50，并将其连接到想要预测的任何图像数据集。
什么是差分学习?
这是一种在训练期间为网络中的不同层设置不同的学习率的方法。这与人们通常如何配置学习率相反，即在训练期间在整个网络中使用相同的速率。
‘伍’ 人工智能的原理是什么
人工智能的原理，简单的形容就是：
人工智能=数学计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。
‘陆’ 【智能手机小知识普及】什么是双麦克风降噪技术
支持双麦克风降噪的手机，背面或者顶部会看到一个小孔，那就是降噪麦克风
‘柒’ 人工智能的核心技术有哪些
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的 机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。