不知道大家有没有发现：

安卓都 2020 年了，运行内存 12GB 起步都超过不少笔记本了，仍然还是和当年那套说辞一样——流畅度秒杀苹果，而苹果的运存也就 4GB 而已。

当你不自觉对比时，恰恰就说明其实还是有差距嘛，人不都爱和更牛逼的人作比较。

别不信，天天吊打，真要用的时候，还是肾虚了。

比如某次点开淘宝后悔了，想立刻关掉防剁手。

iOS 13 老老实实自行关上不再弹出。

而安卓 10.0，则播放完动画以后还是自动开了淘宝。

相信这样的场景安卓用户一定有遇过，误触后总是反应慢一拍。

还有同样神奇的例子。

安卓不同图标，应用的响应速度不一样，而苹果是统一的打开时间（不算载入）。

同样打开 App，然后切换到多任务。

但 iOS 载入多任务后，已经可以显示 App 的数据。

但安卓，只能在后台上停留在启动页。

这些都和系统后台机制息息相关，导致 12GB 还是干不过别人的万年 4GB 内存。

有一个大家都能碰到的例子：总感觉安卓的后台特别耗内存。

比如我的手机是 6GB 内存，但只要开了知乎、微博、网易云音乐、QQ、微博几个 App，后台就剩下 2.4GB。

因为内存不足，很快就迎来了下一个问题：

疯狂杀后台。

一台 8GB 运存的手机，都跟两年前主流笔记本一样了，后台居然待不了几个应用。

难怪程序员一句吐槽，就成了高赞。

拯救你的安卓。

安卓并不是无可救药，安卓垃圾是因为国内 90% 的 App 垃圾。

喜欢在后台占着资源不拉屎，各种广告，各种随意唤醒。

所以你需要 Google 服务框架，和谷歌市场。

下载经过谷歌审核的应用版本，因为谷歌像苹果一样，有自己的一套，臭流氓应用根本就上不了架。

而在国内由于你知道的原因，裁判都缺席了，大家还不疯狂作弊。

比如微博国际版，谁用谁高潮！

广告没见几个，信息流是正常的。

这样的微博我能刷上几个小时不吐槽！

再比如阿里系，在谷歌市场经常被下架，因为老偷偷搞后台唤醒那一套。

你也知道的，淘宝为什么能这么精准地洞悉用户想买什么，然后精准推送？

后台唤醒多么重要啊，各种麦克风、摄像头、输入法的读取权又是多么重要。

所以整多了，国际版的阿里系都变得听话起来。

所以我建议大家，App 的下载源一定要搞清楚。

谷歌市场-> 手机厂家官方应用市场-> 酷安-> 其它渠道。

可以说用上了谷歌框架，谷歌市场，你的安卓卡顿耗电已经解决了 99%。

不信你回忆一下，新手机没装任何 App 时多流畅，后来装了一堆国产 App 后再怎么清理和重启，都差得远。

至于怎么安装呢？

学霸君只能说，当你可以科学上网，怎么装这个问题也解决了 99%。

12月15日，雷锋网从腾讯了解到，腾讯安全平台部预研团队发现谷歌人工智能学习系统 Tensorflow 存在自身安全风险，可被黑客利用带来安全威胁，其已向谷歌报告这一风险并获得致谢。

腾讯安全平台部预研团队发现，攻击者可以生成 Tensorflow 的恶意模型文件，对 AI 研究者进行攻击，对受害者自身的 AI 应用进行窃取或篡改、破坏。腾讯方面认为，该风险危害面非常大，一方面攻击成本低，普通攻击者即可实施攻击；另一方面迷惑性强，大部分 AI 研究者可能毫无防备；同时因为利用了 TensorFlow 自身的机制，其在 PC 端和移动端的最新版本均会受到影响。

Google 的 TensorFlow 作为开源框架被互联网广泛使用，该框架在谷歌、ebay、airbnb、twitter、uber、小米、中兴等公司均有使用。在TensorFlow中，AI 研究者可以复用他人建好的模型来进行AI训练，或直接提供 AI 服务。

这是安全研究员最近发现的第二起 TensorFlow 相关安全风险事件。

12月初，雷锋网了解到，奇虎 360 安全研究实验室的 Qixue Xiao 和 Deyue Zhang，美国佐治亚大学的 Kang Li，以及美国弗吉尼亚大学的 Weilin Xu 在分析了 TensorFlow，Caffe，Torch 这三大深度学习框架所使用的大量第三方开源基础库后，发现它们存在不少的网络安全漏洞，容易受到拒绝服务攻击、逃逸攻击、系统损害攻击的影响。

PConline资讯】消息，日前，Google发布自然语言框架语义解析器SLING，它能以语义框架图（semantic frame graph）的形式，将自然语言文本直接解析为文本语义表示。这一系统避免了级联效应，另外还减少了不必要的计算开销。

详细消息编译整理如下：

直到最近，大多数实际的自然语言理解(NLU)系统都采用的是从词性标签和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示的分析。虽然这使得不同分析阶段易于模块化，但前期的错误会在后期和最终表示上产生层叠效应，中间阶段的输出也可能会与这一阶段本身并不相关。

例如，一个典型的NLP系统可能在早期执行依存句法分析的任务，在结束阶段时执行共指解析（coreference resolution）任务，早期依存句法分析阶段出现的任何错误都会产生级联效应，影响共指解析的输出。

今天我们发布SLING实验系统，它能以语义框架图（semantic frame graph）的形式，将自然语言文本直接解析为文本语义表示。

输出框架图能直接捕获用户感兴趣的语义标注（semantic annotation），因为没有运行任何中间阶段，所以避免了上述那种管道系统的缺陷，另外还减少了不必要的计算开销。

SLING使用具有特殊用途的循环神经网络模型，通过框架图上的增量编辑操作（incremental editing operation）来计算输入文本的输出表示。框架图足够灵活，可以捕获大家感兴趣的许多语义任务(下面有更多介绍)。SLING中的分析器（parser）只使用输入词来进行训练，不需要额外再生成标注(例如依存句法分析)。

SLING通过提供高效的、可扩展的框架存储实现（frame store implementation）和JIT编译器来生成高效的代码来执行循环神经网络，从而在推理（inference）时能快速进行句法分析。

尽管SLING还处于实验阶段，但得益于高效的框架存储和神经网络编译器，它在台式机CPU上能实现超过2500符号/秒的解析速度。

SLING使用C++，目前可以在GitHub上下载。这个系统在技术报告中有详细描述。

框架语义句法分析（Frame Semantic Parsing）

框架语义表示文本的含义（例如一句话），是一套正规表述。每个正规表述都被称为一个框架，可以被看作是知识或语义的一个单元，还包含与与它相关的概念或其他框架的相互作用。

SLING将框架组织成属性槽（slot）列表，其中每个属性槽都有对应的名称(角色)和值（可能是literal或是到另一个框架的链接）。

下面是一个例句:

“很多人都宣称自己预测到了黑色星期一。”（Many people now claim to have predicted Black Monday）

下图是SLING识别提到的实体(例如人物、地点或事件)、度量(例如日期或距离)和其他概念(例如动词)，并将它们放置在正确的语义角色中的说明。

上面的例子相当简单，框架图的功能强大到可以模拟各种复杂的语义标注任务。对于初学者来说，这种框架可以非常方便地将语言的内外部信息类型(例如知识库)结合起来。这可以用于处理复杂的语言理解问题，例如引用、隐喻、转喻等。这些任务的框架图只在框架类型、角色和链接约束条件上有所不同。

SLING

SLING通过优化语义框架来训练循环神经网络。网络隐藏层中学到的内部表示取代了在前面那种管道系统中的手工特性组合和中间表示。

解码器使用伴随反复出现的特征一起的表示，来计算用于框架图更新的一系列过渡，以获得输入语句的预期框架语义表示。在SLING中用TensorFlow和DRAGNN来训练模型。

下面的动图展示了使用过滤操作将框架和角色逐渐添加到框架图中的构建过程。

正如一开始讨论的那个简单例句，SLING使用ARG1角色将动词和事件框架连接起来，表示事件框架是被预测的概念。

这个过渡系统的一个关键层面是，有一个很小的固定大小的框架缓冲区，它代表了最近被唤起或修改的框架，用橙色方框标记。这个缓冲区会捕捉到我们倾向于记住的最近被唤起、提及或强化的知识的直觉。如果一个框架不再使用，那么当新的框架出现时，它最终会从这个缓冲区中被清除掉。我们发现这种简单的机制在捕捉大量框架间链接的片段时非常有效。

下一步

上面所描述的实验仅仅是对诸如知识提取、解析复杂引用和对话理解等语义句法分析研究任务的启动研究。

在Github上发布的SLING中有上述任务的预训练模型，还有一些示例和方法，大家可以在提供的综合数据或自己的数据上来训练解析器。希望SLING能对大家有所帮助有用，我们期待着在其他语义句法分析任务上应用和扩展SLING。

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今天，谷歌宣布开源基于 TensorFlow 的强化学习框架——Dopamine。

Github repo：https://github.com/google/dopamine

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强化学习是一种人工智能（AI）技术，它使用奖励（或惩罚）来驱动agent朝着特定目标前进，比如之前大火的Alpha Go击败人类顶尖围棋选手，还有在 Dota2 对战人类职业玩家的Open AI Five。同时，强化学习也是DeepMind 的深度Q 网络（DQN）的核心部分，可以在多个workers 中分配学习，例如，在Atari 2600游戏中实现“超人”性能。麻烦的是，强化学习框架需要时间来掌握一个目标，往往是不灵活的，也不够稳定。

这就是谷歌提出替代方案的原因：基于TensorFlow的开源强化学习框架——Dopamine，从今天开始，它可以从Github获得。

（https://github.com/google/dopamine/tree/master/docs#downloads）

谷歌研究人员表示，他们开源的这个 TensorFlow 强化学习框架强调三点：灵活、稳定和可重复性。

受到主要组件之一大脑中奖励动机行为行为的启发,以及反映神经科学和强化学习的研究之间的联系,这个平台的目的是使推测性研究推动根本性的发现，此版本还包括一组阐明如何使用整个框架的colabs。

易用性

为此，它包括了一套精心编写的代码（15个Python文件），专注于Arcade学习环境（一个用视频游戏评估AI技术的平台）以及四种不同的机器学习模型：上述提到的深度Q 网络（DQN）; C51; Rainbow agent的一个简化版本; Implicit Quantile Network agent。清晰和简洁是这个框架设计中的两个关键考虑因素。

可重复性

为了实现强化学习的可重复性，代码在Arcade学习环境支持的60个游戏中提供完整的测试覆盖率和训练数据（采用JSON和Python pickle格式），并遵循标准化结果以进行实证评估的最佳实践。

基准测试

对于新的研究者来说，对自己的想法进行快速的基准测试是非常重要的。谷歌提供四个智能体的完整训练数据，包括ALE 支持的60 个游戏，格式为Python pickle 文件（对于使用谷歌框架训练的智能体）和JSON 数据文件（用于对比其他框架训练的智能体）。谷歌还提供了一个网站，研究者可以使用该网站对所有提供智能体在所有60 个游戏中的训练运行进行快速可视化。

谷歌的4 个智能体在Seaquest 上的训练运行（Seaquest 是ALE 支持的Atari

除此之外，谷歌还推出了一个网站，允许开发人员将多个训练中智能体的运行情况快速可视化。它还提供经过训练的模型、原始统计日志和TensorFlow event files，用于TensorBoard动态图的绘制，TensorBoard是一个web应用可视化套件。

“我们的希望是，我们的框架的灵活性和易用性将使研究人员能够尝试新的思想，无论是渐进的还是激进的。”作者Bellemare和Castro表示，“我们已经积极地将它用于我们的研究，而且发现它能够使我们能够灵活地快速迭代许多想法。我们很高兴看到更多的社区可以应用这一框架。”

随着软件供应链攻击在SolarWinds和Codecov安全事件之后成为一个关注点，谷歌提出了一种解决方案，以确保软件包的完整性并防止未经授权的修改。

所谓的“供应链各级软件制品”（SLSA，并宣布“莎莎”），终端到终端的框架旨在确保软件开发和部署流水线-即源➞构建➞发布工作流程-和减轻威胁说由于在链中的每个环节篡改了源代码、构建平台和工件存储库。

谷歌表示，SLSA 的灵感来自公司自己的内部执行机制，称为Borg 的二进制授权，这是一套审计工具，用于验证代码来源并实施代码身份，以确定部署的生产软件是否经过适当审查和授权。

谷歌开源安全团队表示：“在当前状态下，SLSA是业内人士的共识正在建立一套增量可采用安全准则，”。

代码依赖

在其最终形式中，SLSA 在其可执行性方面将不同于最佳实践列表：它将支持可审计元数据的自动创建，这些元数据可以输入到策略引擎中，从而为特定包或构建平台提供‘SLSA 认证’。

东方联盟创始人郭盛华透露：“SLSA 框架承诺端到端的软件供应链完整性，旨在实现增量和可操作性。它包括四个不同级别的渐进式软件安全复杂性，SLSA 4 提供了对软件没有被不当修改的高度信心。”

SLSA 1 — 要求构建过程完全脚本化/自动化并生成出处

SLSA 2 — 需要使用版本控制和生成经过身份验证的出处的托管构建服务

SLSA 3 — 要求源和构建平台满足特定标准，以保证源的可审计性和出处的完整性

SLSA 4 — 需要两人对所有更改和密封、可重复的构建过程进行审查

虽然 SLA 4 代表了理想的最终状态，但较低级别提供增量完整性保证，同时使恶意行为者难以长时间隐藏在受破坏的开发人员环境中。

企业密码管理

在宣布的同时，Google 还分享了有关需要满足的Source和Build要求的更多详细信息，并呼吁业界对系统进行标准化并定义威胁模型，详细说明 SLSA 希望长期解决的特定威胁.

该公司表示：“为大多数项目实现最高级别的 SLSA 可能很困难，但较低 SLSA 级别所认可的渐进式改进已经大大有助于提高开源生态系统的安全性。” （欢迎转载分享）

编辑导语：智能终端时代席卷而来，导致形形色色的app/web/网页应用程序铺天盖地而来，那么在变化多端的社会环境中，如何打造自己产品核心市场稀缺力呢？本篇文章作者将对“用户层级”、“产品闭环”、“商业生态圈”、“场景环境变迁”、“品牌建设/运营体系”这五大方面进行方法的总结，值得阅读学习。

一、用户层级

作为一名优秀的产品PM，必须要考虑几个问题？你的用户画像主体是谁？如何建立成长体系/权限开通？如何在不同的阶段，制定一系列措施，让用户买单，如何使用户保持长期主义，使用你的产品？如何让用户和产品产生粘性？

比如说美团的商户入驻，他们的入驻方式是如何区分的？商家的成长体系是什么？权益怎么分配的？等等

综合上述，基本算是一个基础的框架型，总结起来就是：

用户画像+生命周期+成长体系+购买力+循环机制

比如说：饿了么，是一个偏向B端又面向TO C的产品，我们要考虑产品的行业属性是什么?用户是怎么样的群体？它是怎么做好用户分级？按照怎么样的逻辑来分的呢？消费者的购买力是怎么样的？怎么才能形成从行业需求到用户的循环问题？

二、产品闭环

从产品形态看问题，你要考虑如何做到从点到线到面的布局？

比如说产品的界面如何设计内容、动效、功能？从视觉，我们应该采用什么样的渲染效果以及颜色层级分布？

在技术上，我们应该怎么针对内容进行算法个性化推荐，综合大数据行为标签，如何进行历史数据分类，进行周期性推送？

整个浏览页是如何进行热点以及标签化分级的呢？如何建立内容风险预警机制呢？等等都是需要产品联动团队进行深层次的进行：

设计+动效+视觉+算法+大数据+风险机制管理+前后循环机制+版本

底层逻辑就是：点-线-面的循环实现

从产品的角度来看，我们应该从产品类别+行业场景来综合分析，比如说，我们做的是c端短视频产品，我们应该考虑他的界面风格是什么样的？点击或者动效是什么？换言之，你用什么样的视觉来吸引用户使用你的产品？有哪些不一样的动效？在技术层面上，我们应该怎么进行用户推荐？怎么通过大数据自动化合理进行标签分级？我们这样做的最后有什么的风险？从设计到技术怎么才能实现双重合一，达到我们想要的‘双赢’效果，最后我们的产品路线图应该是怎么分布的？

三、商业生态圈

从商业的角度看问题，企业都是以盈利为目的。作为一个增长型公司，需要从企业运转模式、企业类型等不同角度设立不同的商业模式，从经济学看待市场+商业的关系。比如说从微观到宏观，从整体到个体，单一到多元，集中到分散等等诸多商业画布的确立：

个体经济+企业经济+多个城市经济+全国经济+全球性经济 +循环经济效应

设立不同的商业模式，往往能实现从单一到多元化，实现商业最大化，达到企业增长经营化管理。

最典型的就拿微信来说吧，商业模式无非从个体到群体，可大可小，比如说个体公众号到官方公众号进行不同企业收费模式，以及权限开通的方式。城市/全国化经济全球性经济，主要集结与在不同城市/国家的共性需求定位，比如说刚需定位，吃、喝、出行、社交等场景，都能覆盖每个城市，不会因为地方的限制，而受限制，从而形成一个循环经济体。

四、场景环境变迁

没有一款产品是百年不变的，其实它也在跟着人类适应整个时代环境的变化而变化。 因为时代的需要，产品才孕育而生，解决人类的脑力、体力的复杂问题。

比如说，现在气候不断变化，全球变暖形成趋势，如果人类不趁早做好这个准备，迟早会有一天会被环境所淘汰。互联网产品，其实也是这样，需要跟着人类需求适应整个环境变化而变化，跟着时代需求同步进行，综合市场+微观调控，所以个人认为：

前期的预测判断+发现新型机会+新市场+适应当下环境+融合多种环境变化 才能在变化多端的社会中，以万变适应生存。

作为一名优秀的产品经理，需要有非常强有力的思考能力，能从市场判断商机。比如说，小米手机的远程自动化控制，结合AI算法自动识别、声控等，进行运用控制，小米电视、电灯、小米手环，类似，目前很多公司即将布局在汽车行业进行自动化功能识别，类似百度驾驶、小鹏汽车等，总体来讲基本都能适用我们当下的环境，既不落后，也不太超前空幻，适用于大部分用户场景需求，从设计、技术基本能够落地下来。前俩年流行的区块链，为什么就这样凭空的慢慢消失了，虽然现在也有很多产品在运营。但是相对规模来讲并不大，第一个风险型太大，其次就是区块链这个层面不太适用当下场景，复杂化不易操作，甚至超出了很多人的认知。所以，几乎慢慢的没落了，也许在未来的3-5年的期间，可能繁荣再起。

五、品牌建设/运营体系

一款真正好的产品，从来都不是以买、卖方市场进行货币等价交换。同样是月饼，为什么有些就喜欢买有品牌包装的月饼？同样是一件外套，为什么大部分就喜欢有品牌的衣服？主要是品牌能够满足人对奢侈品的好奇感，以及在品质、技术、设计等方面满满的安全感，互联网产品看似虚拟，其实底层逻辑是相通的，所以我个人认为一款好的产品都是以：

启动期+验证期+投入期+品牌建设期+暴增期+优化+迭代

这就是所谓的病毒效应以及增长模型，不断优化产品结构，实现品牌国际/全国经营化。

好的产品离不开运营，尤其是C端产品，大部分可能研发出来，几乎也要花掉一般的财力进行广告投放以及渠道建设。当然前提也不是漫无目的进行运营，在投入前，也许可能进行各种各样的尝试，能否融合市场的需求？如果优化了，我们的策略应该如何进行调整?等产品真正的兼容市场了，这个时候就真的属于暴增期，需要大量的品牌以及广告进行投放，提高知名度了，从而不断的进阶优化和迭代，不断打磨适合当下的产品。

最后总结一下，做产品很容易，做好一款真正的好产品很难，做好一款顶尖的产品，更需要时间和市场不断耐压耐磨耐用的检验。如有写的不是很到位，还请特别提出您宝贵的建议与支持！谢谢！

本文由 @bright MI 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 pexels，基于CC0协议。

也许你还记得5年前的谷歌眼镜，但当时增强现实AR还未被人们像今天这样的谈及。谷歌眼镜最终悄无声息地淡出了人们的视线。但是2017年，伴随着谷歌和苹果在增强现实AR软件方面的技术提升，市场重新燃起对AR的热情。

今年的国际消费类电子产品展览会(CES)上，增强现实AR眼镜的原型产品令人眼花缭乱。笔者发现了一款外形像普通眼镜的AR眼镜，它或许能够成为谷歌眼镜宣告失败后最有可能成功走向商业化的一款AR眼镜。

这款名为Blade的AR眼镜是由一家美国并不知名的上市公司Vuzix研发的，但Vuzix背后最大的股东是大名鼎鼎的英特尔公司。

笔者在现场体验了这款AR眼镜。这是一款把所有的元器件都融入进普通眼镜框架之内，又同时搭载AR增强现实功能的设备。右边镜片的右上角装有一块小小的显示屏，也就是这个显示屏将计算机里显示的东西投影到佩戴者的眼前。

来自法国参展团的某农业种植领域的企业主告诉笔者：“我们已经在植物检验中使用了它们的AR产品，戴上AR眼镜，就能通过对比判断出植物有没有问题。”

Blade重量为3盎司(约85克)。除了外形酷似普通眼镜这一最大卖点之外，Blade还是首款搭载亚马逊Alexa智能语音功能的AR眼镜，用户可以用语音来控制这款眼镜，执行不同的任务。它同时兼容Android和iOS平台。

Vuzix这家成立于1997年的企业，目前市值仍不到1.7亿美元，员工只有75人。公司首席运营官Paul Boris告诉笔者，Blade将于今年二季度量产发货，售价为1000美元，不过他相信，到2019年，Blade的价格就有望减半。

事实上，这并不是Vuzix首次推出AR眼镜。在工业级应用的产品方面，Vuzixa目前的客户包括DHL、空客以及博世等公司。

在工业领域取得成熟的应用后，Vuzix开始进军消费级领域。在AR消费级产品方面，不仅仅是苹果和谷歌有野心，像Magic Leap这类初创公司同样蛰伏已久。

去年年底，Magic Leap历时7年时间开发的Magic Leap的首款混合现实(MR)头显设备Magic Leap One公布，但没有引起轰动。在Vuzix总裁兼CEO Paul Travers看来，Magic Leap One更像是一个科学项目，而Blade能解决实际问题。

谷歌早在5年前就已经推出一款AR眼镜，不过当时并未取得成功，谷歌便转向智能手机的AR功能研发以及企业级头显设备的研发。此次谷歌也将在CES展上设有展位，并联合联想发布了一款VR设备。

苹果虽然没有展位，但是会在展会幕后与大量AR的开发者和硬件制造商接洽，寻求更多的合作机会。根据此前苹果供应商方面透露的消息，2019年完成AR眼镜的技术攻关，相关产品将于2020年推向市场，不过苹果没有确认是否会以苹果的品牌发布AR眼镜。

苹果CEO库克也是AR的坚定信仰者。库克曾表示，AR会超越VR，成为未来的计算平台中最广泛的应用。

Paul Travers对笔者表示，伴随着5G等物联网技术的突破以及芯片处理速度的提升，设备的“边际”和云端的互通将会更加频繁，这将令人工智能在更小、更薄的屏幕上的应用成为可能。

也许Blade并不是未来AR眼镜最终的形态，它还有很多不完美的地方，比如还不够小，还不能够支持足够多的应用场景，灵敏度还有所欠缺，显示屏的精度还没有达到无懈可击。但是相信随着技术的提升，只要产品做到符合大部分用户体验的时候，AR硬件自然而然地就会被普及。

安卓中国11月11日，在九月初有消息称谷歌确认已经放弃了模块化手机项目Project Ara，Project Ara是谷歌推出的一个以全模块化概念手机项目，该项目曝光至今已有3年。据悉Project Ara有6个模块可以进行模块化插槽自定义，比如用户可以随时添加或移除额外的电池、摄像头、扬声器和其他组件。

日前外媒Phandroid为我们带来谷歌Project Ara原型机的上手体验，该机型号为A8A01。外观方面，Project Ara的主框架为金属材质，该部分放置了屏幕和不可移除内部元件，但是屏幕正面的顶部和底部的前置摄像头和扬声器插入部分为塑料材质，机身背部也是塑料不过质地较为柔软。

先看看Project ARA的参数：

● 处理器:高通骁龙810（MSM8994）

● 内存：3GB

● 内置存储：32GB

● 屏幕：分辨率为1920*1080的5.46英寸TFT-LCD OTM1906C屏幕，403dpi

● 后置相机：210万（16：9比例），固定对焦，支持1080P拍摄

● 前置相机：500万（4：3比例），固定对焦，支持1080P拍摄

● 电池：3450mAh

● 尺寸；152 x 74 x 12.5 mm (没有相机模块)

● 重量：190g

● 连接：WiFi、蓝牙4.0（LE）和NFC

● 传感器：GPS、气压计，精密仪，陀螺仪，距离感应器，加速度计，磁力计，压力计，重力计

● 端口：3.5mm耳机端口和USB-C端口

● 音频：前置mono扬声器、3.5mm耳机端口、双麦克风

● 按钮：电源、音量和模块

● 系统：Android 7.0（NMR1），API Level 24, Security Patch 2016-08-05

谷歌Project Ara各个部件主要通过磁性模块进行连接固定，磁性模块规格为90°角，相比此前的失败品更能保障手机各个模块不脱落。在尺寸方面，谷歌Project Ara与HTC Desire EYE接近，厚度达到12.5mm，这也算为手机能正常使用所做的牺牲吧。｜最新最全手机科技数码资讯，尽在安卓中国！ 关注微信公众号：安卓论坛（anzhuo-cn）、好机友（jiyou3g）｜登陆安卓中国官网浏览更多精彩资讯（https://www.anzhuo.cn）。

5月21号，百度输入法网站上发布了适配fcitx输入框架的linux输入法。

图片来自百度输入法官网

百度linux输入法支持拼音、五笔、英文三种输入方式，并且有智能纠错，云输入，整句联想等加强功能。

支持的linux平台包括Ubuntu 18.04/18.10/19.04/19.10，还有Deepin 15.10,15.11。相信未来还有支持其他的linux发行版。

这对于linux用户而言，确实是个好消息。

记得05年刚刚接触linux时候，当时玩的是Ubuntu，印象中系统内置的是SCIM输入法框架，要输入中文，得在scim里面安装pinyin输入法，而且安装完还要改/etc/X11目录下面某个配置文件。用是能用，不过时不时的就调不出来输入法的面板，或者面板卡死，然后无法输入中文。

SCIM控制面板，满满的年代感

后面输入法框架就切成ibus了，相对好用一些，在Ubuntu的控制中心里面设置输入法的地方，添加中文，里面可以添加pinyin，sunpinyin，甚至还有Googlepinyin 输入法。输入体验马上提升了一大截。

黑边窗口，橙色偏褐的风格，有感触不^_^

不过用的时间稍微长点，就感觉ibus用着有点卡，反应并不那么灵敏。

再后来Ubuntu论坛上，linux国内的社区上，有不少人推荐用fcitx输入框架。并且搜狗拼音在2014年发布了第一版linux下的输入法，配合着fictx输入框架用，用着流畅，而且输入的词汇大部分时候比较准确。

不过最近一次版本发布是去年10月中旬。在新增了五笔输入和适配了linux qq下的输入之后，近大半年来再没有动静。

搜狗适配fcitx的linux输入法

自从去年贸易战加剧，国产linux的研发又引发了热点关注。linux qq在10多年后终于出了新版本，deepin linux也在年后发布了20.0beta版本，还有UOS，现在百度也发布了linux输入法，从这个态势上，linux应该会发展的越来越贴近大众使用。

作者相信，linux会越来越好用。后续，它会慢慢普及到大众的日常使用中，让我们在Windows之外多一种选择。

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1、华为手机为什么需要谷歌服务框架许可？

（IT之家）9月1日消息 近日谷歌官方表示未来华为智能手机等硬件将无法使用谷歌服务框架（GMS），此举也在网上引起了讨论。那么什么是谷歌服务框架（GMS）呢？华为又为什么需要它的相关许可呢？

简单介绍一下，谷歌移动服务（GMS）是一套谷歌旗下的应用程序和基于云的软件服务。此外GMS不是Android开源项目（AOSP）的一部分，或者只是被简单地称为Android的开源版本。只有当Android智能手机制造商获得了Google的许可之后才能在其Android设备上合法安装GMS。华为未来将不能得到谷歌许可也就是说未来的华为手机上将不会内嵌有谷歌服务框架。

GMS的作用有哪些？

1.使用谷歌核心Apps（即Google官方应用“全家桶”），包括YouTube，Google Now，Google Play store，Google Play Games，Google Maps等；

2.基于Google账户的系统数据同步，备份，包括联系人，邮件，文件同步，游戏进度，多人线上联机等等

早前谷歌发言人表示，由于美国禁止同华为继续进行贸易往来，即将推出的Mate 30系列或无法使用谷歌应用程序和服务。不过稍早以前美国已延长了90天的临时贸易许可期，Mate 30等华为新款智能手机仍有望继续采用Android系统。不过据一位华为内部消息人士表示，无论有没有谷歌服务，华为仍将在9月正式发布Mate 30系列智能手机。

2、我国手机网民规模达8.47亿 使用手机上网比列达99.1%

（新浪科技）中国互联网络信息中心（CNNIC）于8月30日在京发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》。报告从互联网基础建设、网民规模及结构、互联网应用发展、互联网政务应用发展和互联网安全等五个方面展示了2019年上半年我国互联网发展状况。

报告中提到，截至2019年6月，我国IPv6地址数量为50286块/32，较2018年底增长14.3%，已跃居全球第一位。其中基础电信企业已分配IPv6地址用户数12.07亿；域名总数为4800万个，IPv6活跃用户数达1.3亿。

截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿，较2018年底增长2598万，互联网普及率达61.2%，较2018年底提升1.6个百分点。我国手机网民规模达8.47亿，较2018年底增长2984万，网民使用手机上网的比例达99.1%，较2018年底提升0.5个百分点。与2014年相比，移动宽带平均下载速率提升6倍，手机上网流量资费水平降低超90%。

截至2019年6月，我国网络购物用户规模达6.39亿，较2018年底增长2871万，占网民整体的74.8%。我国网络视频用户规模达7.59亿，较2018年底增长3391万，占网民整体的88.8%。我国在线教育用户规模达2.32亿，较2018年底增长3122万，占网民整体的27.2%。我国在线政务服务用户规模达5.09亿，占网民整体的59.6%。

3、库克再次下线经典苹果手机，网友：带有乔布斯烙印的手机越来越少

（搜狐科技）手机市场竞争相当激烈，手机厂商们认为无法超越的苹果在去年销量输给了华为，苹果跌下了神坛，身边人也不再痴迷苹果。但是不得不说苹果在历史上有几款超典型的手机，并且还被大家使用了多年。不过英雄总有退场的时候，近日，有消息称iphone7将要退出历史舞台，要正式下架了，听到这个消息不少用户还是表示不舍得。

iphone7是苹果旗下为数不多的小屏手机，而且苹果手机从ipnone7开始逐渐地打破乔布斯的原则，开始采用大屏手机，使用刘海屏，在手机售价上也是节节攀高。iphone7继续沿用了乔布斯的小屏理念，不大不小，尺寸非常适宜，一只手也可以操控手机。在那个时候，iphone7搭载的是A10处理器可以说比较先进了。而且手机的流畅度还可以，喜欢玩游戏的朋友如果使用iphone7的话是完全没有问题的，用了两三年的话手机出现的卡顿情况还是很少的。

现在的年轻人特别喜欢拍照，走哪拍哪，所以对于手机摄像功能也是非常看重的，现在国产手机的摄影头都是三摄四摄，所以iphone7和如今的国产手机就摄像技术上来看就是有差距的，在摄像上就失去了竞争优势，在外观上也是大气为主，黑白色为主色调，和国产手机比较有辨识度。

不过在之前苹果6已经被宣布下架了，现在轮到了苹果7，这款带有经典特征的手机下架了，马上秋季发布会到来了，带有乔布斯烙印的手机就越来越少了，对于怀旧的朋友来说，老版手机是非常难得了，如果还在使用苹果7的用户是不是要好好珍惜了。

4、小米蓝牙耳机Air 2包装盒曝光

（新浪科技）随着近日Redmi Note 8系列的正式发布，小米智能手机新品发布目前来看似乎要告一段落了。和智能手机相比，诸如小米耳机等周边产品的热度似乎要低很多。不过近日网上流传出一款疑似小米蓝牙耳机Air继任产品的外包装盒谍照，小米接下来或将会发布一款耳机新品。

从上述图片可知，新款小米蓝牙耳机Air 2的包装盒外观上除了名称的变化外和前代产品似乎没什么区别。不过值得注意的是，新款小米蓝牙耳机Air 2的外观似乎不再采用前代产品的入耳式设计，取而代之的是更类似于苹果AirPods耳机“豆”形平头塞设计。

小米蓝牙耳机Air采用了入耳式设计，其最值得称道的地方就是采用了主动降噪功能。据悉，这款蓝牙耳机支持的是ANC主动降噪功能，同时在提供充电盒的前提下用户可获得10小时的续航时间，售价为399元。

之前也有用户吐槽称小米蓝牙耳机Air过于“庞大”且佩戴体验一般，如果小米蓝牙耳机Air 2重新采用耳塞式设计相信会在佩戴体验方面改善不少，但由此一来似乎主动降噪功能就不太可能继续保留了。不过目前小米官方尚未放出有关新品蓝牙耳机的消息，更多相关消息也请等待官方宣布。

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