switch算力
A. 2miners矿池怎么样
2Miners是最受欢迎的山寨币矿池之一。 该矿池具有18种加密货币，两种挖矿模式：矿池和单人模式，18种语言以及直观的界面。 矿池中有超过18000个用户，最近24小时内向用户支付的奖励总额为一百万美元。
矿池中最受欢迎的加密货币是以太坊。 超过11000个用户正在挖矿ETH。2Miners数据中心位于欧洲，美国和亚洲，从而最大程度地提高了每个地区用户的加密货币挖矿效率。 奖励每两个小时支付一次。因此，从2月开始，如果要免费使用RaveOS，应切换到2Miners矿池。山寨币矿池 2Miners 近期发现了一个影响以太坊「epoch switch」的网络漏洞，且该漏洞影响 ETC 网络。2Miners 表示，ETC 的 Thanos （ECIP-1099）的网络硬分叉升级引发了一些问题，因为 ECIP-1099 提议减少网络中的算力，当转换到 epoch 时矿池并没有验证数据（尽管它是合法的）。2Miners 随后发现该漏洞位于用于维护以太坊和 ETC 的核心库中。2Miners 表示，「经过深入研究，我们发现许多基于 Ethash 的加密货币所使用的核心库之一的数学值有偏差。」该问题可能导致某些节点接受较新的数据到区块链，而另一些节点则不接受，从而造成了可能导致链分裂的潜在严重情况（类似于此前的以太坊网络故障）。
拓展资料：
一、由于比特币全网的运算水准在不断的呈指数级别上涨，单个设备或少量的算力都无法在比特币网络上获取到比特币网络提供的区块奖励。在全网算力提升到了一定程度后，过低的获取奖励的概率，促使一些“bitcointalk”上的极客开发出一种可以将少量算力合并联合运作的方法，使用这种方式建立的网站便被称作“矿池”(Mining Pool)。在此机制中，不论个人矿工所能使用的运算力多寡，只要是透过加入矿池来参与挖矿活动，无论是否有成功挖掘出有效资料块，皆可经由对矿池的贡献来获得少量比特币奖励，亦即多人合作挖矿，获得的比特币奖励也由多人依照贡献度分享。
二、矿池是一个全自动的开采平台，即矿机接入矿池，提供算力——获得收益。矿池的分配方式主要有：“PPLNS、PPS、PROP”三种。矿池的存在降低了比特币等虚拟数字货币开采的难度，降低了开采门槛，真正实现了人人皆可参与的比特币挖矿理念。但其弊端也非常明显，因为算力接入矿池，作为矿池来说，将掌握极其庞大的算力资源，在比特币世界中，算力代表着记账权，算力即是一切，如果单家矿池算力达到50%以上，将可以轻易对比特币等类似的虚拟数字货币发动51%攻击，其后果是非常可怕的：垄断开采权，垄断记账权垄断分配权。
B. 欧瑞博智能家居系统有哪些
1、智能安防系统
（安防门禁系统，支持门锁、门磁、人体红外感应器、烟雾报警器、摄像头等
多种安防设备的组合，满足家庭安全的第一需求）。
2、智能照明系统
（除本地触控餐，可通过APP远程操控；结合RGB灯带DIY任意场景）。
3、智能影音系统
（远程控制全部家电设备，实时查看家电当前开关状态，并可设置家电之间的联动）。
4、智能家电控制系统
（边刷牙边浏览天气、穿衣建议、新闻快讯。同时播放音乐、打开厨房的面包机、客厅的饮水机）。
5、智能门锁系统
（指纹、感应式ID卡、防泄漏密码、临时手机验证码、应急式隐藏钥匙插孔五种开锁方式）。
6、智能门窗系统
（根据光线强弱联动调整窗帘开度，根据空气质量联动开窗通风，打造健康舒适的生活环境）。
7、智能睡眠系统
（监控呼气频率、心跳，发现异常及时报警，保障用户身体健康。并在次日提交完整且详细的睡眠报告让客户了解睡眠质量情况，有助改善睡眠质量）。
以上，如果满意请采纳哈。
C. Uber自动驾驶车案件和英伟达有关吗
报道称，从拉斯维加斯的“Adobe Summit”上匆忙赶回圣何塞GTC 2018的英伟达创始人兼CEO黄仁勋在接受采访时否认Uber的自动驾驶车事故和英伟达有关。他表示，“Uber用的并不是英伟达的自动驾驶技术。”
虽然需求在持续增长，但是单块GPU在算力上的提升已经非常有限，这也是英伟达不得不面临的问题。他们的解决办法是通过互联架构把单块GPU组成一个整体。英伟达也把早期的NVLink架构升级到NVSwitch架构。
黄仁勋表示，对于普通消费者来说，NVSwitch并不作用。但是对于从事AI研究的人来说，NVSwitch带来了更大性能更好的GPU，以提供他们需求的巨大算力。本次GTC上，英伟达基于NVSwitch和Tesla V100 32GB显卡，推出了超级计算机DGX 2，单台售价为39.9万美元。
面向消费市场，英伟达和和ARM达成了合作将其人工智能技术置入今年2月份ARM推出的Project Trillium中，让每个厂商更容易打造自己的IoT AI SOC（物联网AI芯片）
他还谈到了最近中国和美国之间紧张的贸易关系。“所有人都讨厌战争。”他表示，美国和中国之间其实是相互依赖的关系。以英伟达为例，其中中国有3000名员工，并且营收的三分之一来自于中国市场。
D. 欧瑞博怎么样，在智能家居领域有什么优势
前景还是不错的，据说在去年也拿到了1.1亿的融资，智能家居已经步入到高速发展的阶段，越来越多的传统家居也往智能化步进。在智能家居家居领域，产品主要采用Zigbee的无线组网，覆盖范围大稳定性高容易维护，广泛应用在酒店、小区、办公智能化升级。在16年也给客户装修了一套他们的智能家居系统，目前体验还是稳定易用的。
E. 数据平台上的计算能力：哪些GPU更适合深度
NVIDIA GPU，AMD GPU还是Intel Xeon Phi?
用NVIDIA的标准库很容易搭建起CUDA的深度学习库，而AMD的OpenCL的标准库没这么强大。而且CUDA的GPU计算或通用GPU社区很大，而OpenCL的社区较小。从CUDA社区找到好的开源办法和可靠的编程建议更方便。NVIDIA从深度学习的起步时就开始投入，回报颇丰。虽然别的公司现在也对深度学习投入资金和精力，但起步较晚，落后较多。如果在深度学习上采用NVIDIA-CUDA之外的其他软硬件，会走弯路。
Intel的Xeon Phi上支持标准C代码，而且要在Xeon Phi上加速，也很容易修改这些代码。这个功能听起来有意思。但实际上只支持很少一部分C代码，并不实用。即使支持，执行起来也很慢。Tim曾用过500颗Xeon Phi的集群，遇到一个接一个的坑，比如Xeon Phi MKL和Python Numpy不兼容，所以没法做单元测试。因为Intel Xeon Phi编译器无法正确地对模板进行代码精简，比如对switch语句，很大一部分代码需要重构。因为Xeon Phi编译器不支持一些C++11功能，所以要修改程序的C接口。既麻烦，又花时间，让人抓狂。执行也很慢。当tensor大小连续变化时，不知道是bug，还是线程调度影响了性能。举个例子，如果全连接层（FC）或剔除层（Dropout）的大小不一样，Xeon Phi比CPU慢。
预算内的最快GPU
用于深度学习的GPU的高速取决于什么？是CUDA核？时钟速度？还是RAM大小？这些都不是。影响深度学习性能的最重要的因素是显存带宽。GPU的显存带宽经过优化，而牺牲了访问时间（延迟）。CPU恰恰相反，所用内存较小的计算速度快，比如几个数的乘法（3*6*9）；所用内存较大的计算慢，比如矩阵乘法（A*B*C）。GPU凭借其显存带宽，擅长解决需要大内存的问题。
所以，购买快速GPU的时候，先看看带宽。
F. ios怎么只改王者荣耀头像
改王者荣耀头像步骤如下：
1、先打开王者荣耀，进入大厅后，可以看到头像，头像修改方法是如果QQ登录修改QQ账号形象，如果微信登录修改微信b1账号形象。
G. 华为和荣耀两个牌子的路由器一键MESH组网吗
看具体路由器型号，只要支持华为hilink协议的华为和荣耀路由器，相互就可以组网做漫游。建议多个路由组mesh时最好是用有线回程。