一早消息称iPhone 14将全系标配6G运行内存,而还曝光了A16芯片的性能。
外媒称iPhone 14 Pro和Pro Max所采用的A16芯片在GPU性能将提高25%-30%,而CPU性能提升在15%,功耗也有所降低,而且对4800万像素的摄像头等也有这更加的适配。
iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max内存将从LPDDR4x到LPDDR5,配合A16芯片,可能现阶段要领先安卓阵营一大截。
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iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主,并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移,下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计,并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息,结合现有设计图,可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级,在外观上取消了TouchID,并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
苹果公司计划最快于2023年推出新款iPhoneSE4手机。这款手机将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏,刷新率为60Hz。关于售价方面,考虑到苹果产品的定位以及目前市场上同类产品价格情况,在预期范围内的合理定价可能是起步价3500元以上。
在距离每年9月苹果发布新iPhone还有数月之遥时,其实新一代的iPhone已经完成了设计定稿并开始了试产。iPhone16的详细方案已经浮出水面。我们期待着9月的正式发布,看看这款新机还将带给我们哪些惊喜。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示,iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似,主要区别在于屏幕,iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片,这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
近日社交平台上曝光了iPhone16的手机壳,根据摄像头开孔的位置来看,iPhone16采用了竖排双摄的设计,与iPhoneX相似。iPhone16和iPhone16Plus将支持空间视频录制,这也是苹果调整摄像头位置的一个重要原因。iPhone16系列预计会在今年9月份前后发布。
近日有爆料着提前晒出了iPhone16系列四款机型的机模对比图,展示了新一代产品的尺寸和外观设计。新款依然延续了前代的序列,分别是iPhone16、iPhone16Plus、iPhone16Pro、iPhone16ProMax。这样的改动是为了能实现空间视频录制,在横向握持的时候让主摄和超广角处在同一水平线上。
今天iPhone16的最新高清渲染图被曝光出来,展示了新款的外观设计。新机虽然依旧是双摄,但排列方式却更换为竖排,重回iPhoneX时代。通过识别下压力可以实现两段式操作,轻按对焦、重按拍照,同时还能通过左右滑动来变焦,不过在没有潜望长焦的标准版上实际效果会稍差一些,Pro版会相对更实用。
今日网络上流传出iPhone16系列的机模,祖传4年的斜向相机排列方式终于变样了。从图片中我们可以清楚的看到,iPhone16标准版和Plus版本的两枚镜头已更换为居左纵向排列,类似于2019年发布的iPhone11系列,只不过相机模组的底座没有此前那么大。预计iPhone16Pro将配备6.3英寸的显示屏iPhone16ProMax将配备6.9英寸的显示屏。
根据数码闲聊站的爆料,华为Mate70系列的主摄将全系采用豪威传感器,标准版将配备OV50H主摄高配版将搭载OV50K主摄。OV50K是豪威今年量产商用的一颗全新传感器,拥有1/1.3英寸大底,最大的亮点是支持LOFIC技术。该系列产品将与同期发布的iPhone16系列进行竞争。
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x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库,它通过强大的 AI 辅助功能,使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取,同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外,它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能,以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型,通过泛型实现完整的类型,基于 MIT 许可发布,适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
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AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件,用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发,旨在提供一个强大的基础平台,旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎,适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
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