iPhone 14再现高价，这款手机在京东商城的价格已经降至5399元，现在又放出300元优惠券，到手价格低至5099元，好价值得入手。
iPhone 14 延续了上一代 iPhone13的设计语言，拥有五种颜色可选择，紫色、蓝色、午夜色、星光色和红色。屏幕方面采用6.1OLED超视网膜XDR 显示屏，分辨率2532*1170，最高支持1200nits亮度，支持100%DCI-P3色域以及原彩显示。
拍摄方面，iPhone14前置采用新的原深感镜头，1.9μm像素，支持自动对焦，即使在低亮度环境下也能实现较快的对焦速度，后置依旧依旧采用1200万像素广角/超广角双摄配置，全新的1200万像素主摄像头，传感器更大，单位像素达到1.9μm，F/1.5光圈，传感器位移OIS，低光捕获提高了49%。夜间模式曝光速度提升两倍。视频新增运动防抖模式，动态拍摄更加稳定。
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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。
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。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
近日，湖北武汉的卢女士因为一起手机维修费用过高的事件引起了社会关注。卢女士将价值7000元的手机送至武商广场写字楼的一家维修店进行维修。值得一提的是，根据苹果官方客服之前的表述，如果手机主板损坏，维修费用通常在4000元左右。
根据消息源NguyenPhiHung的最新发布，苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh，并未提及具体数值；关于续航表现，在目前还没有更多信息可以透露给大家。
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。
有关苹果iPhone16系列的传言引发了广泛关注。据知名爆料人“LeaksApplePro”透露，苹果计划将iPhone16Pro的起始存储容量提升至256GB，并且售价可能保持在999美元。起步存储空间的增加对于那些需要大容量存储空间和高性能手机的用户来说具有重要意义。
4月6日是小米公司生日，此后，小米就将这一天定义为米粉节”。进入4月，2024年的米粉节”正式拉开帷幕，小米官方将开启线上促销活动。小米CEO雷军表示，全等深微曲屏用了2年预研，投入18倍研发费用，专利申请超过130项，其中已授权超60项。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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