贷款余额都够重新买一套离市区更近的房子了，就算还是原小区附近买，贷款余额也能买到面积翻倍的房子，所以隐约觉得继续还下去好像哪里不对劲，虽然以前的选择出错了，但继续还下去还是错的吗？
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英国《卫报》报道称，全球首个由海上风电驱动的水下数据中心近日在上海近海正式投入运行，中国在应对人工智能带来的能源消耗挑战方面再次迈出新步伐。这一名为“上海临港海底数据中心示范项目”的设施于今年5月启动试运行，设计总容量为24兆瓦，由海兰云科技与中国交通建设集团联合建设。 数据中心位于上海外海约10公里处，沉入水面以下约10米，由附近的海上风电场提供电力支持。 根据中国政府公开信息，这一水下数据中心的整体能耗比同等规模的陆上数据中心降低逾五分之一。 这不仅得益于其使用可再生能源供电，还因为其利用海水的天然冷却效果，显著减少了制冷用电需求。 在传统陆上数据中心中，为防止服务器过热，通常需要大量冷却系统支撑，冷却环节的用电占整体耗电量的25%至40%，同时也消耗大量淡水资源。 随着人工智能算力需求激增，数据中心被视为“AI 的物理骨干”，其用水、用电问题日益引发外界关注。 联合国大学水、环境与健康研究所近期警告称，到2030年，全球数据中心的用水足迹可能达到9.3万亿升，相当于可满足撒哈拉以南非洲13亿居民一年的生活用水需求。 在这一背景下，将数据中心搬入海中，有望减少对陆地淡水资源的依赖。 报道指出，海兰云科技早在2023年就已在中国南部的热带海岛海南投运全球首个商用水下数据中心项目，但此次上海项目是首个由海上风电场提供能源的案例。 该风电场位于上海东部临港近海，肉眼即可在岸上看到风机群，其所在的临港新片区是上海的高新技术与自由贸易试验区，同时也是特斯拉超级工厂所在地。 在水下建设数据中心并非中国首创。早在2018年，微软就在苏格兰奥克尼群岛附近海域部署了水下数据中心试验项目，并于两年后公布了积极的测试结果，但后续推进相对放缓。 香港理工大学学者董汉江博士表示，微软在技术概念验证方面更早一步，而中国则在市场需求、产业能力、海洋工程经验与政策支持等因素的共同作用下，更快地推动了项目的商业化落地。 中国已将人工智能发展作为经济与社会发展战略的关键支柱之一。 去年，中国发布了人工智能行动计划，要求加快数据中心基础设施建设，并承诺到2030年前显著提高为 AI 基础设施提供的清洁能源占比。 据中国政府信息，上海临港水下数据中心项目总投资约16亿元人民币（约合1.77亿英镑）。 与此同时，专家也提醒，水下数据中心可能对海洋生态系统产生一定影响，例如施工和运行过程可能扰动海底沉积物或造成局部海水温度升高，需要持续监测和评估。 英国伯恩茅斯大学海洋生物学家里克·斯塔福德教授表示，水下数据中心总体而言是“值得尝试的好主意”，利用海水冷却虽然会在局部区域带来一定温度上升，但影响范围预计有限且可控。 查看评论
前阵子, 公司也是全力推动 AI 的使用. 作为一个练习 2 年半的JAVA狗. 也是正式开始用上了 AI 来进行提效 (其实之前自己也在用, 干完偷偷摸鱼). 利用 AI 进行编程的经验帖已经非常丰富了，相比各位大佬，我还属于边学边用的阶段，就不献丑了。我聊聊另一个给我带来明显效率提升的场景——利用 AI 替我高效值班 (方便愉快摸鱼 ) 背景 出于解决客户需求和服务器稳定性的角度出发, 我公司的每个开发, 每隔2周都要值2天班 用来解决客户提出的各种问题, 问题分为两类 一类是实在实在的 BUG 一类是客户可能不了解系统, 提出的数据问题 大部分数据展示和客户理解的不对, 因此需要查阅相关代码把相关统计口径告诉客户(很抱歉, 这方面几乎没有文档, 因此基本都是靠老手经验或者直接去看代码 ) 监控服务器稳定运行, 监控各种指标 这里吐个槽, 现在公司代码仓库超过一百万行了, 有些方法都是面条代码, 上千行了, 自己去看也挺费劲的 (说实话, 看见这些方法, 我都绕着走,除非必须要看 ) 思路转变 之前在网上冲浪看到这么几句话 考虑的是这件事情的 SOP 是什么 整个 SOP 过程中， 有哪些地方可以用 AI 获得效率增益， 哪些地方需要人为干预 AI Agent 的瓶颈不在于模型能力，而在于权限 于是慢慢思考的自己的工作流程，有哪些可以利用到 AI。 这里说下一般排查过程 先查生产日志找到报错或者入参等，带入代码 查询相关数据库 验证自己的猜测 很遗憾，目前公司的基础设施还比较薄弱（Trace 都还没落地 ），很多问题只能靠肉眼看日志，看代码，再靠大脑单步调试。 我就想直接把这套流程接入 AI 帮我查得了， 于是就找 skill， 找 mcp接入。这里得夸赞下阿里云还不错， 1）有现成的 sls 查询的skill， 2） dms 也有现成的 mcp， 直接接入就完事 3）再把代码仓库也给 AI。 接入后后面的问题基本都让 AI 帮我查了。 另外一个方面，服务器稳定性有时候要去服务器状态， 有时候 CPU 高得去看看，运维那边只提供了 webshell，网上找了一圈 chrome-devtools 能操作浏览器， 自己配置下，AI 也能去 webshell 里面愉快的看服务器状态了（AI 命令敲的比我这个练习2年半的JAVA狗熟练多了） 后来又看到 pi 作者大佬的文章《What If You Don’t Need MCP》 说不要用 mcp， 折腾了一圈之后，把原来的 MCP 能力通过 mcporter 转成了 skill。实际使用下来，稳定性和使用体验都比之前好了不少。 总之这算是自己的折腾历史吧，现在值班2天大部分时间在指挥AI干活， 感觉脑力消耗减少了不少， 幸福程度++ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 27 日消息，科技媒体 Appleinsider 昨日（5 月 26 日）发布博文，报道称苹果公司获批一项新的专利，涉及一体式水下镜头保护层， 可以让 iPhone 在水下拍摄时尽量减少畸变。 苹果公司获批的这项专利，重点针对水下成像失真问题。苹果公司提出用一体式光学保护层覆盖多个摄像头，替代传统单镜头穹顶罩（dome port）。IT之家附上相关截图如下： 专利图细节显示，在镜头上覆盖了一层薄薄的额外保护层，图源：苹果公司 苹果公司在专利中指出，目前主流第三方水下拍摄配件存在个老问题：镜头前方要加保护层，才能隔绝水体，可这层结构本身也可能带来畸变。 传统穹顶罩原本就是为缓解入水后的成像变化而设计，但加装之后，反而也可能引入新的失真。 苹果提出的解决方案是多个镜头共用单块防水光学层，这层结构既覆盖多个摄像头模组，也参与各镜头堆栈的成像。 如果多颗摄像头排布在平面上，这块统一光学件可以基本做成平面，只在局部保留凸起结构。若摄像头分布在曲面上，这层光学件也能随曲面成型，并让每个局部穹顶的曲率与下方镜头匹配。 这项方案的另一个重点，是把整块保护层做成单一材料、单一部件。这样可以省掉传统设计里的接缝、胶水和其他连接材料，从而降低进水风险，也减少这些连接结构引发的额外畸变。 苹果公司提出，多个镜头可以同时使用，并由一个整体防水层保护，图源：苹果公司
本人做水下3D视觉，Dataset/Benchmark赛道，一轮评分5232，置信度4544。2分看着有点吓人，不过给的问题不算多，给我补了几篇引用。5分审稿人高度赞扬我的工作而且问了我巨多问题，ta的问题基本涵盖了其他所有审稿人的问题，可能是我在不幸中比较幸运的事情了 有同学投ECCV吗？欢迎来这里交流或者把自己的问题提出来，看看有没有佬友愿意回答、分享自己的经验 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题