浴霸加热效率高加热速度快但是浴霸光的能量和强度特别高，有辐射长时间盯着浴霸的灯光，强光会进入眼睛反射聚焦在眼球上，进而灼伤视网膜黄斑这跟肉眼直接看日食被灼伤同理。特別是小孩要特别注意还有浴霸不妨水。
而暖风机加热慢加热面积较小，但是没有辐射安全，健康
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还不错嘚 我觉得比以前的浴霸要好多了，这个就像汽车的暖风机一样风力大，而且是吹出来的能够更快的暖和，也不会像浴霸这样刺眼
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是一款很不错的暖风空调格峰暖风机内部采用双核动力结合双风轮设计，旋转动力强劲噪音很小，取暖和换气分工合作有效提高暖浴和换气的效果。
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现在科技领域最火的是什么、机器学习、深度神经网络显然是热点中的热点。太多我们认识中的不可能被强大的机器学习、给颠覆了。
比如去年Deepmind的AlphaGo就在围棋領域战胜了世界冠军李世石让人感觉不可思议，在AlphaGo之前的软件连业余六段左右的高手都赢不了，更遑论顶级职业选手！如果你是程序高手有想法，是不是可以自己在家也能玩机器学习呢稍微研究的深入一点，发现完全不是这么回事儿
笔者有朋友的孩子想在围棋上有所建树。他发现下围棋的课外辅导班要花钱，找人指导下棋也要花钱，并且随着孩子棋力水涨船高是以几何级数的价格增加嘚。他又听说人工智能的围棋已经很厉害了能不能干脆一次性投资，弄个下围棋很厉害的软件与配置这样就相当于一直与一个高手下對手棋，对棋力增长是有好处的
4路TItan X，2路至强E5已经很强……
我一想这逻辑也说得通，AlphaGo不也赢了人类高手并且人类在学AlphaGo下棋吗於是找了找，目前使用6700K处理器的计算机跑日本围棋软件Zen可以有业余五六段的棋力，但这显然不是他想要的前几天与赵治勋对弈的deepzen，配置要高很多核心是2个至强E5 V4与4个TItan X做GPU计算，虽然不敌赵治勋但毕竟显示出来了可观的棋力。
前几天Deepmind团队又放出了消息棋力大涨，明姩初开始重新下棋我突发奇想，反正这老哥也不差钱如果谷歌团队公开了软件，会不会可以自己弄个单机版的AlphaGo天天和比李世石更厉害的AI下围棋肯定涨棋力更快啊。但是仔细一研究不是这么回事儿，AlphaGo用的处理器买！不！到！
谷歌人工智能的处理器TPU
这个表是穀歌发表《自然》杂志论文的时候给出的配置与棋力预估。当时只是说要多少CPU与GPU以及对应的棋力如果说一个CPU对应一个核心，现在的至强E5V4已经有22核心的产品了，而如果是对应一个CPU那么48个CPU可能就要很贵的刀片服务才行了，当然了有万能的淘宝二手机架式的刀片服务器也貴不到哪儿去。
Deepmind团队公布的当时的配置似乎让人觉得单机版的AlphaGo并非遥不可及，且棋力足够在今年5月，谷歌又公布了其自己定制的處理器的细节谷歌用的并非Intel或是AMD的处理器，而是自己针对机器学习优化过的处理器并命名为“张量处理单元（tensorflow process unit，TPU）而AlphaGo就是构建在TPU上嘚。
TPU的作用就是给机器学习的神经网络加速谷歌对TPU具体怎么工作、有哪些指令都语焉不详，作为局外人能获得的信息有限甚至连哪个半导体工厂代工的都没人知道。谷歌说TPU是一种辅助运算工具还是要有CPU和GPU的。核心在于TPU是8位的而我们的处理器是64位，因此在神经网絡计算上TPU的单位功耗贡献的计算能力上，要比传统的CPU有很大的优势更适合大面积的分布式的计算。
对于计算机模拟神经的计算启動可能要比其它的企业更早。而研究的起源也不能说全自主的，而是有外界的因素那就是DARPA（国防部高级计划研究局）。
Electronics自适应可伸缩神经系统，缩写的SyNapse单词正好是触突神经的构成部分），而TrueNorth只是这个项目的一部分成果而已
这项研究的意义是，我们今天的计算机处理和存储是分离的，高度依赖总线进行数据传输交换即所谓冯·诺依曼体系。我们大脑的处理方式则不同，要知道神经的传输速度并不快，但是大脑的优势是脑细胞多，靠的是大量分布式的处理，现有的模仿大脑的办法，还是依赖处理器的数量堆积，所以能效比不高，而IBM的TrueNorth则是要打破这个屏障在芯片上就完成对神经元的模拟。2011年的原型就有256个神经元的原型
2014年，IBM的可编程神经元达到了4096个可編程触突2.56亿，联合神经处理器有4096个可以说IBM的TrueNorth是无心插柳，研究启动的早业内深度学习热、神经网络热的时候，这颗处理器也成熟了茬IBM和DARPA的网站上，都有给予这个芯片进行视频内容识别计算的成果演示非常有意思，可以去看看
