matrxII观后感

Qlodestar 2003-06-11 09:09:58
matrx是一个namespace,锡安是一个namespace,里奥经过第一集的奋斗升级了自己的访问权限,作用域加大了,战斗力加为10000.但还是没有到达system的级别,冲其量为system.matrx。到底什么是人类世界,什么是matrx要到第三集才能知晓.
不论是第一集的matrx,第二集的锡安,都只是matrx的界面类,半天了,还只是在这里打转,不段出现的情节只是matrx升级的需要,一切看第三集怎么说吧.
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joachern 2003-06-11
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等到人类的指挥超越宇宙,两者变成一个互相操作的实体,那样将存在或者创建一个新的模式,形成一个新的领域,有她来协调两者之间的关系,世界会变成另外的模样!
星之瀚海 2003-06-11
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标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)

关键字 骇客



看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海 2003-06-11
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我再顶,极好看的一部片子
下面有两篇关于这个的文章:
标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)

关键字 骇客



看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海 2003-06-11
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好,我顶
内容概要:本文深入讲解了CUDA纹理内存的原理及其在优化具有空间局部性的二维数据访问中的应用。文章首先介绍纹理内存的技术背景,包括其硬件级缓存机制、对空间局部性的支持、自动边界处理和硬件加速插值等优势,并列举其在图像处理、计算机视觉、科学计算和深度学习中的典型应用场景。随后详细剖析了纹理内存的硬件架构、访问模式优化机制及现代纹理对象API的使用方法。通过高斯模糊这一典型案例,完整展示了从纹理对象创建、核函数实现到主机端集成的全流程,并对比了纹理内存与全局内存的性能差异,实测显示纹理内存可带来显著加速(约2.19倍)。文章还介绍了多项高级优化技巧,如使用线性插值、cudaArray内存布局、多通道向量读取以及共享内存协同策略,并提供了编译、运行、性能分析和常见问题排查的实用指南。最后总结了适用场景判断标准并指出了进一步学习的方向。; 适合人群:具备一定CUDA编程基础的研发人员,熟悉GPU内存模型和C/C++语言,从事高性能计算、图像处理或深度学习底层开发的技术人员; 使用场景及目标:①优化图像卷积、模糊、缩放等二维空间数据访问密集型任务的性能;②掌握如何利用纹理内存提升GPU程序缓存命中率、降低内存延迟、减少分支发散;③学习现代CUDA纹理对象API的最佳实践及性能调优方法; 阅读建议:此资源强调理论与实践结合,建议读者在支持计算能力3.0以上的GPU环境中动手编译运行示例代码,使用Nsight系列工具进行性能剖析,并尝试修改纹理参数(如filterMode、addressMode)观察行为变化,以深入理解纹理内存的工作机制。

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