「么是」专题：50mm镜头为什么是摄影初学者的首选定焦 | 什么是携号转网用户 | 什么是大数据？大数据定义和概念

么是专题汇总

本文整理了6篇关于「么是」的高质量文章精华，涵盖营销策略、推广方法和实操案例，助力企业高效获客。

第1篇：50mm镜头为什【么是】摄影初学者的首选定焦

“新手从50mm开始，大师以50mm结束”。 很多刚刚接触摄影的朋友，在购买相机时基本都会买套机。原因无外乎，刚刚入门，套机更省心。经过一段时间后，相机搭配的套头已经不能满足拍摄，因此开始寻求入手第二支镜头。但由于手上的资金有限，于是很多人会将目光投到50mm定焦镜头。毕竟各家的50mm定焦镜头有着f/1.8的光圈，千元的售价也很合理，且光学成像质量也不错，是一个非常不错的选择。 对于摄影初学者来说，50mm定焦镜头是合适的第二支镜头首选吗？在我看来是非常合适的，具体原因如下： 成像跟清晰锐利 定焦镜头不像变焦镜头有着十分复杂的光学结构，定焦镜头的光学结构相对简单，因此光线可以直接投射到相机的感光元件上，相对来说拍摄的照片画质要优于变焦镜头。 定焦镜头一般在收缩一到两档光圈后，会得到最佳的画质表现，包括照片色彩、层次和细节方面都有着极佳的画质体现，甚至比一些更高级的镜头同焦段下拍摄的画质要更出色。 大光圈背景虚化更强 各家的50mm定焦镜头起步光圈基本都是f/1.8，更高一些的50mm定焦镜头会采用f/1.4，甚至f/1.2光圈。这就让50mm定焦镜头比大三元的f/2.8光圈要大了很多，因此背景虚化效果也好。相对于仅有f/3.5-5.6最大光圈的相机套头来说，更是优势非常明显。 众所周知，相同的拍摄距离，光圈越大可以营造出背景更虚化的效果。在夜晚或者暗光环境拍摄，大光圈镜头的进光量也更多，即使ISO感光度调的不高，也可以保证了相机的安全快门速度，保证成像的清晰。 标准镜头，便于掌握构图要领 50mm焦段拍摄出的画面，与人双眼看到的画面十分接近，因此50mm定焦镜头也被称作标准镜头。50mm镜头一般畸变控制的都不错，不会像广角镜头产生夸张的畸变影响画面观感，因此50mm镜头更能提升我们拍摄的构图水准，养成构图的习惯。 轻巧便携 50mm定焦镜头都有着小巧的体积，甚至采用f/1.2光圈的顶级镜头，其体积相对于其他同等光圈的定焦镜头也要小很多。因此，50mm定焦镜头的重量控制的也非常好，不会有明显的负重感，非常适合日常挂机使用。 价格实惠 50mm定焦镜头除了f/1.2光圈的顶级镜头外，价格都很实惠。f/1.8光圈的50mm定焦镜头，售价大都在1000元到2000元之间，性价比极佳。对于初学者来说，既不用花太多的金钱，又可以得到光学素质不错的50mm定焦镜头，还是非常超值的。 接下来，我们就推荐佳能、尼康、索尼三家市场主流厂商推出的性价比极佳的50mm f/1.8定焦镜头，仅供您参考。 佳能篇： 佳能相机有着非常庞大的用户，不论是相机还是镜头都涵盖了从入门到专业的全部市场。在50mm定焦镜头上，佳能也有针对单反相机和自家RF卡口微单的相机的镜头，完全可以满足从初学者到专业用户的需要。 佳能EF 50mm f/1.8 STM 参考价格：1299元 佳能EF 50mm f/1.8 STM是佳能第三代50mm f/1.8镜头。佳能EF 50mm f/1.8 STM最大的特点是加入了STM马达，对焦速度更快，对焦过程也更安静。 在画质表现上，佳能EF 50mm f/1.8 STM成像优异，全开光圈中心锐度很好，大光圈又能营造出很好的背景虚化效果。如果你是佳能单反相机的用户，这支镜头非常推荐入手。 佳能RF50mm F1.8 STM 参考价格：1229元 佳能RF50mm F1.8 STM镜头是佳能针对EOS R系统专微相机推出的小型大光圈定焦镜头。佳能RF50mm F1.8 STM镜头十分小巧，配合佳能EOS R系列专微相机十分和谐。 在画质表现上，佳能RF50mm F1.8 STM也非常不错，适合街拍、风光、人像、宠物、美食等题材，再加上f/1.8大光圈营造的虚化背景，是EOS R系统用户绝对首选。 尼康篇： 尼康与佳能一样，作为有着庞大用户的相机品牌，产品也涵盖了从入门到专业全部市场。与佳能一样，尼康在50m定焦也涵盖了从f/1.8光圈到f/1.2光圈的高中低三挡产品，以及针对自家单反相机和微单相机的推出过多款标准定焦镜头。 尼克尔 AF-S 50mm f/1.8G 参考价格：1399元 尼克尔AF-S 50mm f/1.8G 外观十分小巧，镜头采用了6组7片结构，其中包含一枚非球面镜片，微镜头带来出色的成像表现。尼克尔AF-S 50mm f/1.8G最近对焦距离为0.45m，滤镜口径为58mm，是一枚尼康单反相机用户必备定焦镜头。 尼克尔 Z 50mm f/1.8 S 参考价格：3899元 尼克尔 Z 50mm f/1.8 S是尼康为其Z系列微单相机大光圈标准定焦镜头。尼克尔 Z 50mm f/1.8 S采用了9组12片结构，包括2片低色散ED镜片，2枚非球面镜片和带纳米结晶涂层的镜片，可以说配置极为豪华。 尼克尔 Z 50mm f/1.8 S 搭配尼康Z系列微单相机使用，不仅体积轻巧，同时又能提供出色的画质表现，是尼康Z系列微单相机必备的标准镜头。 索尼篇： 索尼微单相机市场占有量非常大，索尼也开发出了涵盖从入门到专业的不同级别和焦段的镜头产品。在标准定焦镜头中，索尼曾经与蔡司合作推出过FE 55mm f/1.8 ZA，凭借优秀的画质表现得到了用户的认可。如今索尼在标准定焦镜头产品中，包含了APS-C、全画幅在内的镜头产品，是索尼微单相机用户首选。 索尼FE 50mm F1.8 参考价格1699元 索尼FE 50mm F1.8镜头是索尼全画幅标准定焦镜头。镜头采用了5组6片结构设计，最大光圈F1.8，最小光圈F22，最近对焦距离为0.45米，滤镜口径为49mm。 索尼FE 50mm F1.8镜头外观小巧，搭配索尼α7系列全画幅微单使用，非常适合追求性价比，同时又可享受大光圈镜头优势的摄影初学者或者视频用户使用。 索尼Sonnar T* FE 55mm F1.8 ZA 参考价格“4299元 索尼Sonnar T* FE 55mm F1.8 ZA是索尼联合蔡司推出的标准定焦镜头，虽然上市多年，但依然备受消费者喜爱。索尼Sonnar T* FE 55mm F1.8 ZA采用了5组7片结构，49mm口径，最近对焦距离为0.5m，重量为281克。 索尼Sonnar T* FE 55mm F1.8 ZA镜头在成像上有着非常出色分辨率，在色彩表现，画面层次和细节表现上非常优秀，非常值得推荐。 好了，到这里本篇文章也到了尾声，如果你对于50mm定焦镜头有任何的建议和想法，欢迎评论交流。

第2篇：什【么是】携号转网用户

本内容来源于@什么值得买APP，观点仅代表作者本人 ｜作者：姜组长 上个周，我刚把3张中国移动的手机卡携号转网到中国联通。 因为我想办结婚纪念日数字的手机号，一家三口用，但是联通又没有，所以我就想到了去移动办卡，携号转网到联通。 办之前在百度搜索过一些问题，但是我发现误导人的很多，百度已经不是以前那个无所不能的百度了，所以我把整个携号转网的过程以及遇到的几个知识点分享下！ 1. 新开卡用户120天内不能转网！这个纯属忽悠人！ 网易2W粉丝的自媒体误导群众 实际上第1天我们办了新手机卡，也就是入网，第2天我们就可以转网了！ 这个我们拨打10086/10010/10001运营商客服都会直接告知我们。120天的时间指的是第一次携号转网以后，比如我们从移动转到了联通，必须满120天后才能重新转回移动或者电信，而不是指的新办卡时间。我是10月份开卡，12月转网的。 2.携号转网的具体流程，查询方法！ 首先，我们要查询是否具备转网资格 编辑短信 CXXZ#中文姓名#身份证号码，发送至10086或者10010、10001，比如下图所示： 其次，如果收到上图短信回复我们具备转网资格后，很简单，我们带着身份证去营业厅办理就可以了，转到哪个就去哪个营业厅，不需要通知原来的运营商，我是移动转联通，就带着身份证去联通了。 去了联通，告诉他们是携号转网，他们会问你要携出码。 编辑短信 SQXZ#中文姓名#身份证号码 发送到10086或者10010、10001，比如下图所示： 接着联通就给我人脸录入，给了我新的手机卡。这张卡会在下个整点的10分生效。 比如我是11点20办的卡，那么这张联通卡将在12点10分生效，我的移动卡也会失效。号码不变。 网上有说几个小时的，包括官方说的下个整点都是不对的，准确说是下个整点再过10分钟生效。 联通生效，移动作废 3. 携号转网后，原来的话费怎么办？退费方法如下： 要退现金的话，要再去移动营业厅登记，而且不能全额退，像网上慢充的，第三方羊毛就退不了。 可能有的人退成功了，因为耗费精力去投诉，还打什么12345，成本和收益不成正比，小孩子行为。 最简单的办法，像我一样，把话费转让给同事，只要是移动可以。 虽然号码已经变成联通了，但是依然可以登录中国移动APP，首页会出现一个携出退费的项目。 网上说，携号转网后，无法登录原来运营商的APP是谣言，在这里澄清下。 我们填写退费转入的手机号和姓名，提交即可，1个小时，移动就给退费了。 4.关于携号转网后，第三方平台无法充值话费，无法收验证码，这个问题完全不存在！ 携号转网刚刚施行的时候，第三方平台还显示老的运营商，导致充话费只能去官方APP充，或者是有一些平台的验证码不能及时收到，现在这个问题已经不存在了。 京东充话费 京东充话费 淘宝充话费 淘宝充话费 拼多多充话费 拼多多充话费 所有平台都是秒到账 5. 手机卡有合约，没有转网资格，怎么办！ 其实我办这3个手机号，还捆绑了每个月最低消费，解除协议一共付了2000多元违约金。 没办法，总要有契约精神，我们不能像别人一样耍无赖到处闹，然后把这个好的政策玩坏了。 如果不舍得违约金，那就等到套餐到期再转吧。 除非，除非，除非， 你现在的套餐，营业厅没有跟你讲清楚，你被蒙了，这种的话打10086客服，转携号专席，投诉取消这个业务就可以了！如果10086不给办的话，再投诉到工信部解决了！ 一般不需要投诉到工信部，他们就给办了，因为各家都有优势，早晚你还会用，只要你真的有理有据，没人会为难你。 6. 闲着没事，我发携号转网的短信，运营商是否会挽留？是否会给优惠？ 确实会！ 如果你的套餐是老套餐，打个比方：现在别人都是50元1000分钟，而你是N年前办的50元才500分钟。 你如果发短信想转网的话，运营商看一下你的套餐是会给你追加通话或者流量的，但是降低资费不太可能！ 如果你是融合套餐，捆绑了宽带、副卡又很多的话，像我联通1张主卡，加上1张联通副卡，加上移动转过来的3张副卡，联通判断你无法转网，基本不会给你什么优惠！ 如果你是移动8元保号卡，已经保了很久了，转不转对移动无所谓了，反正挣不到钱，基本不会给优惠，当然也不排除每个月送你10G流量，唤醒你，这个我碰到过，送了我一年。 7. 为什么要转网，转网后资费真的很低吗? 基本处于一个半价资费的状态。运营商都是喜欢新用户的，永远看着别人锅里的。 比如我这里，移动转到联通的话，联通给的资费是60元/月，包1000分钟通话，60G流量，1000MB宽带。 如果待在移动的话，移动60元/月是500分钟，10G流量，300MB宽带（北方的移动宽带你懂的） 当然，有的朋友会说转网过去的资费不是永久的，是的，肯定不是永久的，你不能占便宜没够啊 联通一般是1-2年合约，移动一般是1年，到期续费你不满意的话，你可以再转，如果满意的话，你就留下呗。 我去联通转网的时候，碰到一个小伙伴正从联通解除协议转移动，这就跟加油一样，你喜欢中石化，你就去中石化，需要中石油，你就去中石油，以前加谁的油就要一直加，除非换车，现在车是你的，愿意去哪就去哪儿。 关于信号，全看个人，像青岛这里，城区的联通4G/5G要好于移动，但是郊区的不如移动。宽带上，玩游戏还是要联通，移动和电信还是差一点点，移动和电信资费都要比移动优惠。 营业厅办业务的话，联通和电信营业厅大，年轻人多，办业务快，移动的话老年人多，经常有大爷大妈办30分钟听不清楚问题。也替他们的子女感到悲哀，像我一样，把家里人都办成联通副卡，什么事情都是我自己操作，家人只负责用就好了，还去什么营业厅啊，这是我最近经常去营业厅发现的问题。 8. 先转网，再过户，还是先过户，再转网 答案是：先过户，再转网。 因为运营商规定1个人每月只能新开一张卡，所以我的三张卡是家里人一起去开的，然后过户到我的名字上，转到联通，加入我的副卡。先转网的话，无法过户，无法加入副卡。千万注意！ 9. 总结 携号转网确实是一个利国利民的好政策。 2015年的时候，我2张2001年办理的移动靓号因为新房移动信号不好，无奈忍痛出售给别人，转了联通。 2022年的年尾，我又重新办了移动，转网到联通，不换号，真是便利啊。 给国家工信部点个赞吧！ 还有10天就是2023年了，提前祝大家2023一切顺利，心想 关注 品牌 心想/SCISHARE粉丝：108 隶属于宁波心想科技有限公司的专业咖啡机品牌。SCISHARE一家专注于智能咖啡机，物联网智能产品研究以及智能家用电器产品生态链建设的创新型科技品牌。心想智能胶囊咖啡机拥有5大功能随心控制，还可以通过手机APP控制咖啡的浓淡、打奶程度、冲泡温度。咖啡和热水有独立的出水口，可以制作意式咖啡、美式咖啡、拿铁咖啡、高压冲泡、热水等，五大功能一键搞定。 113 商品百科 10000 好价 333 社区文章 事成！ 作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～

第3篇：什【么是】大数据？大数据定义和概念

近年来这种类型的计算的普遍性，规模和价值已经大大扩展。 什么是大数据？ “大数据”的确切定义很难确定，因为项目，供应商，从业者和商业专业人士使用它的方式完全不同。考虑到这一点，一般来说，大数据是： 大数据集 用于处理大型数据集的计算策略和技术的类别 在此上下文中，“大数据集”表示数据集太大而无法使用传统工具或在单个计算机上合理地处理或存储。这意味着大数据集的共同规模不断变化，并且可能因组织而异。 为什么大数据系统不同？ 使用大数据的基本要求与使用任何大小的数据集的要求相同。然而，在设计解决方案时，大规模，摄取和处理的速度以及在过程的每个阶段必须处理的数据的特征提出了重大的新挑战。大多数大数据系统的目标是从大量异构数据中获得使用传统方法无法实现的洞察力和连接。 2001 年，Gartner 的 Doug Laney 首次提出了所谓的“大数据的三个 V”来描述使大数据与其他数据处理不同的一些特征： 体积 处理的信息规模很大，有助于定义大数据系统。这些数据集可以比传统数据集大几个数量级，这需要在处理和存储生命周期的每个阶段进行更多思考。 通常，由于工作要求超出了单台计算机的功能，因此这成为了从计算机组中汇集，分配和协调资源的挑战。能够将任务分解成更小部分的集群管理和算法变得越来越重要。 速度 大数据与其他数据系统显着不同的另一种方式是信息在系统中移动的速度。数据经常从多个来源流入系统，并且通常需要实时处理以获得见解并更新当前对系统的理解。 这种对近乎即时反馈的关注促使许多大数据从业者远离面向批处理的方法，更接近实时流媒体系统。数据不断被添加，按摩，处理和分析，以便跟上新信息的涌入，并在最相关时及早发现有价值的信息。这些想法需要具有高可用组件的强大系统，以防止数据管道中的故障。 品种 大数据问题通常是独特的，因为处理的来源和它们的相对质量都很广泛。 数据可以从内部系统（如应用程序和服务器日志），社交媒体源和其他外部 API，物理设备传感器以及其他提供商处获取。大数据旨在通过将所有信息整合到单个系统中来处理潜在有用的数据，而不管它来自何处。 媒体的格式和类型也可能有很大差异。图像，视频文件和录音等富媒体与文本文件，结构化日志等一起被摄取。虽然更传统的数据处理系统可能希望数据进入已标记，格式化和组织的管道，但大数据系统通常接受和存储数据更接近其原始状态。理想情况下，原始数据的任何转换或更改都将在处理时在内存中进行。 其他特点 不同的个人和组织建议扩大原有的三个 V，尽管这些提议倾向于描述挑战而不是大数据的质量。一些常见的补充是： 准确性：各种来源和处理的复杂性可能会导致评估数据质量的挑战（从而导致分析的质量） 可变性：数据的变化导致质量的广泛变化。可能需要额外的资源来识别，处理或过滤低质量数据以使其更有用。 价值：大数据的最终挑战是提供价值。有时，现有的系统和流程足够复杂，使用数据和提取实际值可能变得困难。大数据生命周期是什么样的？ 那么在处理大数据系统时如何实际处理数据呢？虽然实施方法不同，但我们可以谈论的策略和软件有一些共性。虽然下面列出的步骤可能并非在所有情况下都适用，但它们被广泛使用。 涉及大数据处理的一般活动类别是： 将数据提取到系统中 将数据保存在存储中 计算和分析数据 可视化结果 在详细介绍这四个工作流程类别之前，我们将花点时间讨论集群计算，这是大多数大数据解决方案采用的重要策略。建立计算集群通常是每个生命周期阶段使用的技术的基础。 集群计算 由于大数据的质量，个人计算机通常不足以在大多数阶段处理数据。为了更好地满足大数据的高存储和计算需求，计算机集群更适合。 大数据集群软件结合了许多小型机器的资源，力求提供许多好处： 资源池：结合可用的存储空间来保存数据是一个明显的好处，但 CPU 和内存池也非常重要。处理大型数据集需要大量所有这三种资源。 高可用性：群集可以提供不同级别的容错和可用性保证，以防止硬件或软件故障影响对数据和处理的访问。随着我们继续强调实时分析的重要性，这变得越来越重要。 易于扩展：通过向组中添加其他计算机，集群可以轻松地进行水平扩展。这意味着系统可以对资源需求的变化做出反应，而无需扩展计算机上的物理资源。 使用群集需要一个解决方案来管理群集成员资格，协调资源共享以及在各个节点上安排实际工作。集群成员资格和资源分配可以由 Hadoop 的 YARN（代表 Yet Another Resource Negotiator）或 Apache Mesos 等软件处理。 组装的计算集群通常充当其他软件与处理数据接口的基础。计算集群中涉及的机器通常也涉及分布式存储系统的管理，我们将在讨论数据持久性时讨论这些问题。 将数据提取到系统中 数据摄取是获取原始数据并将其添加到系统的过程。此操作的复杂性在很大程度上取决于数据源的格式和质量以及数据在处理之前与期望状态的距离。 可以将数据添加到大数据系统的一种方法是专用摄取工具。Apache Sqoop 等技术可以从关系数据库中获取现有数据，并将其添加到大数据系统中。同样，Apache Flume 和 Apache Chukwa 是旨在聚合和导入应用程序和服务器日志的项目。像 Apache Kafka 这样的排队系统也可以用作各种数据生成器和大数据系统之间的接口。像 Gobblin 这样的摄取框架可以帮助在摄取管道的末尾聚合和规范化这些工具的输出。 在摄取过程中，通常会进行一定程度的分析，分类和标记。此过程有时称为 ETL，表示提取，转换和加载。虽然该术语通常是指遗留数据仓库过程，但是一些相同的概念适用于进入大数据系统的数据。典型的操作可能包括修改传入数据以对其进行格式化，对数据进行分类和标记，过滤掉不需要的或不良的数据，或者可能验证它是否符合某些要求。 考虑到这些功能，理想情况下，捕获的数据应尽可能保持原始状态，以便在管道上进一步提高灵活性。 保持存储中的数据 摄取过程通常将数据交给管理存储的组件，以便可以可靠地持久保存到磁盘。虽然这似乎是一个简单的操作，但是传入数据量，可用性要求和分布式计算层使得更复杂的存储系统成为必需。 这通常意味着利用分布式文件系统进行原始数据存储。像 Apache Hadoop 的 HDFS 文件系统这样的解决方案允许在群集中的多个节点上写入大量数据。这确保了计算资源可以访问数据，可以将数据加载到集群的 RAM 中以进行内存操作，并且可以优雅地处理组件故障。可以使用其他分布式文件系统代替 HDFS，包括 Ceph 和 GlusterFS。 还可以将数据导入其他分布式系统，以实现更加结构化的访问。分布式数据库，尤其是 NoSQL 数据库，非常适合此角色，因为它们通常设计有相同的容错考虑因素，并且可以处理异构数据。有许多不同类型的分布式数据库可供选择，具体取决于您希望如何组织和呈现数据。 计算和分析数据 一旦数据可用，系统就可以开始处理数据以显示实际信息。计算层可能是系统中最多样化的部分，因为需求和最佳方法可能会根据所需的洞察类型而有很大差异。数据通常由一个工具迭代地重复处理，或者通过使

第4篇：什【么是】64位处理器

现在无论是电脑里面的x86处理器还是手机里面的ARM处理器都是64位的了，通常对于消费级的产品来说，就是支持x86-64指令集的x86处理器，或是支持ARM64指令集的ARM处理器。其实早在上世纪60年度64位的CPU就已经用在超级计算机上，到了90年代64位处理器也开始应用于工作站与服务器，个人电脑是在AMD 2003年推出速龙64后才开始渐渐普及，而智能手机上用的64位处理器ARMv8-A架构是2011年发布的。 这里所说的64位是指CPU的位宽，简单的说，CPU位宽指的是一个时钟周期内CPU能处理的二进制位数，如8086 CPU是16位的，可以一次处理2个字节（16个bit），80386 CPU是32位，能一次处理4个字节，目前的CPU基本上64位的了，一次能处理8个字节。 我们的Windows操作系统也分为32位和64位，主要是针对上面CPU的位宽做了些优化，比如32位的CPU就不能用64位的Windows（因为CPU一次只能处理32bit，而操作系统给你的指令是要处理64bit），但64位的CPU就可以运行32位的Windows，也能运行64位Windows。 64位CPU的优点是可以进行更大范围的整数运算，吞吐量大的程序运行起来会更快，但大家经常对CPU的位宽认识有一些误区，比如有人说为了支持更大的内存才CPU才升64位， 也有人认为32位系统只支持4GB内存，真的如此吗？ 最大内存容量和CPU的位宽有关系吗？ CPU的寻址能力与它的地址总线位宽有关，而我们通常说的CPU位宽指的是数据总线位宽，它和地址总线位宽半毛钱关系也没有，自然也与寻址能力无关。 数据总线位宽等于CPU整数型寄存器的位宽，CPU内的寄存器通常可分为三种：整数型、浮点型还有其他，而这三种寄存器中只有整数寄存器可以存放指针值也就是内存数据地址，非整数寄存器不可存放指针值，所以读写内存操作不能避开整数型寄存器的位宽限制 ，以64位CPU为例，这些CPU的内部整数型寄存器的位宽为64bit，支持整数的64bit宽度的算术与逻辑运算。 但这并不代表64位CPU的所有总线与寄存器都是64位的，不同类型的寄存器也可以有着不同的位宽，上面说的64位CPU的整数寄存器位宽是64位没错，但浮点寄存器就不一样了，比如奔腾MMX处理器所引入的MMX指令集开创了x86处理器支持SIMD操作的先河，该指令集定义了8个64位的浮点寄存器，而奔腾MMX本身只是个32位处理器。1999年推出，同样只有32位的奔腾3处理器新增了SSE指令集，与之配套的是8个128位寄存器，而后来的AVX2与FMA指令集可支持256位的运算，浮点寄存器也扩大到256位，目前CPU内部最大的是AVX-512指令集所用的512位寄存器。 CPU内有许多不同的寄存器 那CPU的地址总线位宽到底是个什么鬼？ Intel的解释是Physical Address Extensions (PAE) is a feature that allows 32-bit processors to access a physical address space larger than 4 gigabytes.上面图片是Intel Xeon Processor E5-2698 v3的截图，专门就扩展物理地址作了说明，大意就是说这个是为了让32位的处理器能使用超过4GB的内存。这个PAE就是CPU的地址总线位宽，在8086这个16位CPU，它的地址总线位宽是20位，正好能寻址1MB，80286它的PAE是24位，在PentiumII（32位CPU）时这个PAE变成了36位，可以支持64GB的寻址。64位CPU出现之后，其地址总线位宽一般采用的是36位或者40位，它们寻址的物理地址空间为64GB或者1T。 那地址总线和数据总线有什么关系？可以这么理解，地址总线用来定位，数据总线用来传输，也就是当CPU需要从内存读取数据或向内存写入数据时，它使用地址总线来指定其需要访问的存储器块的物理地址，然后通过数据总线发送数据。 所以说，CPU的位宽和寻址能力是没有关系的，16位CPU的地址总线位宽可以是20位，32位CPU的地址总线可以是36位，64位CPU的地址总线位宽可以是40位。所以你下次一定不要说32位的CPU只能寻址2^32(4GB)了，大错特错。 32位系统只支持4GB内存？ 理论上32位操作系统的逻辑地址寻址范围只有2^32=4GB，但实际上并不是这样的，虽然常见的Windows 7 32位（真有人在用Windows 10 32位吗？）系统确实只能识别4GB内存，而且最大可用内存最多为3.25GB，但同为32位的Windows Server 2003/2008却可用使用4GB以上的内存，因为这些系统支持PAE物理地址扩展技术。 PAE除了CPU自身支持之外，还需要芯片组、主板还有操作系统的支持才行，比如一些旧主板就不支持大于4GB物理内存，而微软也没有把PAE功能开放到32位的家用操作系统中，即使是Windows Server系统，如果不是企业版的也没有开放PAE功能。 当然了Windows XP/7/8/10系统的内核本身是支持PAE功能的，32位版的系统可通过破解开启此功能以支持4GB以上内存，破解方法其实也不难，网上有许多现成的工具，但说真的，与其去破解，还不如直接装64位的操作系统一了百了。

第5篇：什【么是】策略性思考

如果说战略思维或战略性思考的目的是眼睛向外，寻找企业增长的机会；那么，策略性思考就是基于企业发展的方向和机会点，确定实现战略目标的打法或举措，显然，策略性思考聚焦企业内部。 战略目标确定之后，大多数企业的常规打法是目标分解与计划制定，目标由上到下层层分解，计划由下到上层层汇总。所谓计划，就是如何实现目标的行动，责任人、完成时间、资源支持、风险分析等，套路很熟悉，方法也明确，年年都在重复目标与计划，但是，所有的计划都按部就班实施完成之后，能保证战略目标的实现吗？ 我相信大部分人的回答是否定的，或者说“不一定”或“不知道”，这是非常普遍的现象，我们往往容易陷入目标与计划的技术思维，从常规执行或日常工作的视角来看待计划，而不是从战略目标达成这个结果出发，倒逼过程中哪些是实现目标的关键环节。而这些实现目标的关键环节，就是策略。 很多企业并不缺少目标，也不缺少计划，更不缺乏制定计划的技能，但多数人仅仅把目标分解与制定当做响应上级管理要求的常规任务，没有在“战略目标达成”的目的驱动下做深度思考，并形成策略。而上级往往也没有足够的时间对计划进行碰撞研讨，对下属结果达成的承诺兴趣远高于对过程管理的关注。 说了半天，那到底什么是策略？为什么策略性思考对战略的执行至关重要？如果给策略下个定义，可能不太好界定，也不容易理解。举个例子，大家就清楚了。假如某人想减肥，制定的目标是“3个月减重10公斤”，那么这个目标的策略是什么呢？有的读者会说，每天只吃一顿饭，不吃肉，或者每天跑步10公里等，显然，这些对减肥是有帮助的，但这些只是行动措施，类似的行动可以列举很多，但都不是策略。 策略性思考是这样的，面对“3个月减重10公斤”的目标，首先思考：从哪些方面入手才能实现目标？或者要实现目标有哪些关键因素？从这个点入手，我们能想到的有：管住嘴；迈开腿；手术治疗；药物治疗等，后两者显然不是主流，那么“管住嘴”（控制饮食）和“迈开腿”（加强运动）是最关键的两个因素，所以，控制饮食和加强运动就是减肥的两个策略，那么，针对“控制饮食”策略，可以有很多具体的行动，比如少吃，不吃肉，减少热量摄入等等；同样，跑步、游泳、打球、散步等都是“加强运动”策略的行动措施。 由此我们可以看出，策略是战略的路径，也是行动的指引，战略执行更精准的含义是“战略-策略-执行”。但大多数企业的管理者更习惯于具体业务问题的解决以及频频的“救火”行动，更偏向“点式”思维，导致缺乏策略性思考。 策略性思考需要不断挖掘，不断尝试，不断聚焦。 那么，管理者如何进行策略性思考的训练呢？ 第一，深度思考，挖掘本质问题 首先，要对组织或团队的问题有深入的理解与洞察。团队的问题有很多，哪些是表象问题？哪些是深层次的问题？哪些是本质问题？这些问题之间的关联有哪些？需要管理者逐一进行分析与判断。 比如某销售团队业绩一直上不去，始终在原地徘徊，团队负责人认为是成员能力有问题，于是采取开会培训、带教、陪战等方法提高人的能力，但团队业绩依然没有显著提升，后来才发现，是激励机制有问题，销售提成基数是销售额，导致销售团队一直在“啃老”——老客户，老客户有信任，成交简单，但随着合作的增加，老客户的合作空间变得有限，而新客户开发难度大，成交周期长，所以销售团队不愿开发新客户，导致业绩增量很难达成，了解了这一点，就要对激励机制进行调整，按照客户结构进行设计，新老客户的提成比例一定要不一样，鼓励大家多开发新客户，问题迎刃而解。 只有对团队的问题有深刻洞察，在策略的制定上才能针对关键问题进行展开，这样的策略也才是有价值的，否则就是浮于表面，无法对症下药。 第二，少就是多，聚焦关键策略 大家思考一个问题：策略是越多越好，还是越少越好？显然，策略越清晰，支撑性越强越好。所以，策略一定不能多，多了就没有了重点，也失去了战略的焦点。 管理者要树立“Less is more”（少就是多）的基本原则，聚焦关键策略，而非面面俱到，全而无当。关键策略的制定，又回到对问题的深入理解与洞察，思考深度不够，对问题把握不准，那么关键策略就很难提取出来。 第三，杜绝捷径，不断试错迭代 大多数管理者多多少少都有“省事”的思维定式，认为目标确定了，机制有了，团队就可以自我驱动，全力去实现目标了，殊不知这是不可能的，管理者的这种“走捷径”思维一定要戒除。 “捷径”思维的背后，是管理者“贪图省事”的心态，是逃避策略性思考的典型特征，团队能力如何才能提升？团队凝聚力如何才能打造？离不开管理者与团队成员之间点点滴滴的互动与磨合，上级帮助下属找到实现目标的策略，并将策略细化为行动计划，然后不断在执行过程中监督、检查、指导与纠偏，才能大概率实现目标，否则，只是一厢情愿，黄粱一梦而已。 为什么战略清晰，结果却不好？这是很多组织面临的现实问题，问题大概率不是出在目标与计划上，而是出在策略层面，背后是管理者的策略性思考意识与能力的缺失，只有不断强化策略性思考能力，战略与执行之间才不会脱节。