前几天，我的朋友送了我一台Kindle7，我很好奇这台来自十年前的电子阅读器还能带来什么花样，于是就有了这篇文章。
设备情况这台机器发布于2014年9月18日，售价 499 元，而我手上这台白色版本上架于2015年3月31日，同时这也是第一款在中国和日本市场销售的普通 Kindle，详细配置可见下表：
项目
参数
发布日期
2014年9月18日
屏幕大小
6英寸
分辨率
600 * 800
PPI
167ppi
灰阶
16级
内存
256MB
存储
4GB
重量
191g
机身厚度
10.2mm
背光
无
WIFI
有
CPU
Freescale i.MX 6SoloLite Cortex-A9 @1GHz
扬声器
无
外部接口
Micro-USB(USB2.0速率)
输入控制
红外线触控屏
电池容量
890mAh
充电功率
2.625w(5.25V*500mA)
售价
499RMB
外观手感虽然已经历经多年风雨沧桑，但是由于采用了三星旗舰同款高端塑料外壳，经过简单的酒精擦拭处理，外壳依然洁白无暇...
2024年8月4日更新：图床跑路，所有图片均丢失
1.注册阿里云电脑打开aliyun.com官网，点击右上角登录/注册
使用支付宝扫码注册，在手机上按提示操作，并进行个人实名认证。
然后返回主页。
2. 进行学生认证打开阿里云高校认证页面，点击【立即领取】
之后会弹出学生认证，使用手机支付宝扫码进行学生认证，认证时选择【学籍认证】，学信网验证码获取流程如下：
1. 打开 学信网2. 点击【学籍查询】
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4. 获取验证码
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5. 报名课程进入报名页面，点击【立即购买】
选择【弹性计算】-【ECS快速入门】课程，点击【立即购买】
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7. 考试根据屏幕左侧【实验手册】提示操作即可
8.领取证书完成考试并且合格后，返回【我的认证】页面，等待10s左右刷新即可领取证书
2024年8月4日更新：图床跑路，所有图片均丢失
0x0 什么是PIFuHD ?PIFuHD：用于高分辨率 3D 人体数字化的多级像素对齐隐式函数，基于Shunsuke Saito, Tomas, Simon, Jason Saragih, Hanbyul Joo, University of Southern California, Facebook Reality Labs, Facebook AI Research等研究人员及企业在2020年四月发表在arxiv上的论文，使用Python打造，可以通过深度学习计算的方式将平面2D人体照片转换为3D空间模型。
0x1 环境准备硬件配置：
显卡：RTX 4060 Laptop
CPU：Intel i9-13900HX
内存：32GB
软件配置：
操作系统：Ubuntu 22.04.3 LTS
显卡驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-525.125.06
CUDA版本：11.8
cudnn版本：8.9.5
python版本：3.10
pytorch版本：1.12.0
编译器版本：gcc 9.4.0
0x2 环境准...
2024年8月4日更新：图床跑路，所有图片均丢失
前言今年4.18日小米发布了13系列的超大杯产品 –小米13Ultra。
那晚，我坐在教室，用了半个晚自习的时间看完了直播。骁龙8G2，IMX989，IMX858*3，多摄调色，可变光圈，UltraRaw，4K60/8K24，miLog，杜比视界，IP68，开放的Bootloader解锁政策，USB3.0等等，这就是当今你所能够找到的安卓端的影像旗舰中最全能的之一，或许没有之一。直播结束后，我说：一定要买一台。
我没有说别家的989旗舰不好，它们都很优秀，哈苏的色彩我也很喜欢，但是不得不承认，对于一个离不开ROOT的用户来说，小米13Ultra是我唯一的选择。
于是7月3号那一天，刚刚结束高考不久的我，拿到了这台手机：小米13Ultra橄榄绿16+512。看到它的第一印象，那就是：厚重。作为一个从OnePlus8T换过来的用户，重量一下子从188g提升到227g，这感知，是真的明显，甚至再拿起我148g的备用机iPhone SE2，这真的很让人不禁怀疑，这真的是一台正常的手机吗？
相机既然这台机器最重要的点就是它的...
2024年8月4日更新：图床跑路，所有图片均丢失
0x0 洛必达是什么对于洛必达法则，维基百科是这样介绍的:
洛必达法则（法语：Règle de L’Hôpital，英语：L’Hôpital’s rule）是利用导数来计算具有不定型的极限的方法。该法则以法国数学家纪尧姆·德·洛必达的名字命名，但实际上是由瑞士数学家约翰·伯努利所发现。
借助一个简单的例子，我们可以轻松了解什么是洛必达法则:
例 0-1
对于函数 $f(x)=\frac{ln(x)}{x-1}$ ，求$\lim_{x \to 1}f(x)$的极限。
通过简单的取特殊值描点连线，我们可以得到该函数的图像:
当我们试图将$x=1$代入函数式时，我们会发现，分母$x-1$在此时等于$0$，明显地，这是有悖于我们的常识，分母是不能为$0$的
那么我们该如何解决这个问题呢？
现在我们将分子和分母拆分来看，分别得到函数式和图像:$$g(x)=ln(x)$$$$h(x)=x-1$$
不难发现，函数$g(x)$和$h(x)$均过点$(1,0)$，故我们将其无限放大，由于两者均...