小型智慧城市的物联网方法

家庭安全系统之间存在很多功能均等的情况。我能提供的最佳建议与系统本身无关，而与如何安全使用一个系统有关。对被黑客入侵的相对较少的家庭安全系统的取证分析表明，此类系统的漏洞不在于系统本身，而在于人为因素。迄今为止，安全系统的骇客故事比比皆是，但很多都是由于一个问题而受到影响，该问题会影响所有与互联网连接的设备：即不安全的密码。

因此，请务必保持良好的安全密码习惯，并认真应用所有可能知道的规则设置复杂的密码。不要与任何人共享你的密码或重复使用旧的密码。如果一个帐户中使用了重复使用的密码，则使用相同密码的所有帐户都容易受到攻击。因此，我们需要经常更改密码，甚至可以考虑使用密码管理器来增加安全性。

提供双重身份验证的系统不太容易受到黑客攻击，并且越来越可用。你可能还会建议一个包含冗余信号传输和电源的系统。是的，在此类别中备份也是至关重要的。

房主还应警惕已安装的系统被黑客入侵的迹象。在家中听到奇怪的声音就是这样一种迹象。摄像机上的指示灯闪烁表示你已对其进行远程访问。摄像机移动可能是另一个线索。许多家庭安全系统都允许通过社交媒体与邻居共享视频片段，这是一种流行的习惯。但是安全专家建议不要这样做。

家庭安全系统

如果你决定投资家庭安全系统，则可能会问自己几个问题。你要保护什么样的房屋?你要保护什么?有些人可能专注于他们的艺术品和古董收藏，但是几乎任何父母都会关注孩子的状况。父母是摄像头和内置音频的系统的最早采用者。带有实时声音和视频的家庭安全系统，即使在工厂车间或办公室，也能满足父母实时了解孩子状态的需求。

在某些家庭中，保护老年家庭成员是最重要的问题。老年人可能会受限于一些物理空间移动和操作。但辅助功能，尤其是语音命令，可能是保护老年人或残障居民的重要功能。

金钱和家庭安全感

家庭安全系统的成本取决于两个因素：你购买的功能以及如何选择监视系统的功能。尽管DIY安全系统的成本较低，但是，选择专业的监视服务也很值得。专业安全服务换来的是高质量的系统设计，可最大程度地减少整个家庭的脆弱性。因此，在选择DIY系统之前，需考虑清楚自己的需求，即根据应用需求考虑是否购买专业服务。


 

由此可见，在 ICLR 和 CVPR 会议中，PyTorch 与 TensorFlow 的使用数及占比情况在 2019 年发生了根本性变化，自此 PyTorch 的使用数超过了 TensorFlow，占比也不断地增加。

为什么研究者们那么偏爱 PyTorch

今年 4 月份，PyTorch 1.5 宣布上线，对 C++ 前端进行重大更新，并推出了全新的高级自动梯度 API，使用户更方便地执行 jacobian、hessian、jvp 和 vjp 等函数。

而谷歌自 2019 年 10 月推出 TensorFlow 2.0 正式版以来，却被用户吐槽太难用，这不仅表现在缺乏官方指南、详细的说明文档以及来自官方开发团队的答疑，而且本身存在的一些问题，如与 Keras 的整合等。所有这些都迫使一些用户偏向了 PyTorch。

那么，就框架本身来说，为何越来越多的研究者选择在论文中使用 PyTorch 呢？大概可以总结为以下三个原因：

简单。与 numpy 类似，PyTorch 可以很容易地与 Python 生态系统融合。例如，向 PyTorch 模型的任意位置放入一个 pdb 断点，它都可以正常工作。而在 TensorFlow 中，调试模型需要一个激活的会话，最后会变得非常棘手；

优秀的 API。相较于 TensorFlow，多数研究者更喜欢 PyTorch 的 API。部分原因在于 PyTorch 的设计更加合理，还有一部分原因在于：TensorFlow 在将 API 转换多次之后已经自损元气；

性能。尽管 PyTorch 的动态图留给优化的机会非常之少，但有不少非正式报告称 PyTorch 与 TensorFlow 一样快。目前还不清楚这是不是真的，但至少，TensorFlow 在这方面还没有取得决定性优势。

PyTorch 的这些优势或许就是越来越多的学者选择它的理由吧！



 

（编辑：平凉站长网）

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