2009 IDF: Intel引领消费电子创新,Atom处理器CE4100登场

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在2009年的英特尔信息技术峰会上,消费电子革新架构成为了焦点,特别是在英特尔数字家电事业部总经理Eric Kim的演讲中。他强调了Intel架构在推动消费类电子产品创新中的关键作用,以交互式电视为例,展示了技术如何改变消费者体验。 英特尔在此次峰会上推出了Intel®Media Processor CE3100,这是于2009年第三季度发布的一款处理器,专为消费电子产品设计。该处理器具备强大的功能,支持双1080p解码、高级音频处理,并引入了MPEG4支持,显著提升了2D/3D图形处理速度,达到2倍于前一代。此外,它还集成有无压缩1080p视频捕捉功能以及内置的NAND控制器,兼容DDR2和DDR3内存,实现了性能提升的同时降低了整体成本。 当时的消费电子市场正处于转型期,特点在于视频生态系统碎片化,包括内容的来源和格式各异(如广播、付费内容、用户生成内容等),设备与屏幕类型繁多(电视、电脑、移动设备、游戏机和PDA),以及交互方式的多样性(如后退观看、前进探索、社交互动)。商业模型也呈现多样性,如宽带、电视、移动服务的订阅模式、电影租赁、在线流媒体服务,以及免费与付费内容的并存。 为了应对这种转型,英特尔推出了Intel®Atom™Processor CE4100,这款处理器基于Atom架构和45纳米工艺,进一步强化了多媒体处理能力。它支持双1080p解码,提升了音频品质,并且在图形处理上有了更大的突破。同时,它集成了集成NAND存储控制和内存支持,不仅性能更优,而且与CE3100保持向下兼容,适应了当时市场的需求。 总体来说,这场演讲展现了Intel如何通过不断的技术革新,推动消费电子产品的整体升级,使之更加无缝地融入消费者的生活,同时满足了内容、设备、交互方式和商业模式的多样化需求。在这个过程中,Intel Media Processor系列扮演了核心角色,确保了产品能够在日益竞争激烈的市场中保持竞争力,并引领行业向一个更为整合的未来迈进。

把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

2023-06-06 上传