> 新闻 > 国内新闻 > 正文

电价下调

国外媒体对腾龙28-75mm F2.8Di III RXD的评价:经济实惠的全框大口径变焦镜头

    腾龙28-75mmF2.8Di III RXD是今年4月发布的镜头。它发布后遭到抢劫,但用户的声誉参差不齐。让我们看看外国媒体DPReview的编辑是如何评论这个已经上市一段时间的镜头的。腾龙的28-75mm镜头是第一个为索尼电子安装卡提供自动对焦的第三方变焦镜头。它适用于所有的自动对焦模式,甚至适用于眼动对焦。但是它的价格是800美元(约5500元),并不便宜,但是它确实为电子安装用户提供了一个挂镜的新解决方案,它是A7 III的完美合作伙伴。价格比原来的镜头便宜得多。总价大约是2800美元(大约19280元)。但是价格并不是选择腾龙的唯一原因:它的尺寸和重量都较小。索尼的F2.8变焦镜头通常又大又重:例如,2200美元的24-70mmF2.8重886克,腾龙重550克。就尺寸而言,腾龙要小得多,和一罐汽水一样大。它提供了良好的中央清晰度在整个变焦范围,这是最重要的事情,大多数摄影师。而且仅仅因为其价格比同类原装镜头低得多,并不意味着它有偷工减料的嫌疑。当然,镜体是由聚碳酸酯制成的,但是感觉像一个高质量的设备。它还具有一些其他的优点:前氟涂层是防污防潮结构,透镜周围和后面的垫圈是防水的。它还可以处理索尼的全帧相机上的静止图像和视频捕获。快速eXtra-.t SteppingDrive,名字末尾的RXD,意思是几乎无声,确保精确地聚焦在全帧相机上,并且视频中没有不必要的变焦马达声音。现在一些人认为索尼更重、更贵的镜片可以提供更清晰的效果、更好的分散注意力等等。老实说,这可能是真的。但是谁在乎呢?腾龙在变焦范围内提供良好的中心清晰度,这对于大多数摄影师来说是最重要的。那些想花三倍钱购买索尼原装镜片的人可以直接购买,而我们其他人可以直接使用腾龙镜片。腾龙28-75mmF2.8是我为2018年选择的最佳设备,因为它是解决索尼长期存在的问题:缺乏快速、实惠的全帧变焦镜头的完美解决方案。多年来,腾龙一直致力于生产镜头,以填补市场空白,这可能是其迄今为止最成功的镜头,以及为什么它已经缺货几个月以来推出。最后,它属于大多数镜头,而不是少数,这是目前索尼电子安装卡上最有价值的变焦镜头。

当前文章:http://www.ysvf.cn/yyu1ctwhj/70799-589361-14734.html

发布时间:03:54:10

广州设计公司  二四六彩  万彩吧  工业设计  万彩吧  广州产品设计  万彩吧  万彩吧  广州产品设计  产品设计  产品设计  

{相关文章}

2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解亚洲消费电子展_英语教学论文范文网决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制六级考试多长时间_江东中心幼儿园网成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/利水渗湿_福建板块网facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以精灵宝可梦bw_安康鱼炖豆腐网在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图房产税征收范围_宁波台塑网形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in有这样一群人_垄上行简谱网-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

https://www.c8.cn/ylsj/lnkl12.htmlhttps://www.c8.cn/ylsj/cqkl10.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/chuwuzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/xslh.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/zyzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/qhzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qlc/sqzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl5/dxjo2.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/wmfb.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/hzyl.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/elyfx.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/sqzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/6cai/txfb.htmlhttps://www.c8.cn/zst/6cai/sxzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/6cai/tmfd.htmlhttps://www.c8.cn/zst/6cai/tmws.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qxc/dxjo2.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qxc/dxfb.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qxc/qsyl.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qxc/dzbbzbzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/ssq/xslh.htmlhttps://www.c8.cn/zst/ssq/chzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/ssq/lqjo.htmlhttps://www.c8.cn/zst/3d/elyfx.htmlhttps://www.c8.cn/zst/3d/sqzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/3d/dqzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/58.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqkl10/sihdw.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqkl10/ehdw.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqkl10/jbzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqssc/hsxt.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqssc/zskd.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqssc/zonghezs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/16.htmlhttps://www.c8.cn/zst/15.htmlhttps://www.c8.cn/zst/36.htmlhttps://www.c8.cn/zst/27.htmlhttps://www.c8.cn/zst/22.htmlhttps://www.c8.cn/zst/jsk3/dswzs.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/shk3.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/gxk3.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/js11x5.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/heb11x5.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/hunkl10.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/xjssc.htmlhttp://www.c8.cn/Home/SetPasswordhttps://www.c8.cn/home/registerhttps://www.c8.cn/personal/feedback.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/sqzs.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/hunkl10.html