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2021年畅通无阻使用YouTube 的9种简易方法

最近由庄妍于五月 01, 2021更新
YouTube是全球第二大搜索引擎，仅次于Google。对于世界上大多数国家来说，这是每天必做的事，是娱乐时间、信息收集和观看新闻的源头。

但自2009年3月以来YouTube在世界上有几个地方，包括中国，一直被封锁整整十年。

以下是解锁YouTube的九种方法。
1. 使用虚拟专用网络（VPN）：
这是避免在YouTube上进行审查的最可靠方法。VPN通过将您的电脑连接到位于境外的国家的远程服务器来工作。远程服务器距离越近，您可以更快地使用互联网。任何请求（例如访问YouTube的请求）都会通过电脑和远程服务器之间的安全加密隧道。它在那里被解密，并为服务器所在的国家提供新的IP地址。然后将请求发送到互联网，防火墙即变为无效。当信息从互联网发送回您的电脑时，它将通过远程服务器进行路由，在远程服务器上进行加密并通过限制协议查看内容的“隧道”发回。

这里有有2种高质量的VPN可以让您使用YouTube，包括NordVPN、PrivateVPN 和ExpressVPN。
1. ExpressVPN

ExpressVPN位于英属维尔京群岛，拥有业内最快的速度以及无限的带宽和服务器交换机

2. Private VPN

瑞典的 Private VPN非常适合在中国使用，因为它有一个自动即时开关，如果连接突然中断，也能保护您免受窥探。

2. 使用代理网站。
除了不会加密您的数据外，代理在某些方面与VPN类似；它只是允许它流过。它会使用不同的IP地址（如VPN）更改您的位置，但您的ISP可以监控您的所有活动，如果您在代理处理YouTube视频或搜索到您的计电脑时受到监控，那就不是太好了。

3. 使用浏览器插件：
大多数互联网浏览器都配备了附加组件，使您可以更方便地使用频繁访问的网站。对于YouTube，这些包括适用于Firefox的ProxTube和适用于Chrome的Proxflow。这两个附加组件都有美国代理服务器，这是审查的完美解决方案。这些附加组件与代理服务器具有相同的弱点，因为您的ISP可以查看您要发送和接收的信息。

4. Google翻译：
困惑？不用感到困惑。当您将URL插入Google翻译时，它会将该网址重新路由到另一个域; 一个未被网络管理阻止的。

5. ‘S’的力量：
大多数网站在被列入黑名单时都会手动输入，例如 “http://www.youtube.com”。但这不是访问YouTube的唯一方式。您可以在“http”中添加“s” 以尝试通过YouTube的安全版本进行制作。

6. 无需访问YouTube即可下载YouTube视频：
有许多网站可让您在YouTube上搜索影片，而无需专门访问YouTube。这让您合法下载MP3或MP4文件。您还可以搜索“星球大战预告片”等结果，并在YouTube上找到指向页面的链接，然后将其复制并粘贴到YouTube下载网站上。

7. 尝试竞争网站：
虽然像Vimeo、Dailymotion和Metacafe这样的网站并不像YouTube那样受欢迎，但他们自己仍然拥有合理的存库。并且有越来越多的视频网站出现。 尝试找到包含您要在YouTube上观看的相同视频的新视频。

8. 使用Tor浏览器：
Tor是一个匿名浏览器，可以将数据包发送到世界各地的随机中继点，以防止黑客或您自己的ISP看到您的在线活动。有问题的网站永远不会看到您的真实IP地址，只会看到它经历的最后一个中继节点的IP地址。 Tor在中国的合法性和可用性值得怀疑。如果您计划访问该国，请考虑在抵达之前下载Tor浏览器，以确保您可以访问它。

9. 在浏览器中设置代理服务器：
这将需要一些技术步骤并不断刷新，但您可以在Firefox等浏览器中设置自己的代理。

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Cryptotab 賺錢背後的原理？
我們先來講講Cryptotab到底是什麼？他其實就是一個手機或者是瀏覽器的挖礦程式，這個程式基本上是來挖門羅幣也就是一個建立於比特幣區塊鏈上的幣種，所以演算方法主要是採用CPU來做運算。但如果了解挖礦原理的人應該不難發現為什麼比較少人用CPU來挖礦，其原因很簡單就是穩賠不賺！因為手機本身的CPU就跑不快，但如果要跑快一點則要使用電腦，但基本的電費就會遠遠高出你的收益！

Cryptotab只要是這五種人就可以用來賺錢！
想體驗挖礦的人
如果還對於挖礦完全沒有頭緒，但又想藉此踏入挖礦圈的人就會是一個不錯的選擇，體驗一下挖礦大概是什麼感覺，怎麼掛網來增加收入！

不用付電費的人
對於不用付電費的人，或者是在公司和一些不用額外付電費的場所也可以拿來開挖！畢竟電不是自己的也就解決最大的電力成本的問題。

使用瀏覽器邊上網加減挖的人
如果平常上網已經有在使用電腦的狀況下，也可以開著瀏覽器加減挖！畢竟你都已經在用電腦了，花一點點運算能力來跑挖也不會對你上網造成很多困擾。也因為在使用電腦的同時，他可以在背景後繼續的運算但也不會增加很多電力，可以說是摸蛤兼洗褲的做法！

有大量粉絲的人
因為Cryptotab有10層的分潤結構，也就是說如果你能夠推薦朋友或者是有辦法一次推薦很多人，你也會分到你下線挖的一部分獎金，也就是所謂多人一起挖速度會快很多！所以你剛好非常有號招力或者是剛好有很多朋友，也能就叫他們一起挖。這時候你的收入也會慢慢的增加！

想要快速開始的人
如果你不想管那麼多，也不想要學習任何的挖礦知識，只想開始開挖！那麼Cryptotab也會非常適合你，不管是手機電腦也都是一鍵就能夠開始挖礦！

最後Cryptotab的註冊連結

手機挖礦
最後：
這個挖礦方法其實比很多市面上所說的Pi幣或者是Bee幣來的真實一點，畢竟那前者兩個都是沒上主網而且白皮書都沒打清楚的東西。如果硬要說，只要了解挖礦其原理的人你也不難發現Cryptotab比上述的兩者都來得穩定的多！但如果你想要更近一步的了解使用電腦挖礦的話，而且剛好你又有一台不錯得電腦且顯示卡又有至少5G以上的人，下面這個教學能為你帶來更高的收益！

人工智能的历史、现状和未来

来源：《求是》2019/04 作者：谭铁牛 2019-02-16 09:00:00

人工智能已到瓶颈！ AI未来发展方向

lynn0085 2019-02-26 18:15:53  1573  收藏 8

分类专栏： 资讯 爱智

人工智能的发展历程

周雄伟 2018-06-02 13:38:08 94816 收藏 97
分类专栏： 人工智能 文章标签： 发展历程 人工智能
版权
目录

一.  政策

二. 主要发展阶段

三. 60年历程关键事件

一.  政策

为推动我国人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，并将在制造、金融、农业、物流、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范工作。就金融行业而言，《规划》指出，要在智能金融方面，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备；建立金融风险智能预警与防控系统。

二. 主要发展阶段

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰：在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
人工智能第一次低谷： 70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一,计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
**人工智能的崛起：**1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种，采用人工智能程序的系统，可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件，软件公司。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。
人工智能第二次低谷：可怜的是，命运的车轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。仅仅在维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。
人工智能再次崛起：上世纪九十年代中期开始，随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对AI开始抱有客观理性的认知，人工智能技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。
2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。
【注】Geoffrey Hinton的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》链接地址
在最近三年引爆了一场商业革命。谷歌、微软、百度等互联网巨头，还有众多的初创科技公司，纷纷加入人工智能产品的战场，掀起又一轮的智能化狂潮，而且随着技术的日趋成熟和大众的广泛接受，这一次狂潮也许会架起一座现代文明与未来文明的桥梁。

三. 60年历程关键事件

时至今日，人工智能发展日新月异，此刻AI已经走出实验室，离开棋盘，已通过智能客服、智能医生、智能家电等服务场景在诸多行业进行深入而广泛的应用。可以说，AI正在全面进入我们的日常生活，属于未来的力量正席卷而来。让我们来回顾下人工智能走过的曲折发展的60年历程中的一些关键事件：

1946年，全球第一台通用计算机ENIAC诞生。它最初是为美军作战研制，每秒能完成5000次加法，400次乘法等运算。ENIAC为人工智能的研究提供了物质基础。

1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”。如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一些列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则通过测试。这边论文语言了创造出具有真正智能的机器的可能性。

1956年，“人工智能”概念首次提出。在美国达特茅斯大学举行的一场为其两个月的讨论会上，“人工智能”概念首次被提出。

1959年，首台工业机器人诞生。美国发明家乔治·德沃尔与约瑟夫·英格伯格发明了首台工业机器人，该机器人借助计算机读取示教存储程序和信息，发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知。

1964年，首台聊天机器人诞生。美国麻省理工学院AI实验室的约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发了ELIZA聊天机器人，实现了计算机与人通过文本来交流。这是人工智能研究的一个重要方面。不过，它只是用符合语法的方式将问题复述一遍。

1965年，专家系统首次亮相。美国科学家爱德华·费根鲍姆等研制出化学分析专家系统程序DENDRAL。它能够分析实验数据来判断未知化合物的分子结构。

1968年，首台人工智能机器人诞生。美国斯坦福研究所（SRI）研发的机器人Shakey，能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，可以柑橘人的指令发现并抓取积木。这种机器人拥有类似人的感觉，如触觉、听觉等。

1970年，能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授T·维诺格拉德开发的人机对话系统SHRDLU，能分析指令，比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。

1976年，专家系统广泛使用。美国斯坦福大学肖特里夫等人发布的医疗咨询系统MYCIN，可用于对传染性血液病患诊断。这一时期还陆续研制出了用于生产制造、财务会计、金融等个领域的专家系统。

1980年，专家系统商业化。美国卡耐基·梅隆大学为DEC公司制造出XCON专家系统，帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容。

1981年，第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并能像人一样推理的机器。随后，英美等国也开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。

1984年，大百科全书（Cyc）项目。Cyc项目试图将人类拥有的所有一般性知识都输入计算机，建立一个巨型数据库，并在此基础上实现知识推理，它的目标是让人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作，成为人工智能领域的一个全新研发方向。

1997年，“深蓝”战胜国际象棋世界冠军。IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可搜寻并估计随后的12步棋。

2011年，Watson参加智力问答节目。 IBM开发的人工智能程序“沃森”（Watson）参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将于问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一人工智能程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。

2016~2017年，AlphaGo战胜围棋冠军。AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeepMind已进军医疗保健等领域。

2017年，深度学习大热。AlphaGoZero（第四代AlphaGo）在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的“旧狗”，学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。
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