LCD刷新频率对系统性能影响

在ARM体系结构中：
在ARM体系结构中，GPU是不带自身的显存，而往往是在系统的RAM中预留一块留给GPU做为显存。这样的结果就是GPU对于显存操作时，要走AHB总线，LCD周期性从Frame
buffer中刷新也要走AHB总线。这样就会造成AHB总线的繁忙，从而造成性能的瓶颈。
以AHB总线频率为133Mhz，采用SDRAM内存，屏幕分辨率为800*600，32位色。
先说明一点，LCD从SDRAM中获取屏幕数据，是通过DMA的方式，其存储效率很高。
先来计算SDRAM的内存吞吐率，SDRAM的频率和AHB总线频率保持一致为133Mhz，按照数据总线宽度为32位，那么SDRAM的理论吞吐率为133*4=512MB/s。

LCD一帧的数据量：800*600*4=1,920,000。
那么LCD通过AHB总线传输一帧所花费的时间为1.92M/512M=3.75ms。
如果按照LCD刷新频率为60hz，那么AHB总线在一秒内光花在LCD刷新屏幕的时间就为3.75*60=225ms，可以说1/5的时间就没了。

在PC体系架构中：

在PC架构上，GPU自身是带显存的，这是和ARM架构中最重要的区别。这样LCD在刷新屏幕内容时，可以直接和GPU相连，而不必内部总线。这样LCD的刷新频率对于内部总线没有影响。

针对ARM平台下，LCD刷新频率的优化。
1、 减少每一帧的数据量：减小屏幕的分辨率、降低每像素的位数。
2、 减小LCD的刷新频率，对于LCD来讲没有必要做到60hz。
3、
如果LCD支持异步局部刷新的话，这样其能够只是刷新变化的内容，会减少总线数据传输量。
4、采用更加高速的内存，比如说DDR，或者提高AHB总线的频率。

一个研究生毕业以后的人生规划

我今年39岁了，
25岁研究生毕业，工作14年，回头看看，应该说走了不少的弯路，有一些经验和教训。现在开一个小公司，赚的钱刚够养家糊口的。看看这些刚毕业的学生，对前景也很迷茫，想抛砖引玉，谈谈自己的看法，局限于理工科的学生，我对文科的不懂，身边的朋友也没有这一类型的。
91年研究生毕业，那时出路就是1种:留在北京的国营单位，搞一个北京户口，这是最
好的选择。到后来的2～3年内，户口落定了，又分成4条出路:
1、 上国内的大企业，如:华为
2、 自己做公司，做产品开发；
3、 上外企，比如:爱立信、诺基亚
4、 自己做公司，做买卖；
5、 移民加拿大
我想，首先要看自己适合做什么？做技术还是做买卖。
做技术，需要你对技术感兴趣。我掰着数了一遍，我们研究生班的30来号人，实际上，适合做技术的，大概只有3、4个人，这几个人，1个现在还在华为，3个移民加拿大了，现在这4个人混的还可以，在华为的同学也移民加拿大了，他在华为呆了6年，在华为奖金工资加起来大概30万吧，还有华为的股票，再过几年，华为的股票一上市，也能值个100～200万。要是一毕业就去华为，那现在就绝对不是这个数字了。
要是做技术，最好的就是上大公司，国内的大型企业，象华为中兴肯定是首选，能学到很多东西。华为虽然累，但是，年轻人不能怕累，要是到老了，还需要去打拼，那才是
真的累啊。

在外企，我想他们主要就是技术支持和销售，但是技术是学不到的，当然不能一概而论，我指的是象爱立信和诺基亚，真正的研发不会在中国做的，学到的也不如在华为多，其它的中兴我不是很了解，我想应该也不错啊。一个人都有一技之长，有傍身之技，那是最好的，走到哪里，都能有一口饭吃，还吃的不错，这是传统的观点。

任何技术都是要在某个行业去应用，这个行业市场越大当然越好；要在一个领域之内，做深做精，成为绝对的专家，这是走技术道路的人的选择。不要跳来跳去，在中国，再小的行业你要做精深了，都可以产生很大的利润。
研究生刚毕业的时候，做产品开发的有不少人，都是自己拍拍脑子，觉得这个产品有市场，就自己出来做。现在看来，我的这些同学，做产品开发的成功的没有一例，为什么？资源不足。
1.
资金，刚毕业的学生啊，就是没钱；没钱，也意味着你开发的东西都是小产品；而且只能哥几个自己上，研发、生产、销售都是一个人或者几个人自己来，没有积累，什么都是重新来过。
2.
人脉，任何一个行业，要想进去，需要有很深的人脉，否则，谁会用你的东西啊
？谁敢用你的东西啊？
我看到的，我这个班上开发产品的，自己还在坚持的，只剩下一个人了，说实在的，
到现在，没有自己的汽车，也没有自己的房子，混的挺惨的。现在出国的不说了，在外企、在华为，至少都是几十万的年薪了，还有各种福利，就是产品开发成功了，又能如何？
也就是这样了，但是以前那些年，都没有金钱的积累，等于白干。
我身边的一个自动化系的研究生班的同学，能靠自己开发产品活得还可以的，也只有2个人。说明这条路不是那么好走的啊。
其次就是上外企。我的2个同学，一个上了爱立信，一个先到爱立信后到诺基亚，都混的不错。到诺基亚的后来利用在诺基亚结识的人脉（就是哪些电信的头头脑脑），自己开了公司，也赚了不少的钱。
外企最大的好处就是除了能学到比较规范的管理外，还能给你的职业生涯镀金。到了一个外企外，再到同行业的外企我想就很容易了。而且外企的收入高啊。
自己做公司，做买卖，一开始有3～4个人走这条路，但是真正发财的只有一个人，其他人后来上外企了。做买卖，还是要有一定的天赋，还有机遇。要有对金钱的赤裸裸的欲望，要有商业上的头脑。后来我们同学在一起谈，说，我们即使给自己这个机遇，也未必能做的好。何况当时那个同学看好的产品（做一个台湾产品的代理），我们大家都没有看好，说明，真理还是掌握在少数人手里。到后来，同学们纷纷移民移民加拿大。
移民加拿大对搞技术的人来说，还是一个不错的选择，但是要尽早，练了几年的技术，就赶紧出去，大概是在1996年走了不到10个，现在都还可以，买了房子和车了。要是晚
了，语言再学也难了，而且在国内都混的还可以了，也就没有必要出去了。
我自己呢，先是在国营的研究所混了4年，后来到一家公司干了6年，2002年出来自己做公司，现在也就是混了一个温饱吧，算是有房有车，有点积蓄，但是不多，还有一个可爱的女儿。回首这10来年，有一些经验和教训。
1.
要有一个职业生涯的规划。首先需要定位自己做什么合适，是做买卖还是做技术，一条路走到黑；当然，做了技术，后来改行也行；
2.
做技术，就是要做精做深，成为这个行业的这个技术的专家；最好就是去国内的大公司，才能全面学到东西，能够给你培训的机会；如果大公司进不去，先到小公司练技
术，找机会再到大公司去镀金，学高深的技术。千万不要自己做产品，要做也是对这个行业熟悉了，再去做。
3 .
积极争取机会。积极争取学习和进步的机会。比如，做技术，就需要多锻炼，多学习，来提高自己的水平。一门技术，只要有机会去学习，都能学的会；要是没有机会，天才也没有办法学到这个技术。柳传志就说，杨元庆就是"哭着喊着要进步"，实际上，就是争取自己的机会；当然，这种强烈的进步欲望，也是领导看重的地方。每一步都走在前面，积累10年，你就有了比其他人更多的机会了。
4.
积累个人的信誉。从你的职业生涯的第一天，就要按照诚信的原则办事。要做到，当人们提起你的名字的时候，说，这哥们还不错，做事还行。
5.
注意利用资源。如果你有有钱的亲戚、成功的长辈或者朋友，可以充分利用这些机会，得到更加顺利的发展前景。
6.
注意财富的不断积累。人生要想得到自由，财富是很关键的。否则，永远仰人鼻息，永远看人脸色。人都是势利眼。今后的家庭、职业生涯，金钱的积累很重要，没有钱，永远不能开张自己的事业，得到更多的机会；财富要做到逐年积累，你才能家庭生活幸福。没有钱是不可能有幸福的家庭的。
7.
注意人脉的积累。最终，事业要靠在社会上的人脉的资源。要注意认识在你这个行业的人，结交他们，最终他们会成为你事业上的助力。
8.
寻求贵人相助。要找大老板来帮助你，得到大老板的赏识。想想看，大蛋糕，切一点就够了，小蛋糕，都给你也吃不饱啊。
9.
多听听成功的前辈和成功的朋友的意见。注意少听家里长辈的意见，尤其是都已经退休的长辈，他们对社会的认识还停留在很久以前，而这个社会已经发生很大的变化呢
。
最重要的是，长辈有时候会强求你做一些事情，但是，最终的结果他们是不负责的。

上拉电阻下拉电阻的总结

上拉电阻：
1、当TTL电路驱动COMS电路时，如果TTL电路输出的高电平低于COMS电路的最低高电平（一般为3.5V），这时就需要在TTL的输出端接上拉电阻，以提高输出高电平的值。
2、OC门电路必须加上拉电阻，才能使用。
3、为加大输出引脚的驱动能力，有的单片机管脚上也常使用上拉电阻。
4、在COMS芯片上，为了防止静电造成损坏，不用的管脚不能悬空，一般接上拉电阻产生降低输入阻抗，提供泄荷通路。
5、芯片的管脚加上拉电阻来提高输出电平，从而提高芯片输入信号的噪声容限增强抗干扰能力。
6、提高总线的抗电磁干扰能力。管脚悬空就比较容易接受外界的电磁干扰。
7、长线传输中电阻不匹配容易引起反射波干扰，加上下拉电阻是电阻匹配，有效的抑制反射波干扰。
上拉电阻阻值的选择原则包括:
1、从节约功耗及芯片的灌电流能力考虑应当足够大；电阻大，电流小。
2、从确保足够的驱动电流考虑应当足够小；电阻小，电流大。
3、对于高速电路，过大的上拉电阻可能边沿变平缓。综合考虑
以上三点,通常在1k到10k之间选取。对下拉电阻也有类似道理
对上拉电阻和下拉电阻的选择应结合开关管特性和下级电路的输入特性进行设定，主要需要考虑以下几个因素：
1．
驱动能力与功耗的平衡。以上拉电阻为例，一般地说，上拉电阻越小，驱动能力越强，但功耗越大，设计是应注意两者之间的均衡。
2．
下级电路的驱动需求。同样以上拉电阻为例，当输出高电平时，开关管断开，上拉电阻应适当选择以能够向下级电路提供足够的电流。
3．
高低电平的设定。不同电路的高低电平的门槛电平会有不同，电阻应适当设定以确保能输出正确的电平。以上拉电阻为例，当输出低电平时，开关管导通，上拉电阻和开关管导通电阻分压值应确保在零电平门槛之下。
4．
频率特性。以上拉电阻为例，上拉电阻和开关管漏源级之间的电容和下级电路之间的输入电容会形成RC延迟，电阻越大，延迟越大。上拉电阻的设定应考虑电路在这方面的需求。
下拉电阻的设定的原则和上拉电阻是一样的。
OC门输出高电平时是一个高阻态，其上拉电流要由上拉电阻来提供，设输入端每端口不大于100uA,设输出口驱动电流约500uA，标准工作电压是5V，输入口的高低电平门限为0.8V(低于此值为低电平)；2V(高电平门限值)。
选上拉电阻时：
500uA x 8.4K=
4.2即选大于8.4K时输出端能下拉至0.8V以下，此为最小阻值，再小就拉不下来了。如果输出口驱动电流较大，则阻值可减小，保证下拉时能低于0.8V即可。
当输出高电平时，忽略管子的漏电流，两输入口需200uA
200uA
x15K=3V即上拉电阻压降为3V，输出口可达到2V，此阻值为最大阻值，再大就拉不到2V了。选10K可用。COMS门的可参考74HC系列
设计时管子的漏电流不可忽略，IO口实际电流在不同电平下也是不同的，上述仅仅是原理，一句话概括为：输出高电平时要喂饱后面的输入口，输出低电平不要把输出口喂撑了（否则多余的电流喂给了级联的输入口，高于低电平门限值就不可靠了）

在数字电路中不用的输入脚都要接固定电平，通过1k电阻接高电平或接地。
1. 电阻作用：
l 接电组就是为了防止输入端悬空
l 减弱外部电流对芯片产生的干扰
l 保护cmos内的保护二极管,一般电流不大于10mA
l 上拉和下拉、限流
l 1. 改变电平的电位，常用在TTL-CMOS匹配
2. 在引脚悬空时有确定的状态
3.增加高电平输出时的驱动能力。
4、为OC门提供电流
l
那要看输出口驱动的是什么器件，如果该器件需要高电压的话，而输出口的输出电压又不够，就需要加上拉电阻。
l
如果有上拉电阻那它的端口在默认值为高电平你要控制它必须用低电平才能控制如三态门电路三极管的集电极，或二极管正极去控制把上拉电阻的电流拉下来成为低电平。反之，
l
尤其用在接口电路中,为了得到确定的电平,一般采用这种方法,以保证正确的电路状态,以免发生意外,比如,在电机控制中,逆变桥上下桥臂不能直通,如果它们都用同一个单片机来驱动,必须设置初始状态.防止直通!

2、定义：
l
上拉就是将不确定的信号通过一个电阻嵌位在高电平！电阻同时起限流作用！下拉同理！
l 上拉是对器件注入电流，下拉是输出电流
l 弱强只是上拉电阻的阻值不同，没有什么严格区分
l
对于非集电极（或漏极）开路输出型电路（如普通门电路）提升电流和电压的能力是有限的，上拉电阻的功能主要是为集电极开路输出型电路输出电流通道。

3、为什么要使用拉电阻：
l
一般作单键触发使用时，如果IC本身没有内接电阻，为了使单键维持在不被触发的状态或是触发后回到原状态，必须在IC外部另接一电阻。
l
数字电路有三种状态：高电平、低电平、和高阻状态，有些应用场合不希望出现高阻状态，可以通过上拉电阻或下拉电阻的方式使处于稳定状态，具体视设计要求而定！
l
一般说的是I/O端口，有的可以设置，有的不可以设置，有的是内置，有的是需要外接，I/O端口的输出类似与一个三极管的C，当C接通过一个电阻和电源连接在一起的时候，该电阻成为上C拉电阻，也就是说，如果该端口正常时为高电平，C通过一个电阻和地连接在一起的时候，该电阻称为下拉电阻，使该端口平时为低电平，作用吗：
比如：当一个接有上拉电阻的端口设为输如状态时，他的常态就为高电平，用于检测低电平的输入。
l
上拉电阻是用来解决总线驱动能力不足时提供电流的。一般说法是拉电流，下拉电阻是用来吸收电流的，也就是所谓的灌电流。

如何把道理讲清楚的同时又不令人厌烦

倒不是我们每个人都"好为人师"，而是生活经常迫使我们必须把道理说清楚。然而，把道理说清楚不仅不容易，并且还往往面临着风险，很可能被认为在"说教"、"虚伪"、"站着说话不嫌腰疼"……如何把道理讲清楚的同时有不令人生厌呢？很难，但起码有些可以参照的原则。

1. 只讲自己真正相信的道理
有些人整天讲一些自己都不相信的话，希望别人相信――李敖先生把这种人称为"放屁狗"。他们这么做的成功概率事实上并不低，甚至可能很高；但是，万一被揭穿了的话，风险也很大，名誉扫地只是起点而已，往下还可能有万劫不复的各种可能性。尽管"自己真正相信"与"事实上真正正确"并不总是一回事儿，但，毕竟因为"自己真正相信"所以必然身体力行；于是，那些自己真正相信的道理会因为自己已经反复实践过而更可能是正确的、或起码真的有一定道理的。自己写一手烂字却反复告诉孩子"一定要练好字"的父母，看起来要多滑稽就有多滑稽――尽管，写一手好字确确实实好处多多。

2. 千万不要装蛋
自以为是的人已经很令人生厌，在各个方面任何时候都总是自以为是的人基本上是个讨厌鬼。没有人完美无缺。说服他人之时，"自身完美"原本并不是必要条件。尽管自己最好在自己所讲的道理所涉及的范围内足够优秀乃至于人们更容易接受你的说教，不过，就算你在那方面确实杰出也最好不要装蛋。装蛋的人迟早会完蛋――蛋是装不出来的。放低自己的身段，因为谁都是正常人――只要是正常人，就必定有这样那样的缺点，曾经犯过这样那样的错误，也经常被命运折磨的手足无措沮丧无奈。生活苦难重重，谁都不容易，这不丢人――没什么不能承认的。

3. 提前做足功课
其实无论做什么，都要提前做功课。而讲道理更是如此――这原本是赢得尊重的体力活（我不太理解那种认为脑力比体力高级的看法，难道大脑就不是身体的一部分了？），然而，如果功课不足，临门一脚太臭，最终还很有可能颜面尽失。很多人以为自己是长辈或者是上司就自动拥有了"权威"，殊不知恰恰因为自己是长辈或者是上司，自己赢得尊重的成本才很高很高，而弄不好颜面尽失的风险很大很大。给不同的人讲道理，很可能要用不同的方式，不演练一下就出手很可能搞砸；给不同层面不同领域的人讲道理，很可能需要不同的素材、不同的深度，不把功课做足，就很可能反过来被教训一通。

4. 以帮助他人为目标，而不是为了变相抬高自己
要是帮不上别人，就不要添乱――这是做人的基本美德。而所有想通过各种手段抬高自己或者变相抬高自己的企图最终都会被识破、都会"偷鸡不成反蚀一把米"。道理也很简单，真正的高人无需抬高自己――因为无论你高还是不高，判断是别人的事情，你又何必操心？操心也没用。因为人人心里都有一杆秤――就算那称不准，也不是你可以或者有权利抑或有义务去校准的。要是自我审视之后发现自己"说教"的目的本质上只不过是想抬高自己、证明自己正确，那就免了吧，人家不需要这个。

5. 选择对象、选择时机
所谓"可与言而不与之言，失人；不可与言而与之言，失言。"有些人不懂道理，那你给他讲道理无异于对牛弹琴。事实上，对牛弹琴还可能提高牛的产奶量，可是你要是不知死活非要跟听不懂道理的人讲道理，弄不好会被弄到气绝身亡的地步，不划算。有些人你必须帮助（或者你觉得你应该帮助），那可能要认真选择时机――只在必要的时候对合适的人用恰当的方式讲道理。很小的时候我母亲教我"饭桌上不要讲道理"，后来我发现很多人不懂这个简单原则对生活质量的巨大影响。卡耐基提醒说，批评人的时候千万不要当着别人的面批评，可他的书卖了那么多年那么多本，却好像并没有改变什么――大约还是知易行难罢。

6. 简洁至上
讲道理和写文章没什么区别，都要简洁、朴素、有效、准确、全面、生动才好。而这些基本风格中最重要的是简洁。除非万不得已，千万不要�嗦。比如，很多孩子之所以"叛逆"，其实倒不是他们喜欢叛逆，只不过是受不了父母没完没了地说车轱辘话而已。很多人之所以做不到讲道理时简单明了，说穿了还是因为从未养成做事提前做功课的习惯。所以，一旦开始讲道理，随时都可能被自己当然会占到的那一次两次"上风"所勾引，产生"乘胜追击"幻觉和快感，而最终把自己变成讲话又臭又长的、终究被（所有）人鄙视的家伙。

7. 不讲空话
无论什么道理，很难"放之四海皆准"。有用的道理，通常必然存在一个"适用范围"。更多的时候，说清楚那道理很可能并无必要，因为大伙都知道那显而易见的道理；真正能够帮助别人的是讲清楚那道理的适用范围。最令人生厌的大道理经常披着这样的外衣"……应该……"。谁都知道什么事应该怎样（除了那些极端缺乏常识的人之外），人们需要的往往不是"什么"（What），而是"为什么"（Why）和"怎么"（How）。只讲显而易见的，却无力说清楚原本必须讲明白才有效的，不仅偷懒，且不厚道，又莫名其妙。

8. 摆明立场很重要
给人讲道理，是为了帮助对方。有时明明是显而易见的道理却遭到了抵触，那往往是因为没提前让对方明白"我跟你是同一条战线上的"。你原本想帮助对方，可是不知不觉之间已经把自己变成了对方的敌人，而此时对方的唯一最重要目标就是战胜你――这基本上相当于所谓的"出师未捷身先死"。让对方明白你们之间应该是"合作关系"，是"一伙"的，这是最重要的前提；没有这个前提，一切都白费。说服工作的基础永远是信任。而更多的时候，这件事儿也需要提前做大量的功课才行。信任不是想出来的或者抢来的，是慢慢赢来的。

9. 给对方足够的时间
知易行难。大多数人在犯错的时候确实"真的不是故意的"。知书达理并不见得总是可以成功地转换为恰当的行为。你讲的道理就算正确，对方也很可能需要一定的时间去消化；需要更多的经历才能产生进一步认同；就算对方已经接受你的道理，他还需要花费相当长的时间，并且动用足够的意志才可能把那接受来的想法以恰当的方式转换为恰当的行为。而这些都需要时间。很多尝试教会学生"独立思考"的老师，终生都要面临这样的尴尬：这些学生学会"独立思考"之后的第一件事情就是开始反对刚刚教会他的老师。这也是绝大多数老师自动回避那些涉及到必须"深入思考"的领域的重要原因――然而，你愿意做个这样没原则的人么？

10. 养成反思的习惯
人不仅可以进步，还可以不停地进步。前者猴子也能做到，后者只有人类才能做到――因为人类拥有强大的反思能力。尽管很多人的这种能力最终没有"用进"反而"废退"，但至少每个人原本都拥有这个潜质。永远光荣伟大正确的道理都是扯淡，今天适用的明天可能不再适用，现在看起来无懈可击的，将来可能竟然被发现不值一驳。试错是人类进步的唯一方法，而反思是唯一使试错体现出价值的手段。反思不仅仅是一种应该养成的习惯，准确来讲，人无反思能力与蚁蜢无异。

挑战者：Wolfram|Alpha搜索――杨琳桦

　　雄心勃勃的Wolfram|Alpha来了，带着一个笨重的名字。
　　美国中部时间5月18日下午3时，披着橘红色页面的Wolfram|Alpha正式向公众开放。
　　等待最初始于3月。其时，Wolfram|Alpha的创始人、美国计算机科学家史蒂芬・沃尔弗拉姆撰文透露，他正着手开发一款新型互联网搜索引擎；之后的4月28日，Wolfram|Alpha开通博客；5月1日，前沿科技博客SearchEngineLand刊登内部测后感《让人印象深刻：Wolfram|Alpha的"事实引擎"》。至此，硅谷进入躁动。
　　"Something big is about to happen！"正如一位密切关注此事的雅虎工程师所说──硅谷对Wolfram|Alpha的热望，不仅因沃尔弗拉姆的影响力，更在于该引擎技术本身。
　　通过这种新型搜索引擎，人们获得的将不再是网上已有的现成信息，而是经服务器计算生成的新信息。
　　通过引入强大的"计算"能力，Wolfram|Alpha能帮助用户实现基于其输入的关键词或问题的统计学工作。这是否意味着，继以Google为代表的搜索引擎之后，人类与知识的关系将再一次被根本性改变？
　　"5年前我们开始实施这一项目，经反复试验后，决定于今年推出，"Wolfram Research公司人士向本报记者表示，Wolfram|Alpha在Wolfram Research的内部代号为"计算型知识引擎"("Computational Knowledge Engine")，参与开发人员超过100名。
　　"就像一个对答如流的婴儿"
　　不少科技人士认为，Wolfram|Alpha将向全球互联网搜索巨头Google发起直接挑战。不过测试后，更准确的说法或许应该是──Wolfram|Alpha与Google同样重要，只不过，双方的目的截然不同。
　　本报记者此前受邀获得Wolfram|Alpha内部测试密码。让我们先来做一个测试。
　　在Google或雅虎中搜索输入"China GDP"，正如你所料，看到的是一系列与中国GDP有关的网页──它们可能是来自BBC的最新报道，也可能是一篇有关中国经济增长情况的长篇大论，但这些不一定是我们最想要的。
　　如果将"China GDP"输入Wolfram|Alpha，将出现什么？
　　──不是一大堆网页，而是直观的数据和图表。
　　这包括：中国GDP的最新情况、从1970年至今的中国GDP增长情况(图表)、中国通货膨胀率、失业人口率等。
　　看上去的确很聪明。
　　本报记者再做了进一步测试，在Wolfram|Alpha中输入"How many people in China"，结果看到的是目前中国的总人口数、人口密度、平均每年人口增长率、预期寿命和平均年龄等数据。
　　据介绍，Wolfram|Alpha引擎能应对的问题还包括："某年某月某日某旅游胜地的日出是什么时间"、"地球和月球的距离"、"吃一个苹果我将获得多少蛋白质"等。
　　有一个例子，将有助于理解Wolfram|Alpha与Google等搜索引擎的区别。
　　比如，当你不知道"叔叔的叔叔的兄弟的儿子"与自己是什么关系时，将"uncle's uncle's brother's son"输入Wolfram|Alpha，你将获得一份类似家谱的东西，当中包括血缘关系的具体数据。而如果用户将同样的指令输入Google，获得的则只是一些网页的清单。
　　这也正是Wolfram|Alpha的最大噱头所在──给出一个直接明确的答案，从而超越Google、雅虎赋予人类有关搜索引擎的经验。
　　"目前全球搜索引擎模式大致可分三类，"美国搜索引擎研究专家诺瓦・斯皮万克(Nova Spivack)在测试完Wolfram|Alpha后说，一类是以Google为代表的网页搜索，即用户键入关键词，搜索引擎返回不同的网页链接；第二类是维基百科(Wikipedia)搜索，搜索引擎返回至所查询词条的详细信息；第三类则是美国语义搜索服务商Powerset模式，返回至与查询要求相关的文档。
　　"与这三种模式不同， Wolfram|Alpha利用其独有的专利性算法建起了一个庞大的信息资料库。"斯皮万克说，新型引擎能针对广泛的问题提供详尽的答案，即使这些问题以不同的方式询问，它也能应对自如："这让人惊讶。"
　　最特别的是，Wolfram|Alpha不是从一个庞大数据库中抄答案，而是能针对答案进行计算。这一方面它比Google聪明，因为后者只是通过关键词搜索来发现文件，而并不理解所谓的答案或问题，也不是基于人类对不同领域的知识进行的计算。
　　"让外行人也能拥有专家的知识库，是引擎新技术的初衷所在。"Wolfram Research公司人士表示，Wolfram|Alpha的目标用户为所有人。除科学领域外，它还提供包括金融、技术、地理、天气、烹调、商业、旅行、人类、音乐等领域的知识和计算结果。
　　当然，Wolfram|Alpha还有其它一些独特之处。比如向外部开发者开放API应用程序接口。这意味着，外部开发者可以在Wolfram|Alpha基础上组建更有针对性的搜索服务；又比如大量人工力量的干预，所有数据都有相应人员的专门验证和比较，以确保质量和更新。
　　"关于信息更新，的确是一个挑战，"位于美国伊利诺伊州的Wolfram Research公司的人士对前来访问的本报记者说，"目前，Wolfram|Alpha会视具体的信息性质来确定更新频率，比如股票是实时更新，而各国的GDP，则根据确切资料的发布每年更新一次。"
　　在未来一段时间内，Wolfram|Alpha仍将主要服务于英文语种。
　　"Wolfram|Alpha之父"：21岁就是"天才"
　　"Wolfram|Alpha之父" ，是现年49岁的史蒂芬・沃尔弗拉姆(Stephen Wolfram)。他出生于英国，一直以推动计算机基础科学的突破闻名。
　　在20岁那年，沃尔弗拉姆获得美国加州理工大学的物理学博士学位，21岁时获得麦克阿瑟基金会颁布的"天才"称号。之后他长期致力于对计算机复杂系统的研究。
　　1988年，沃尔弗拉姆推出强大的计算机软件Mathematica。这是世界上通用计算系统中最强大的一个，对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻影响，被称为是"现代科技计算的开始"。
　　沃尔弗拉姆由此闻名于世。2002年时，他出版了一本厚达1280页的书《一种新科学》(〈A New Kind of Science〉)，探讨"细胞自动控制器"(Cellular Automata)和复杂计算机系统，引发计算机科学界的热烈讨论。
　　为使自己研发的软件能够有组织地制造和销售，沃尔弗拉姆还组建了沃尔夫勒姆集团，并亲任董事长和首席执行官。
　　Wolfram Research即是集团旗下四家公司之一，多年来一直保持私营体制，主要通过旗下产品盈利。
　　如何盈利，是Wolfram|Alpha一个至关重要的问题。
　　Wolfram Research的人士透露，赞助商将成为挑大梁者。目前，其已确定的名单有联想、戴尔等，而类似潜在的商业机会也包括与各公司合作开发定向广告；其次，是开放API后带来的潜在商业模式；公司还希望 Wolfram|Alpha的免费推出能推动它的科学计算软件Mathematica在全球的使用和销售。事实上，这种软件很早即已进入中国市场。
　　"我们正在启动向中国高校学生开放Mathematica免费使用一年的项目，" Wolfram Research中国区商务经理王翔说，已确定或即将确定的中国高校名单包括中科大、南开等9所大学。
　　终结Google还是卖给Google？
　　但，Wolfram|Alpha远远称不上是完美的。
　　这不仅仅在于有着两个类似"F"的发音可能会阻碍它成为一个家喻户晓的名字，更在于Wolfram|Alpha暴露出的部分缺点。
　　至少在眼下，这种新型引擎还像一个刚出生的婴儿一样，对一些很简单的自然语言尚不能辨认。比如输入"WolframAlpha location"和"WolframAlpha address"时，前者能顺利抵达图片和数据，但后者却显示"Wolfram|Alpha不能确定输入的内容"。
　　对此，沃尔弗拉姆声称，作为一个长远项目，Wolfram|Alpha已经有了一个谦卑的开始，类似漏洞将会在以后的日子中逐步改进。
　　不过科普作家、《大英百科全书》编委尼古拉斯・卡尔(Nicholas Carr)仍然警告说：网民不会容忍不能按他们期望工作的网站，"一旦让网民产生挫败感，他们从此便不会再回来。"
　　此外，Wolfram|Alpha也不可能代替Google。
　　"用户可能不会使用它购买新车，也不会用它来寻找有关论题的博客或度蜜月的胜地，"斯皮万克说，"Wolfram|Alpha不是一个你认为懂得一切事情的系统。对人脑主导的搜索来说，目前仍没有任何东西可以替代。"
　　与此同时， Google已于近日发布数据可视化工具，一旦完全设计完毕，Google在搜索市场的优势可能会进一步扩大。而微软也刚刚宣布，未来几天内他们将发布搜索引擎"Kumo"。几个月前，微软获得了前雅虎搜索重将陆奇的加盟。
　　现在有一些问题，我们仍无法知晓，比如，Wolfram|Alpha最终会出售给Google、微软或雅虎吗？但至少，Wolfram|Alpha已经被认为有了一个伟大开端，它使人类在一个新层面受益的同时，也进一步增强了互联网搜索领域的竞争。
　　正如不少社会学家所指出的，这种不断出现的新技术，是真正能够分散现有垄断权力的力量。或许在不久的未来，我们将不用再担心一个问题──谁来监管Google？